Sensor basado en el método de prescripción de nitrógeno en canola durante la primavera en Argentina

Publicado el: 22/10/2018
Autor/es: Ricardo Melchiori, Leonardo Coll, Susana Albarenque (Estación Experimental Agropecuaria Paraná del INTA), Alejandra C. Kemerer (INTA Paraná y Universidad Nacional de Entre Ríos) y Juan Manuel Pautasso (Universidad Nacional de Entre Ríos y Agencia de Extensión Rural Diamante del INTA Diamante)
Resumen

Nitrogen (N) fertilizer practices of canola (Brassica napus L.), require adjustments due to high N requirements of the crop. In this context, high N fertilization rates could be splitted between planting and vegetative crop growth, which would allow getting high grain yield N responses and improving N use efficiency. Soil N availability at planting have been commonly used as diagnostic test, but on-the-season crop based test may be more accurate determining N deficiencies, improving N management practices as a consequence. Optical sensors, such as Green Seeker, could be used to detect N deficiencies based on NDVI measurements (GS-NDVI), and to develop procedures to make site-specific N prescription in spring canola in a more accurate way that the based on soil sampling test. The objective of this work was to determine relationships required to develop a Sensor based Nitrogen Rate Calculator for spring canola (SBNRC-Canola). The specifics objectives were to: i) determine the performance of GS- NDVI measurements to detect crop growth restrictions due to N deficiencies and, ii) determine relationships between GS_NDVI response index and grain response index, GS_NDVI and grain yield, and iii) develop an algorithm to prescribe on-the-season N fertilization rate based on GS-NDVI measurements before stem elongation. Two field experiments were carried out in 2014 and 2015 seasons in two fields of a farm located in Diamante, Entre Ríos, Argentina (- 32°12´44´´, -60°32´42´´). We evaluate two treatments: Farmer management practice (FP, 70 kg N ha1 y 18 kg P ha-1 ) and non-limiting NPS conditions (NPS, 230 kg N ha-1 , 48 kg P ha-1 and 30 kg S ha-1 ). Treatments were located in paired experimental plots within fields (ten in 2014, and nine in 2015). Above ground biomass was determined in stem elongation, beginning, full and end of flowering, and physiological maturity. Grain yield was hand harvested, and grain N concentration was determined by Dumas method. At each biomass sampling date GS_NDVI was measured. Early growth of canola and grain yield showed spatial variability, and were affected by nutrient availability level. Biomass at beginning of flowering ranged from 1276 to 5828 with FP, and from 2605 to 6784 with non-limiting NPS. Average grain yield in FP treatment was 1700 kg ha-1 ; and ranged from 2151 kg ha-1 to 3183 kg ha-1 in both seasons. Biomass at beginning of elongation was related to GS-NDVI (r2 = 0.67). Relative growth (Biomass NPS/Biomass FP) at stem elongation showed a curvilinear relationship with grain yield response. Also, response index (GS-NDVI NPS/ GS-NDVI FP) and grain yield response (grain yield NPS/ grain yield-FP) showed a linear relationship (r2=0.72) that could be used to predict N fertilization response. Our two years data allow us to obtain components of an algorithm for SBNRC in spring canola based on biomass estimations at beginning of elongation. Further experiments are required to validate recommendations performance.

Palabras clave: canola, nitrógeno, diagnostico sitio-especifico, agricultura de precisión

Introducción

La canola representa un cultivo invernal promisorio que puede ser una alternativa al cultivo de trigo en diversas regiones en Argentina (Iriarte y Valetti, 2008). El mercado de esta oleaginosa tiene perspectivas importantes, en tanto crezca la demanda de aceites en reemplazo de combustibles fósiles. Adicionalmente, en áreas donde el trigo no alcanza niveles de alta productividad representaría una opción complementaria en las secuencias de cultivo, siendo un antecesor excelente en cultivos de soja e incluso de maíz de segunda época.

Existen numerosas experiencias y referencias que indican los elevados requerimientos de nutrientes del cultivo de canola (Orlovius, 2003; Grant et al., 2012), particularmente se ha reportado localmente respuesta a azufre y se disponen de umbrales de decisión para la fertilización nitrogenada mayores que los establecidos para trigo (Melchiori et al., 2012).

Las prácticas de manejo sitio específico pueden incrementar la eficiencia de uso de nutrientes, especialmente en situaciones donde se incrementan las dosis de fertilización acorde a la búsqueda de altos niveles de productividad en cultivos de alta demanda de nutrientes como la canola

En este sentido, recientemente se han desarrollado métodos de prescripción de N sitio específico en colza de invierno, mencionándose la importancia del crecimiento inicial otoñal, como un elemento clave para el desarrollo de métodos de ajuste de fertilización en la estación de crecimiento (Norton, 2016; Pahlmann et al., 2017).

El crecimiento inicial, vigor y/o acumulación de biomasa y nitrógeno en los cultivos puede inferirse a partir de índices de vegetación como el NDVI (Rouse, 1974). Asimismo, este y otros índices se ha demostrado que pueden anticipar diferencias de productividad sitio especifico (Shanahan et al., 2008, Franzen et al., 2016).

La utilidad de métodos asistidos con el uso de sensores remotos ópticos para determinar necesidades de refertilización de cultivos, ha sido desarrollada y evaluada en cultivos de trigo (Raun et al 2005, Melchiori et al 2010) y maíz (Solari et al., 2010). Sin embargo, aún son escasos los antecedentes de uso de sensores ópticos para prescribir refertilización en canola. En este sentido, es relevante estudiar la viabilidad de esta práctica como alternativa de manejo de la fertilización nitrogenada complementaria en cultivos de canola, donde se requieren altas dosis de fertilización y el fraccionamiento de la dosis aplicada reduciría los riesgos productivos, económicos, y ambientales (Norton 2016).

Uno de los métodos más utilizados basado en el uso de sensores ópticos para decidir fertilización de cultivos es denominado Sensor Based Nitrogen Rate Calculator (SBNRC) (Raun et al., 2005). El método establece relaciones entre mediciones de NDVI mediante sensores ópticos, el rendimiento y la respuesta a la fertilización (Arnall et al., 2009). Estas relaciones, junto con el contenido de N en granos, y una eficiencia de uso del fertilizante constituye la base de un algoritmo para calcular la dosis de fertilización nitrogenada (Raun et al., 2005).

El objetivo del presente trabajo es desarrollar relaciones entre mediciones realizadas con sensores ópticos, el crecimiento, rendimiento y respuesta a la fertilización nitrogenada que sirvan de guía para elaborar un algoritmo de fertilización en colza.

 

Materiales y métodos

Se condujeron experimentos a campo durante las campañas 2014 y 2015 en dos lotes de producción comercial de colza, en un establecimiento localizado en Diamante, Entre Ríos, Argentina (-32°12´44´´, -60°32´42´´). En cada lote se seleccionaron sitios experimentales a partir de la utilización de un mapa de suelos detallado (1:20.000) realizado específicamente para el establecimiento por personal entrenado de la EEA Paraná del INTA, junto a zonas de manejo establecidas a partir de mapas de rendimiento normalizados de cultivos anteriores. La siembra de los cultivos se realizó en ambas campañas en fecha óptima (durante el mes de mayo) y la protección de los cultivos se realizó con las prácticas comunes y recomendadas en la región.

En los lotes de experimentación se seleccionaron 10 sitios en la campaña 2014 y 9 sitios en la campaña 2015. En todos los sitios se establecieron parcelas apareadas con dos tratamientos: el manejo del productor, donde se condujo el cultivo con una fertilización de 70 kg N ha-1 , y en forma adyacente se ubicaron parcelas en condiciones de N no limitantes donde para esto se aplicaron dosis de 230 kg N ha-1 , 48 kg P ha-1 y 30 kg S ha-1 .

Durante el crecimiento del cultivo se realizaron determinaciones de biomasa área total en inicio de elongación mediante muestreos destructivos de 0,5 m-2 por parcela. En los momentos de muestreo se realizaron mediciones de NDVI con un sensor Green Seeker ®. El rendimiento en granos se evaluó mediante cosecha y trilla manual de muestras de 2 m-2 y fue expresado a una humedad de 8.5%. Las muestras de granos se secaron y molieron para la determinación del contenido de N en granos, mediante el método de Dumas.

Los resultados obtenidos se analizaron mediante regresiones lineales simples, potenciales y modelos segmentados (lineal –plateu), utilizando para ello el software INFOSTAT (Di Rienzo et al., 2017).

 

Resultados y discusión

Las condiciones experimentales evaluadas representan ambientes edáficos y climáticos característicos de la región, con notables diferencias espaciales en la productividad de biomasa durante el crecimiento inicial de los cultivos. La variabilidad en el crecimiento inicial observado a campo en condiciones de manejo del productor y sin limitación de N fue muy amplia para las dos campañas. Los valores de biomasa aérea variaron entre 2097 y 3795 kg ha-1 , y entre 313 y 4234 kg ha-1 en 2014/15 y 2015/16, respectivamente (tablas 1 y 2).

Las condiciones de siembra y precipitaciones tempranas durante el ciclo del cultivo en 2014 explicarían las menores diferencias entre sitios observadas en 2014 (Tabla 1). La biomasa inicial fue en promedio 414 kg ha-1 y 1595 kg ha-1 menor para los manejos de productor y sin limitación de N en la primera y segunda campaña de evaluación, respectivamente (tablas 1 y 2).

Los rendimientos explorados en este trabajo representan adecuadamente el rango de resultados observados en condiciones productivas de la región central de Argentina. Los rendimientos con el manejo del productor variaron entre 920 y 2610 kg ha-1 para las dos campañas. De manera similar, los rendimientos observados tanto para manejo del productor como para la condición sin limitación de N fueron muy variables dentro y entre los sitios, con rendimientos máximos superiores a los normalmente obtenidos en lotes comerciales de la región cuando se removió la limitación de N. El rango de variación en los rendimientos en condiciones no limitantes de N fue mayor en la primera campaña, donde variaron entre 1410 y 2752 kg ha-1 . En la segunda campaña, con mejores precipitaciones durante el periodo de floración y mayores rendimientos medios, las diferencias entre el valor mínimo y máximo de rendimiento para la condición sin limitación de N, excepto un sitio, fueron menores entre 2950 a 3693 kg ha-1 .

El NDVI medido en inicio de elongación de tallo se relacionó con la biomasa medida en dicho estadio con una función exponencial (r2=0.67) (figura 1). Similares relaciones han sido determinadas anteriormente para trigo (Lukina et al., 2001). Al estimar el crecimiento en biomasa es factible estimar también el rendimiento alcanzable por los cultivos, tal como plantean trabajos de Raun et al., (2005) y Shanahan et al., (2008) en cereales.

La biomasa relativa a inicio de floración, determinada como el cociente entre la biomasa aérea alcanzada bajo la condición sin limitación nutricional y la biomasa aérea alcanzada bajo el manejo del productor, se relacionó con la respuesta en rendimiento observada, calculada como la diferencia entre el rendimiento bajo la condición sin limitación nutricional y el rendimiento bajo el manejo del productor. Esta relación fue de tipo lineal y meseta (r2= 0,58, p<0,001) (figura 2) y permitiría estimar la respuesta del cultivo a la fertilización para condiciones similares a las exploradas en este trabajo.

No fue factible obtener una relación directa entre mediciones tempranas de NDVI a inicios de elongación de tallo, cuando sería oportuno realizar refertilizaciones con N, y el rendimiento del cultivo. Sin embargo se pudo determinar una relación directa (R2 = 0.72) entre el índice de respuesta en NDVI, calculado como el cociente entre el NDVI de la condición sin limitación de N y el NDVI del manejo del productor, y el índice de respuesta en rendimiento (IRR), calculado como el cociente entre el rendimiento de la condición sin limitación de N y el rendimiento del manejo del productor, de manera similar a lo reportado por Arnall et al., (2008). Estos resultados pueden explicarse a partir de la afirmación que el IRR es independiente del rendimiento como plantean Raun et al., (2010) y Arnal et al., (2013).

Se propone un método alternativo para estimar requerimientos de refertilización en base a mediciones tempranas de NDVI a inicios de elongación, que determinan diferencias de crecimiento inicial en el cultivo de canola y se vinculan de manera directa con la respuesta en rendimiento. De manera similar a lo reportado por Raun et al. (2005), se utilizan parcelas o franjas de referencia sin limitación de N. Asimismo, podrían estimarse condiciones de alta productividad mediante el uso de referencias virtuales calculadas a partir de los percentiles superiores de la distribución de frecuencia de datos observados de NDVI dentro de los lotes, como sugieren Holland y Schepers (2010).

De acuerdo a esto, se plantea la siguiente la secuencia de pasos válida para canola primaveral de ciclo corto, en condiciones de secano y niveles de productividad similares a los explorados en este trabajo:

  1. Lecturas de NDVI(1) en parcelas de referencia.
  2. Lecturas de NDVI(2) en sitios a fertilizar.
  3. Estimación de biomasa a partir de la medición de NDVI(1) y NDVI(2) según ecuación en figura 1, B-NDVI (1) y Biom NDVI (2), respectivamente
  4. Estimación de la respuesta en rendimiento a la fertilización nitrogenada de canola en base al cálculo de biomasa relativa BR = B-NDVI (1) / Biom NDVI (2), y ecuación en figura 2.
  5. Calculo de la dosis de fertilización. Dosis de N = Respuesta estimada en rendimiento * % de N en granos/ Eficiencia de Uso de esperada.

El porcentaje de N en grano requerido para calcular la dosis de fertilización se determinó de manera complementaria en los experimentos. El contenido medio de N en granos de colza fue significativamente mayor cuando el N no fue limitante (3.74% N), respecto al determinado en granos con manejo del productor (3.26% N). Así, en los cálculos de los requerimientos se propone utilizar el valor observado para la condición sin limitación de N.

Los resultados obtenidos demuestran la elevada respuesta del cultivo de canola a la fertilización nitrogenada. La respuesta al agregado de N se evidencia tempranamente en el estadio de inicio de elongación de tallo, donde es factible realizar refertilizaciones mejorando el rendimiento. Las diferencias pueden cuantificarse mediante el uso de sensores ópticos y a partir de ellas estimar la limitación al crecimiento impuesta por la deficiencia de N y con esta la respuesta esperada a la fertilización nitrogenada en rendimiento.

A diferencia de otros algoritmos, éste se basa en la respuesta y su rango de validez dada la dependencia con la respuesta, es acotado a situaciones productivas similares, con rendimientos de hasta 3600 kg ha-1 , alcanzables en la región centro de Argentina. Como en otras aproximaciones, se requiere fijar una eficiencia de uso del N esperable, generalmente dependiente de las condiciones hídricas y las precipitaciones esperadas en el periodo post fertilización.

 

Resumen y conclusiones

Existe fuerte variabilidad espacial en el crecimiento y rendimiento del cultivo de colza que puede cuantificarse mediante el empleo de sensores ópticos. Las diferencias de crecimiento en biomasa a inicios de elongación del tallo en el cultivo de colza permitieron estimar la respuesta a la fertilización del cultivo.

Se propone un método de cálculo de refertilización del cultivo de colza, basado en el uso de sensores ópticos, la determinación de biomasa a inicios de elongación de tallo y la respuesta a la refertilización nitrogenada en granos.

 

Agradecimientos

Se agradece la colaboración de Alfredo y Francisco Gutierrez propietarios del establecimiento. Este trabajo fue financiado con fondos del proyecto PNAIyAV-1130023: “Tecnologías de agricultura de precisión para mejorar la eficiencia de la producción agropecuaria” de INTA


Trabajo presentado en el Primer Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión (Santiago, Chile, abril 2018).

Referencias bibliográficas

 
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