Mapa De Rendimiento Para La Agricultura De Precisión

¿Qué Son La Monitorización Y El Mapeo Del Rendimiento?

La monitorización del rendimiento es el proceso de medir la cantidad de cultivo que recoge una cosechadora durante la cosecha. A medida que la maquinaria agrícola trabaja, utiliza sensores incorporados para registrar tanto la cantidad cosechada como otras características clave (por ejemplo, el contenido de humedad del grano). Estos datos se etiquetan con coordenadas GPS para crear un mapa de rendimiento, un documento visual detallado que muestra cómo varía la productividad de los cultivos en todo el campo.

Las herramientas de monitorización y mapeo de cultivos se están convirtiendo en algo habitual en muchas explotaciones agrícolas. De hecho, más del 68 % de las grandes explotaciones agrícolas de EE. UU. ya utilizaban estos sistemas y mapas en 2023, y esta cifra no deja de aumentar ^{Lim, K. et al. (2024, December 10). America’s Farms and Ranches at a Glance: 2024 Edition. Economic Research Service, U.S. Department of Agriculture (USDA).}. Gracias a los mapas de productividad y rendimiento históricos, los agricultores pueden ver claramente qué zonas del campo están rindiendo bien y cuáles necesitan mejorar, lo que les ayuda a planificar acciones más precisas durante la temporada de cultivo.

Creación De Mapas De Rendimiento En La Agricultura De Precisión

La agricultura de precisión depende del conocimiento relacionado con el comportamiento de las diferentes zonas de un campo, y el mapeo del rendimiento de los cultivos es clave para ello. En lugar de asumir uniformidad en todo el campo, muestra qué partes del campo rinden por debajo o por encima de otras de forma constante. Un estudio realizado en campos de trigo en la India lo ilustra bien: la monitorización del rendimiento reveló una variabilidad con coeficientes del 33 % y el 28 % con respecto a la media ^{Chandel, N. S., Agrawal, K. N., Tripathi, H., Garg, S. K. (2014). Development of yield maps in wheat using yield monitor. Bhartiya Krishi Anusandhan Patrika, Agricultural Research Communication Center, 29(3), 111-115.}. Estas diferencias suelen apuntar a causas más profundas: suelo compactado, problemas de drenaje o el uso de insumos en el pasado.

Los datos de monitorización y los mapas de rendimiento permiten a los agricultores replantearse su estrategia: tal vez aplicar diferentes prácticas de labranza, cambiar el esquema de rotación de cultivos o prescindir de insumos costosos cuando la productividad no los justifica. Con el tiempo, estos conocimientos obtenidos permiten una producción más estable e inversiones más inteligentes en todas las partes del campo.

¿Cómo Funcionan La Monitorización Y El Mapeo Del Rendimiento?

La monitorización del rendimiento más tradicional sobre el terreno se basa en herramientas instaladas directamente en las máquinas cosechadoras. Los sistemas de tierra suelen incluir un sensor para medir el flujo de grano, una unidad GPS para registrar la ubicación de la cosechadora y una pantalla que muestra los datos en tiempo real. Los datos pueden fusionarse luego en un mapa.

Los métodos más recientes permiten controlar y estimar el rendimiento no solo con equipos terrestres, sino también utilizando datos satelitales. Un informe de mercado reciente valoró el sector de los servicios de cartografía agrícola en 5.700 millones de dólares en 2024, siendo la monitorización del rendimiento mediante satélites uno de los principales impulsores de un crecimiento anual previsto del 4,4 % hasta 2032 ^{Agricultural Mapping Services Market By Product Type (Crop Monitoring, Soil Health Analysis, Yield Prediction, Irrigation Management); By Technology (GPS Technology, Remote Sensing, Geographic Information Systems (GIS), Data Analytics); By End-User (Farmers, Agricultural Consultants, Government Agencies) – Growth, Share, Opportunities & Competitive Analysis, 2024 – 2032. (2025, February 5). Credence Research.}. Así es como funcionan los sistemas basados en satélites:

• Las imágenes satelitales proporcionan una amplia visión de los campos, captando el crecimiento y la salud de las plantas.
• A partir de dichas imágenes se usan índices de vegetación que, por ejemplo, calculan y muestran la biomasa vegetal o la actividad fotosintética.
• La monitorización por satélite y el mapeo basado en índices de vegetación durante la temporada de cultivo ayudan a estimar cómo varía la productividad de los cultivos. Estudios realizados en explotaciones de maíz han demostrado que el uso de índices de vegetación basados en Sentinel-2 permite realizar estimaciones precisas, incluso en campos grandes y variados ^{Jin, Z., Azzari, G., You, C., Di Tommaso, S., Aston, S., Lobell, D. B. (2021). Smallholder maize area and yield mapping at national scales with Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment, 248, 111953. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111953.} .
• A continuación, se genera un mapa detallado del rendimiento, que muestra dónde se espera que el campo produzca más o menos.

Comparemos estos dos enfoques de monitorización y mapeo con la siguiente tabla.

Los agricultores no tienen que elegir entre un método u otro: los mapas de rendimiento multiespectrales basados en datos satelitales funcionan muy bien junto con los sensores terrestres, ya que añaden contexto espacial y ayudan a detectar problemas de forma temprana. Son especialmente útiles cuando se necesitan datos coherentes de todo el campo entre cosechas.

Introducción A La Monitorización Y Mapeo Del Rendimiento Con EOSDA Crop Monitoring

Empezar a monitorizar el crecimiento y las cosechas de los cultivos no tiene por qué ser difícil. Con nuestro sistema digital de monitoreo de cultivos, EOSDA Crop Monitoring, puede adoptar un enfoque inteligente y sencillo para el seguimiento, la estimación y el mapeo del rendimiento. La plataforma ofrece:

• Índices de vegetación (NDVI, NDRE, MSAVI y más). El uso de índices de vegetación basado en datos satelitales permite visualizar el crecimiento y la salud de los cultivos durante la temporada. La creación de mapas de rendimiento basados en estos datos ayuda a detectar las áreas que probablemente produzcan más o menos.
• Datos históricos. Las imágenes satelitales del pasado y las tendencias de vegetación permiten realizar un seguimiento del rendimiento de las diferentes partes de su campo a lo largo de los años. Comparar esto con la temporada actual ayuda a detectar posibles problemas de forma temprana.
• Creador de mapas VRA. Suba los datos de su cosechadora a la plataforma y utilícelos junto con las imágenes satelitales para crear mapas de aplicación de tasa variable (VRA). También puede superponer mapas de suelo o elevación basados en los datos históricos de la plataforma para comprender mejor cómo afecta a la productividad.
• Integración de datos de la maquinaria agrícola. Integre perfectamente los datos de su equipo (por ejemplo, John Deere Operations Center) para obtener una visión completa de lo que ocurre en sus campos, desde los registros de las máquinas hasta la información sobre el rendimiento obtenida por satélite, e incluir esta información en los mapas de rendimiento.
• Registro de actividad. Planifique y registre su trabajo en el campo, incluyendo actividades como la siembra, la fertilización o el riego, y compárelo con los patrones de vegetación y los resultados de la cosecha. Esto le ayudará a ver qué ha funcionado según lo previsto y qué necesita mejorar.
• Predicción del rendimiento. Disponible como servicio personalizado, esta función ofrece una estimación temprana de la cosecha total para respaldar y mejorar la planificación.

En lugar de apoyarse únicamente en mapas de rendimiento de datos tomados sobre el terreno, EOSDA Crop Monitoring vincula los resultados de la cosecha con lo que los ha provocado: patrones de crecimiento de los cultivos, cambios climáticos, prácticas de campo y condiciones del suelo. Estas funciones de monitorización y mapeo permiten ver no solo dónde varía la productividad de los cultivos, sino también por qué. Y una vez que se conoce el porqué, se puede ajustar la estrategia durante la temporada, cuando aún es posible mejorar el resultado.

Ejemplo Real De Cómo El Mapeo Del Rendimiento Con Datos Satelitales Ayudó A Un Agricultor De Maíz De EE.UU. A Reducir La Variabilidad De Sus Cultivos

Cuando las herramientas tradicionales no bastaban para explicar por qué algunas zonas producían menos, un agricultor de Iowa recurrió a técnicas de monitorización por satélite. Este caso real muestra cómo EOSDA Crop Monitoring ayudó a identificar, analizar y resolver el problema de la variabilidad de los campos mediante una gestión inteligente y específica de los insumos.

Problema: Productividad Desigual De Los Cultivos Y Uso Ineficiente De Fertilizantes

Un gran agricultor de Iowa gestiona varios miles de acres de campos de maíz y lleva años realizando un seguimiento de la productividad de sus cultivos mediante un monitor de rendimiento en su cosechadora de precisión. Estos datos mostraban que algunas zonas se quedaban constantemente atrás en términos de productividad. Este agricultor quería averiguar por qué y ajustar el uso de fertilizantes para mejorar la productividad general sin desperdiciar insumos.

Solución: Gestión Específica Del Nitrógeno Basada En Mapas De Rendimiento Generados Con Datos Satelitales

Para tener una mejor visión de lo que ocurre en los campos, este agricultor de Iowa se suscribió a EOSDA Crop Monitoring, una plataforma que proporciona imágenes satelitales agrícolas de alta resolución durante toda la temporada de cultivo. La plataforma ofrece datos específicos de su explotación procedentes de Sentinel-2 (para una monitorización y mapeo periódicos) y PlanetScope (para un análisis y mapeo más detallados).

Utilizando nuestro software de monitorización y mapeo del rendimiento para la agricultura de precisión, este agricultor calculó varios índices de vegetación clave a partir de imágenes satelitales:

• El índice NDVI aplicado a las imágenes permitió monitorizar y cartografiar la salud general de las plantas y la biomasa;
• El índice NDRE proporcionó una imagen más clara de los niveles de clorofila, especialmente al final de la temporada, cuando las plantas estaban completamente desarrolladas.

Puesto que contaba con varios años de datos del monitor de rendimiento de la cosechadora, este agricultor utilizó nuestra plataforma agrícola para comparar los mapas generados mediante índices satelitales en las etapas clave de crecimiento del cultivo con los mapas de vegetación anteriores. Se observó una clara correspondencia: las áreas con valores altos en los índices NDVI y NDRE durante la temporada produjeron mejores cosechas, mientras que los valores bajos de los índices coincidían con áreas de menor productividad.

El agricultor disponía ahora de un mapa de rendimiento que mostraba dónde los cultivos no especialmente productivos. Estas áreas tenían:

• lecturas consistentes con valores bajos de los índices NDVI y NDRE;
• cosechas escasas en años anteriores en esos mismos puntos.

Para averiguar por qué, se recogieron muestras de suelo y se estudió la topografía. Las pruebas realizadas mostraron unos niveles de nitrógeno bajos en las áreas de menor productividad. Algunas áreas también se encontraban en ligeras depresiones donde, a menudo, se acumulaba el agua, lo que provocaba encharcamientos.

Utilizando estas herramientas combinadas de control del rendimiento y mapeo (índices de vegetación y datos del terreno), el agricultor creó un mapa VRA para la aplicación de fertilizante nitrogenado. La idea era sencilla:

• aplicar menos fertilizante donde la productividad ya era alta;
• aplicar más fertilizante donde la productividad era baja para impulsar el crecimiento y equilibrar la vegetación en todo el campo.

La temporada siguiente, este agricultor aplicó nitrógeno basándose en el mapa VRA y volvió a monitorizar el campo con datos satelitales. A la hora de cosechar, el nuevo mapa de rendimiento de los cultivos mostraba:

• menos variabilidad en el campo;
• mejor distribución y eficacia de los fertilizantes;
• mayor cantidad y calidad media de la cosecha.

Resultado: Productividad Más Uniforme De Los Cultivos Y Más Eficiencia Del Nitrógeno

Este nuevo enfoque, guiado por índices de vegetación, mapas VRA y otras funciones complementarias de EOSDA Crop Monitoring, ayudó a este agricultor de maíz de Iowa no solo a identificar las áreas donde había más dificultades, también a solucionar sus problemas. Tras aplicar nitrógeno con una tasa variable basándose en el análisis de datos satelitales y los datos de rendimiento anteriores, se observaron claras ventajas:

• identificar qué áreas requerían más atención.
• comprender las causas del bajo rendimiento.
• ajustar las dosis de fertilizante utilizando el mapa VRA para lograr un impacto positivo específico.

Como resultado de esto, el agricultor mejoró el rendimiento general y la eficiencia en el uso de los insumos. Esto demostró que la gestión de los campos basada en datos puede conducir a mejoras cuantificables sin costes adicionales en insumos.

Monitorice El Rendimiento De Forma Constante Para Tomar Mejores Decisiones Sobre El Campo

La monitorización del rendimiento es más útil en la agricultura cuando forma parte de un proceso continuo que permite a los agricultores ver el panorama completo: los cambios, las tendencias y las señales que, a menudo, se pasan por alto en los resultados de un solo año. Con las imágenes satelitales, los agricultores pueden realizar un seguimiento de la productividad campo por campo y año a año, incluso a través de las rotaciones de cultivos. Esta monitorización a largo plazo ayuda a identificar tendencias, como zonas de bajo rendimiento persistente o mejoras graduales tras un cambio en la gestión. Los datos satelitales fiables y los modelos de cartografía permiten a los agricultores obtener mapas de rendimiento para planificar y ajustar sus estrategias de campo con confianza.