Siembra De Tasa Variable: Beneficios De Esta Técnica
La siembra de tasa variable (VRS – Variable Rate Seeding) es una técnica agrícola que ha ido ganando popularidad en los últimos años, debido al esfuerzo de las empresas agrícolas por proteger el medioambiente y ajustarse a las condiciones económicas actuales.
El implemento de la siembra variable permite a los agricultores obtener un buen rendimiento reduciendo el gasto en semillas. A continuación, se exponen algunas de las investigaciones científicas más recientes y las formas prácticas de aplicar la siembra de tasa variable en las explotaciones agrícolas modernas.
¿Qué Es La Siembra De Tasa Variable?
La siembra de tasa variable es una tecnología de agricultura de precisión que busca ajustar de forma adecuada y precisa la cantidad de semillas usadas en la siembra, en función de la variabilidad de las propiedades del suelo, el terreno, las condiciones meteorológicas y otros factores .
La siembra de tasa variable existe desde, al menos, los años 90, pero ha sido un concepto principalmente para el mundo académico y los grandes fabricantes de maquinaria agrícola. Ahora está al alcance de un público más amplio de productores agrícolas, gracias a la disponibilidad general de los análisis de macrodatos. Según Vasyl Cherlinka, científico edafólogo de EOS Data Analytics, para lograr un rendimiento óptimo de la forma más rentable, lo mejor es emplear una tecnología de siembra variable basada en la combinación de conocimiento sobre el campo y los datos de las imágenes de satélite .
Vasyl afirma que, recientemente, las prácticas de siembra de tasa variable han alcanzado un nivel completamente nuevo. Aunque puede haber muchas formas de aplicar una tasa variable en la siembra de precisión sin utilizar métodos digitales y análisis de macrodatos, los resultados serán más satisfactorios si se usa tecnología de vanguardia. Más datos significa mayor información para llegar a conclusiones precisas. Afortunadamente, elementos como las imágenes de satélite están al alcance de un público más amplio.
Sin embargo, la siembra variable puede mejorar aún más. Los científicos de datos llevan la siembra de tasa variable al siguiente nivel utilizando herramientas y algoritmos para ajustar con precisión la dosis según la variabilidad de las propiedades del suelo, la topografía, las condiciones meteorológicas y otros factores. Dado que aspectos como la germinación de las semillas, el desarrollo de los cultivos y el potencial de rendimiento pueden variar en función de esas condiciones, la siembra de tasa variable permite distribuir las semillas de forma adecuada, optimizando así el rendimiento. Con este método, los agricultores pueden gestionar mejor el riesgo y centrarse en invertir en las zonas con mayor potencial.
Cómo Mejorar La Siembra De Tasa Variable Con Imágenes De Satélite
El análisis científico es una de las formas habituales de comprobar la validez y ampliar los límites del conocimiento teórico. El equipo científico de EOSDA probó varios algoritmos basados en análisis obtenidos digitalmente y propuso mejoras para los procesos de siembra de tasa variable.
Un ejemplo de cómo funciona la siembra de tasa variable es el uso de datos de teledetección en la plataforma de agricultura de precisión EOSDA Crop Monitoring. En concreto, los científicos tuvieron en cuenta los índices de vegetación de distintas bandas espectrales. Los cambios drásticos en esos valores les permitieron identificar áreas de interés en las que debían reajustarse las estrategias agrícolas de siembra de precisión de tasa variable.
Lo ideal es complementar los datos satelitales con mediciones terrestres, por ejemplo:
- Datos sobre el potencial genético de la variedad de las semillas y la germinación;
- Series temporales con datos satelitales sobre un conjunto completo de índices de vegetación;
- Indicadores agroquímicos, agrofísicos y fisicoquímicos del suelo, mapa de suelos, derivados del análisis DEM (modelo digital de elevación);
- Mapas de rendimiento de los últimos años con todas las rotaciones de cultivos;
- Información sobre el riego y drenaje, así como esquemas de trazado de drenaje si fuera necesario.
Por ejemplo, en los resultados del estudio experimental, que se muestran en la Figura 1, se llevaron a cabo un conjunto completo de procedimientos analíticos para identificar qué factores tienen un mayor impacto en el rendimiento del cultivo, en este caso, el maíz, en la temporada de 2022. En la imagen se puede ver el resultado: un modelo 3D del terreno con una serie de predictores que se seleccionaron para una exploración más profunda, como la pendiente y el aspecto, las curvaturas de la superficie, el índice de humedad topográfica (Fig. 1) y un análisis del peligro de erosión (Fig. 2).
Como demostró la modelización predictiva de la cubierta del suelo, los suelos predominantes son del tipo Luvic Greyzemic Phaeozems (suelos forestales de color gris oscuro en la clasificación de los tipos de suelo en Ucrania) ligera, media y fuertemente erosionados y Chernozem (suelo negro rico en hummus) con textura franca ligera. En estos suelos, el intervalo de humedad para un cultivo de alta calidad y técnicamente aceptable desde un punto de vista agrícola es del 15-25% y del 15-18%, respectivamente.
Los datos obtenidos con EOSDA Crop Monitoring permitieron a los científicos identificar el momento óptimo para la siembra variable, analizando el contenido de humedad y la temperatura del suelo. Durante el periodo vegetativo, utilizaron el análisis de imágenes de satélite para seguir analizando las razones de las variaciones de rendimiento. Finalmente, obtuvieron algunas observaciones interesantes:
- Existe una correlación directa entre el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), el TWI (Índice de Humedad Topográfica) y la productividad del suelo.
- Existe una correlación inversa entre el NDVI, el TWI y la pendiente, así como la curvatura tangencial y media de la superficie topográfica.
Estas observaciones, combinadas con otras fuentes de datos mencionadas anteriormente, han llevado a los científicos de la EOSDA a valiosas conclusiones:
- Los fertilizantes minerales se distribuyen según patrones del terreno. Parece que se mueven de las zonas elevadas a las zonas de menor relieve, mientras que en las zonas horizontales se distribuyen de forma más uniforme. En consecuencia, en las zonas más bajas y horizontales se detectó un aumento de la vegetación.
- Las imágenes de satélite muestran manchas más claras en los suelos moderada y fuertemente erosionados, lo que se coteja con los resultados de la modelización de la erosión.
Teniendo en cuenta todos estos factores, el equipo de la EOSDA formuló una siembra de tasa variable mejorada para la próxima temporada de cultivo de maíz en el campo en cuestión. La tasa de siembra anterior (uniforme) de 77,5 mil semillas/ha se cambió a 91 mil semillas/ha como tasa media.
También es importante señalar que esta tasa se redujo proporcionalmente, de acuerdo con las condiciones de deterioro del suelo. Eran áreas con suelos más erosionados y con valores más bajos en los indicadores agroquímicos, agrofísicos y fisicoquímicos. En otras palabras, la reducción de la tasa de siembra en zonas con características de rendimiento deterioradas aumenta la superficie de nutrición vegetal, lo que contribuye a alcanzar un rendimiento cercano a la media del campo. En el caso de una tasa de siembra uniforme (y competencia de las plantas por los recursos), alcanzar una tasa de rendimiento similar parece inalcanzable. Los resultados fueron beneficiosos, tanto desde el punto de vista empresarial como de la sostenibilidad. Se espera que el efecto económico estimado aumente en no menos de un 5-10%.
EOSDA Crop Monitoring
Una plataforma de monitorización de campos, que aprovecha las imágenes de satélite de alta resolución para identificar y reaccionar a cualquier cambio de forma remota.
Aplicando La Siembra De Tasa Variable En EOSDA Crop Monitoring
Es posible realizar un mapa de siembra de tasa variable utilizando el mapa VRA que ayude en la siembra y la aplicación de insumos de forma racional. Se trata de una forma práctica de aplicar la siembra de tasa variable si ya se dispone de un análisis de imágenes de satélite y/o de análisis complejos como los descritos anteriormente. Las zonas definidas pueden cargarse en la maquinaria agrícola gracias a archivos con formato *.ISO-XML o *.SHP. Este último formato está adaptado a los requisitos técnicos de marcas de maquinaria agrícola como Trimble, Amazone y John Deere.
La zonificación puede utilizarse en el contexto de mapas de productividad o mapas multicapa.
Los mapas de productividad se ejecutan sobre un algoritmo patentado de EOSDA que recoge imágenes de satélite sin nubes en el periodo de tiempo seleccionado y ofrece análisis del índice NDVI basados en la información obtenida. El uso de este tipo de mapas permite realizar la siembra de tasa variable, ya que se pueden ver las zonas más o menos productivas en función de la media estadística de crecimiento del cultivo anterior.
Los mapas multicapa, añadidos recientemente, son un ejemplo de software de siembra de tasa variable que permite a los usuarios combinar varios tipos de análisis en un mapa, para poder tener la imagen completa de lo que ocurre en el campo. Puede tratarse de una combinación de índices de vegetación, índices de humedad y elevación topográfica (en próximas actualizaciones se implementarán muestras de suelo y mapas de rendimiento descargables desde la maquinaria). Existe la posibilidad de ajustar el peso (importancia) de cada parámetro en el algoritmo y ajustar visualmente la opacidad para facilitar la exploración visual para la siembra de tasa variable.
Estos mapas pueden usarse no sólo en la siembra variable, también para la aplicación de insumos de tasa variable. Por ejemplo, mediante la adición de una capa con datos de elevación a las capas de los índices NDVI y NDMI, de modo que la aplicación de insumos tenga en cuenta los lugares más altos y más bajos del terreno para evitar la escorrentía de fertilizantes.
Como se puede ver, la siembra de tasa variable y/o la aplicación de insumos pueden realizarse después de llevar a cabo una identificación de las zonas del campo en una plataforma de software como EOSDA Crop Monitoring. Dividir el campo en zonas con la función Zonificación es flexible y fácil de ajustar: pueden establecerse zonas basadas en los mapas de productividad o en los mapas multicapa, que incluyen un montón de parámetros. Cuando esté seguro de lo que debe hacer en cada zona, sólo tiene que especificar una unidad de medida por hectárea o acre y descargar el resultado en un archivo. A continuación, al cargar este archivo en la maquinaria agrícola, el equipo de siembra variable automatiza la cantidad de semillas según las especificaciones. Así, la agricultura de precisión se convierte en algo sencillo y práctico. Además, la producción agrícola es más rentable gracias a la optimización de los gastos en semillas e insumos.
Rendimiento Garantizado Para El Futuro Con El Análisis De Imágenes De Satélite
La siembra de tasa variable ha demostrado ser una solución más eficaz que el enfoque tradicional, ya que las propiedades de la tierra y el clima no son las mismas en todas partes. De hecho, las propiedades del suelo pueden tener características diferentes incluso dentro del mismo campo, en función del terreno, las condiciones agroquímicas y otros factores importantes. La germinación de las semillas, el desarrollo de los cultivos y el potencial de rendimiento también son variables. Para optimizar el rendimiento, los científicos de EOSDA han descubierto que los productores necesitan ajustar el número óptimo de plantas por unidad de superficie, que corresponde a las características únicas observadas en cada unidad de superficie de campo.
Toda empresa agrícola debe ser rentable, por lo que la siembra de tasa variable ayuda a ahorrar en fertilizantes y en productos de control de plagas y maleza.
Además, se ha comprobado que los análisis preliminares para la siembra de tasa variable, que incluyen el análisis de imágenes de satélite, son potencialmente más precisos que los métodos terrestres convencionales, ya que tienen en cuenta la dinámica plurianual de un gran conjunto de datos, minimizando los errores cometidos como consecuencia de la falta de datos.
En la práctica europea, las inversiones en maquinaria de siembra de tasa variable se recuperan, de media, en el primer año cuando se utiliza en 400 hectáreas de tierra cultivable, con un beneficio medio de unos 100 euros por hectárea. Al predecir el rendimiento de la inversión a lo largo de un determinado periodo de tiempo, llegamos a la conclusión de que la siembra variable es eficaz cuando el tamaño de la explotación es de, al menos, 150 hectáreas de media. Al mismo tiempo, existe una variabilidad bastante elevada de los indicadores económicos en función del cultivo, las características del suelo, los datos de teledetección y, lo que es más importante, los análisis adicionales.
Formas De Iniciarse En La Siembra De Tasa Variable
En resumen, las imágenes de satélite proporcionan un valioso conjunto de datos que pueden utilizarse para el análisis predictivo en la siembra de tasa variable. Puede utilizarse a un nivel básico, analizando los índices de vegetación, o a un nivel avanzado, realizando un análisis científico exhaustivo de una ubicación concreta. Cuando se trata de los detalles, los científicos de datos pueden formular una evaluación exhaustiva de los parámetros del suelo, así como de los factores de crecimiento y desarrollo de determinados cultivos. Cuantos más datos haya disponibles, más rápido podrán mejorar los métodos de análisis para encontrar la mejor solución y elaborar recomendaciones prácticas para la siembra de tasa variable. Las tasas de siembra basadas en investigaciones individuales pueden transferirse mediante archivos informáticos y consultarse en ordenadores y maquinaria agrícola. Aplicando la siembra de tasa variable de este modo, los productores pueden minimizar los gastos al tiempo que optimizan el rendimiento de las cosechas y preservan la salud del suelo.
Descubra las ventajas de la siembra de tasa variable creando una cuenta gratuita en EOSDA Crop Monitoring. Observe sus campos desde el espacio con la ayuda de sensores multiespectrales para captar más de lo que el ojo humano puede ver. ¿Listo/a para ir más allá? No dude en ponerse en contacto con nosotros en sales@eosda.com y solicite una solución personalizada que incluya la participación de nuestro equipo científico.
Acerca del autor:
Karolina actualmente cursa una licenciatura en Ciencias en Penn State. Destaca por su comunicación del valor científico de las soluciones de EOSDA de una manera fácil de leer. Karolina es una dedicada defensora del empoderamiento personal y se esfuerza por representar y elevar a las mujeres ucranianas en la comunidad científica a nivel global. Es miembro de AWIS, WIT y otras organizaciones.
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