Un ensayo a campo utilizó imágenes multiespectrales y mapas de recomendación para ajustar la fertilización por ambientes dentro del lote. La estrategia permitió disminuir costos y mejorar la eficiencia en el uso del insumo sin afectar la productividad.
Un ensayo realizado por el INTA en Reconquista, Santa Fe, demostró que el uso de drones con sensores multiespectrales y algoritmos de procesamiento permite ajustar la fertilización nitrogenada en girasol de manera sitio-específica.
Los resultados evidencian que es posible reducir significativamente la cantidad de nitrógeno aplicado —en muchos casos a menos de la mitad—, mejorar la eficiencia del insumo y mantener niveles de rendimiento competitivos.
Del manejo uniforme a la fertilización sitio-específica
El trabajo fue llevado adelante por especialistas de la Estación Experimental, quienes evaluaron una estrategia basada en herramientas de agricultura de precisión. El objetivo fue reemplazar el esquema tradicional de fertilización uniforme por un manejo ajustado a las variaciones internas del lote.
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“Logramos reducir de manera significativa la cantidad de nitrógeno aplicado sin perder rendimiento. La clave fue usar información precisa del cultivo para ajustar la fertilización en cada sector del lote, dándole a cada ambiente exactamente lo que necesita”, explicó Gonzalo Scarpín, investigador del organismo.
Para obtener esa información, el lote fue relevado mediante vuelos con drones equipados con sensores multiespectrales. Estos dispositivos captaron datos a partir de distintos índices vegetativos, como NDVI, GNDVI y NDRE, que permiten identificar diferencias en el vigor del cultivo.
“Previo a la fertilización realizamos un vuelo con dron que nos permitió obtener mapas muy detallados del cultivo. Esa información es la base para tomar decisiones más precisas”, sostuvo Scarpín.
Algoritmos que convierten datos en decisiones agronómicas
Los datos recolectados fueron luego procesados a través de un algoritmo que transformó las variaciones detectadas en mapas de recomendación. De esta manera, se definieron dosis específicas de nitrógeno para cada sector del lote.
“El algoritmo traduce los colores del mapa en una recomendación concreta. Así podemos aplicar más nitrógeno donde el cultivo lo necesita y menos donde no hace falta”, detalló Daniela Vitti Scarel, especialista del INTA Reconquista.
El ensayo comparó esta estrategia con un manejo tradicional de dosis fija y con parcelas sin fertilización nitrogenada. Según los resultados, los tratamientos variables permitieron una reducción marcada en la cantidad promedio aplicada. “En muchos casos la dosis total fue menos de la mitad de la que se aplica con un manejo uniforme”, señaló la investigadora.
A pesar de la disminución en el uso de fertilizantes, los rendimientos se mantuvieron en niveles competitivos, lo que se traduce en una mejora en la eficiencia del uso del nitrógeno, medida como la cantidad de grano producida por unidad de insumo aplicado.
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El estudio confirma así el potencial de integrar drones, algoritmos y análisis de datos para optimizar decisiones de manejo en sistemas agrícolas. Estas tecnologías se posicionan como una herramienta clave para reducir costos y mejorar la sustentabilidad en el uso de uno de los insumos más relevantes de la producción.
