Con drones y algoritmos reducen el uso de nitrógeno
Un equipo de especialistas del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) desarrolló un ensayo que muestra el potencial de la agricultura de precisión para optimizar el uso de fertilizantes. La experiencia, realizada por el INTA Reconquista en la provincia de Santa Fe, evaluó el uso de drones y algoritmos para ajustar la fertilización nitrogenada en cultivos de girasol.
El estudio se enfocó en analizar cómo la información obtenida mediante sensores remotos puede mejorar la toma de decisiones agronómicas. A partir del uso de imágenes multiespectrales tomadas con drones, los investigadores lograron generar mapas detallados del estado del cultivo, que luego fueron utilizados para definir dosis específicas de nitrógeno en cada sector del lote.
Los resultados mostraron que es posible reducir de manera significativa la cantidad de fertilizante aplicado sin comprometer los rendimientos, lo que implica beneficios tanto económicos como ambientales para los productores.
Del manejo uniforme al manejo por ambientes
El trabajo con drones buscó reemplazar el esquema tradicional de fertilización uniforme por un enfoque basado en manejo sitio-específico, una práctica que forma parte del avance de la agricultura de precisión.
En el modelo convencional, los productores aplican la misma dosis de fertilizante en todo el lote. El enfoque propuesto por el INTA apunta a identificar las diferencias dentro del cultivo y adaptar la fertilización a las necesidades reales de cada ambiente.
“Lo que buscamos es darle a cada sector del lote exactamente lo que necesita”, señaló Scarpín. De esta manera, los sectores con mayor demanda reciben una dosis mayor de nitrógeno, mientras que en las áreas con menor requerimiento se reduce la aplicación.
Drones y sensores para analizar el cultivo
Para obtener la información necesaria, los investigadores realizaron un relevamiento del lote mediante drones equipados con sensores multiespectrales. Estos dispositivos permiten captar datos del cultivo que no son visibles a simple vista, lo que facilita la detección de variaciones en el crecimiento y el vigor de las plantas.
Durante el vuelo se generaron distintos índices vegetativos utilizados en el análisis agronómico, como NDVI, GNDVI y NDRE, indicadores que reflejan el estado fisiológico del cultivo y permiten identificar diferencias entre sectores del lote.
“Antes de realizar la fertilización hicimos un vuelo con dron que nos permitió obtener mapas muy detallados del cultivo”, explicó Scarpín. Esa información funciona como base para tomar decisiones de manejo más precisas, ya que revela dónde el cultivo presenta mayor o menor desarrollo.
Algoritmos que transforman datos en decisiones
Una vez obtenidas las imágenes con los drones, los datos fueron procesados mediante un algoritmo que transformó la información del cultivo en un mapa de recomendación de fertilización. Este proceso permitió traducir las diferencias observadas en el lote en dosis específicas de nitrógeno para cada sector.
“El algoritmo interpreta los colores del mapa y los convierte en una recomendación concreta de fertilización”, explicó Daniela Vitti Scarel, especialista del INTA Reconquista que participó en el estudio. De esta manera, los productores pueden aplicar más fertilizante donde el cultivo lo necesita y reducir la dosis en los sectores donde no es necesario, optimizando el uso del insumo.
El ensayo comparó este sistema con dos esquemas tradicionales: la fertilización uniforme y parcelas sin aplicación de nitrógeno. En los tratamientos variables, la cantidad promedio aplicada se redujo de forma marcada, en muchos casos a menos de la mitad de la dosis utilizada en el manejo convencional.
Menos fertilizante y rendimientos competitivos
A pesar de la fuerte reducción en la cantidad de nitrógeno aplicado, los rendimientos obtenidos en el ensayo se mantuvieron en niveles competitivos, lo que confirma la eficacia del manejo basado en información del cultivo.
Este resultado permitió mejorar la eficiencia en el uso del nitrógeno, es decir, la relación entre la cantidad de grano producido y el fertilizante aplicado, un indicador clave en la sustentabilidad de los sistemas agrícolas.
Los investigadores destacan que la integración de drones, sensores y algoritmos abre nuevas posibilidades para transformar los datos en decisiones agronómicas más precisas. Este tipo de herramientas permite optimizar uno de los insumos más importantes de la producción agrícola y avanzar hacia sistemas productivos más eficientes y sostenibles.
