El sensor de John Deere que mide la calidad del grano en tiempo real durante la cosecha
John Deere presentó en Argentina una nueva aplicación del HarvestLab 3000, un sensor que permite conocer en tiempo real y de manera georreferenciada distintos parámetros de calidad de los granos mientras avanza la cosecha. La tecnología, que ya está disponible para las cosechadoras S700 en adelante, busca incorporar información sobre la composición de los cultivos a las decisiones agronómicas y comerciales.
El dispositivo fue presentado durante el Congreso Aapresid 2026 con la fuerza de Expoagro, donde John Deere mostró sus principales desarrollos vinculados con agricultura de precisión. Montado en la noria de la cosechadora, el sensor analiza el grano a medida que ingresa a la máquina y genera información que puede ser utilizada posteriormente para optimizar el manejo.
“Es un sensor NIR que va montado en la noria de la cosechadora y nos permite conocer en tiempo real la calidad del grano”, explicó Federico Sánchez, especialista de producto de John Deere Argentina.
Qué información aporta en cada cultivo
HarvestLab 3000 utiliza tecnología de infrarrojo cercano (NIR) para determinar diferentes características de acuerdo con el cultivo cosechado. En trigo y cebada, el sistema permite medir humedad y proteína, dos variables especialmente relevantes para conocer la calidad de la producción y definir estrategias de comercialización.
En soja y canola, en cambio, el sensor de John Deere permite obtener información sobre proteína y contenido de aceite. De esta manera, el productor puede conocer la composición del grano sin tener que esperar a análisis posteriores y, al mismo tiempo, asociar esos datos con la ubicación exacta dentro del lote.
En el caso de trigo y cebada, una de las aplicaciones más concretas está relacionada con la segregación de los granos según su contenido de proteína. El dato obtenido durante la cosecha permite identificar diferencias dentro de un mismo establecimiento y utilizar esa información para definir destinos comerciales.
Del forraje a la cosechadora
Una de las particularidades del desarrollo es que HarvestLab 3000 no fue diseñado originalmente para trabajar sobre granos. John Deere utiliza el mismo sensor en sus equipos destinados al procesamiento de forraje, donde permite determinar en tiempo real la calidad del material recolectado.
La posibilidad de desmontarlo y trasladarlo a una cosechadora amplió sus aplicaciones. “Es el mismo NIR que nosotros utilizamos en nuestro aplicador de forraje, que nos permite detectar la calidad del forraje en tiempo real. Hoy lo podemos desmontar y utilizar en la cosechadora de grano”, señaló Sánchez.
El sistema ya se encuentra disponible en Argentina para las cosechadoras de la serie S700 y modelos posteriores, lo que permite incorporar la medición de calidad al proceso habitual de recolección sin separar esa tarea del trabajo de la máquina.
La calidad como una nueva capa de información
Más allá del uso comercial en cereales, la tecnología apunta a generar nuevas herramientas para la agricultura de precisión. En soja y maíz, por ejemplo, las variables de calidad no suelen representar una diferencia significativa en el precio recibido por el productor, pero pueden adquirir importancia desde el punto de vista agronómico.
“En el caso de soja y maíz, que por ahí no tienen un valor diferencial en cuanto a calidad en comercialización, sí empezar a hacer una capa más que tiene un fundamento muy importante a la hora de hacer manejo variable de los nutrientes”, explicó Sánchez.
El concepto apunta a combinar la información de calidad con los mapas de rendimiento y otras variables obtenidas durante la cosecha. Así, los datos generados por el sensor pueden utilizarse para ajustar futuras aplicaciones de nutrientes, identificando sectores del lote que presenten comportamientos diferentes.
Datos georreferenciados para decidir
La incorporación de la calidad a los mapas de cosecha representa uno de los principales aportes de HarvestLab 3000 de John Deere. La información no solo indica cuánto produjo cada sector, sino también qué características tenía el grano cosechado en cada ambiente.
Para John Deere, esto permite avanzar hacia una agricultura de precisión en la que rendimiento y calidad dejan de analizarse por separado. La información georreferenciada puede contribuir a segregar ambientes, mejorar el manejo de nutrientes y agregar valor en origen.
