Cómo medir las variables agronómicas

El químico alemán Justus von Liebig popularizó la “ley del mínimo” en 1843.

Esta ley postula que pueden haber múltiples factores productivos que afectan al rendimiento de un cultivo pero éste no depende del total de los recursos disponibles sino del recurso más escaso.

Para ilustrarlo, utilizó la figura de un barril que contiene agua. Cada una de las tablas que forman la estructura del barril corresponden a un factor productivo.

El rendimiento llegará solo hasta el nivel del nutriente o variable que comience a faltar. En este ejemplo sería el nitrógeno.

Pero si aplicamos nitrógeno, el rendimiento subirá solo hasta la altura de la siguiente tabla donde empiece a faltar, que en este caso sería el calor y el fósforo.

Si bien, Liebig lo aplicó a la fertilización vegetal, el concepto se aplica en general al manejo agronómico.

Pero, ¿cómo podemos medir estas variables en el campo?

Hoy en día existen una infinidad de sensores o análisis que permiten medir prácticamente cualquier variable agronómica.

Para diagnosticar el factor limitante de un cultivo necesitamos datos y en este artículo veremos los tipos de sensores que existen en la agricultura y cómo capturar esos datos.

Las fuentes de información

Hay dos tipos de fuentes de información que se utilizan en la agricultura:

• La información de carácter primaria que es la que tú mismo puedes recopilar en el campo, y

• Las fuentes secundarias que es información de terceros.

Si tu instaladas una estación meteorológica en tu campo, estos datos son información primaria porque capturan datos dentro del mismo predio.

Pero, si hubiera una estación meteorológica pública, cercana a tu campo, sería información secundaria porque los datos son recopilados por un tercero.

Lo ideal es tener datos de ambas fuentes de información.

¿Cómo podemos obtener estos datos?

Los datos se capturan a través de sensores. Hay un sin número de sensores, prácticamente para cualquier variable agronómica que tu necesites podrás encontrar un sensor para medirlo.

Estos sensores además se han ido mejorando con los años y cada vez son más baratos, precisos y exactos.

Los sensores o dispositivos que podemos ver en el campo los podemos agrupar en sensores proximales (cerca del objeto) o remotos (lejanos del objeto).

La diferencia entre ambos tipos es la distancia con la cual se captura la información.

Los sensores remotos permiten abarcar grandes superficies y tener datos continuos, mientras que los proximales solo miden puntos específicos pero tienen una mayor resolución y precisión.

Por ello, estas tecnologías son complementarias.

En la siguiente figura vemos algunos ejemplos de ellos.

Con los sensores proximales podemos medir:

• Datos ambientales de la fitosfera, que es la atmósfera que rodea a las plantas.

• Sensores que miden variables directamente de la planta, como el dendrómetro para ir midiendo el grosor del tallo o el crecimiento de una fruta.

  

  Dendrómetro

• Sensores en el suelo para medir variables como la humedad y la energía con la cual está retenida esa humedad.

En la siguiente figura podemos ver distintas fuentes o plataformas a través de las cuales podemos obtener datos.

Desde un satélite hasta un microscopio. Cada una con una diferente resolución espacial o área de superficie que representa el dato que medimos.

En un satélite podemos tener datos que representan 10 metros o hasta 50 centímetros. En la medida que se disminuye la distancia entre el sensor y el objeto, cada vez aumentamos más la resolución llegando incluso a un microscopio.

En la medida que aumentamos la resolución también vamos disminuyendo el área de análisis pero podemos identificar con más certeza el objeto.

Por ejemplo, una imagen satelital nos puede mostrar un mapa de vigor de todos los sectores de un cultivo o del campo completo como la siguiente figura:

Vemos con claridad que existe un área con menor vigor vegetativo (de color más claro y amarillo).

Pero, esta resolución no nos permite identificar la causa de la disminución de vigor en ese lugar. Por ejemplo, si es un problema nutricional, de humedad o producto de una enfermedad.

Si complementamos ahora esta imagen con sensores proximales en esa área específica si podríamos tener certeza de que se trata de una enfermedad o es debido a la falta de un nutriente en particular.

Así, los sensores remotos se pueden combinar con los sensores proximales y medir a distintas resoluciones espaciales una misma variable.

Este correo ha sido preparado por el Equipo de ViLab | www.vilab.cl