Drones y algoritmos: logran reducir más de la mitad el uso de nitrógeno en girasol

Un ensayo demostró que drones y algoritmos permiten ajustar la fertilización nitrogenada, reducir costos y sostener rendimientos competitivos en girasol

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Un ensayo demostró que drones y algoritmos permiten ajustar la fertilización nitrogenada, reducir costos y sostener rendimientos competitivos en girasol
Un ensayo demostró que drones y algoritmos permiten ajustar la fertilización nitrogenada, reducir costos y sostener rendimientos competitivos en girasol (inta)

La tecnología avanza sobre los lotes y redefine la forma de tomar decisiones agronómicas. En el norte de Santa Fe, un ensayo evaluó cómo el uso de drones y algoritmos puede mejorar la fertilización nitrogenada en girasol.

Los resultados fueron contundentes: una reducción significativa del uso de nitrógeno, menores costos y rendimientos que se mantuvieron en niveles competitivos.

El trabajo se desarrolló a partir de una estrategia de agricultura de precisión que buscó dejar atrás el manejo tradicional de fertilización uniforme. En su lugar, el equipo propuso un enfoque sitio-específico, capaz de reconocer las diferencias dentro del lote y ajustar la dosis de nitrógeno según las necesidades reales del cultivo.

“Logramos reducir de manera significativa la cantidad de nitrógeno aplicado sin perder rendimiento. La clave fue usar información precisa del cultivo"
Se logró reducir de manera significativa la cantidad de nitrógeno aplicado sin perder rendimiento al usar información precisa del cultivo (inta)

El cultivo como guía para decidir

Para construir esa estrategia, el lote fue relevado con un dron equipado con sensores multiespectrales. A partir de ese vuelo, se obtuvieron índices vegetativos como NDVI, GNDVI y NDRE, herramientas que permiten detectar variaciones de vigor y crecimiento entre distintos sectores del cultivo.

Con esa información, los especialistas generaron mapas detallados que sirvieron como base para la toma de decisiones. “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.

Luego del relevamiento, los datos fueron procesados mediante un algoritmo que transformó las diferencias observadas en recomendaciones concretas. Así, cada zona del lote recibió una dosis específica de nitrógeno.

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, integrante del equipo de trabajo.

Eficiencia sin resignar rendimiento

El ensayo comparó la fertilización variable con el manejo tradicional y con parcelas sin aplicación de nitrógeno. Los resultados mostraron una reducción marcada en la cantidad promedio aplicada. En muchos casos, la dosis total fue menos de la mitad de la utilizada bajo el esquema convencional.

A pesar de esta disminución, los rendimientos se mantuvieron competitivos. Este comportamiento permitió mejorar la eficiencia en el uso del nitrógeno, al obtener más producción por cada kilo aplicado.

El trabajo evidencia cómo la integración de drones, algoritmos y análisis de datos abre nuevas posibilidades para optimizar el manejo del cultivo.

Con información precisa y decisiones ajustadas, la agricultura de precisión avanza como una herramienta clave para mejorar la eficiencia productiva y el uso responsable de insumos estratégicos.

Fuente: Inta