El INTA logró reducir a más de la mitad el uso de nitrógeno en girasol sin perder rendimiento
Un ensayo en Santa Fe combinó drones con sensores multiespectrales y algoritmos de procesamiento para ajustar la fertilización según las necesidades reales de cada sector del lote. Los resultados abren la puerta a una agricultura más eficiente y menos costosa.
Un equipo de investigadores del INTA Reconquista, en Santa Fe, desarrolló una estrategia de fertilización basada en agricultura de precisión que permitió reducir drásticamente el uso de nitrógeno en cultivos de girasol sin comprometer los rendimientos. El ensayo, difundido por TodoAgro, combinó el uso de drones equipados con sensores multiespectrales y algoritmos de procesamiento de datos para reemplazar el esquema tradicional de aplicación uniforme por un manejo sitio-específico.
El punto de partida fue un vuelo de relevamiento sobre el lote previo a la fertilización. El dron capturó información detallada del estado del cultivo a través de distintos índices vegetativos —NDVI, GNDVI y NDRE— que permiten detectar variaciones de vigor entre sectores. «Ese vuelo nos permitió obtener mapas muy detallados del cultivo y es la base para tomar decisiones más precisas», explicó Gonzalo Scarpín, investigador del INTA Reconquista.
Esa información fue procesada por un algoritmo que tradujo las diferencias observadas en el lote en un mapa de recomendación con dosis específicas de nitrógeno para cada zona. «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.
Los resultados fueron contundentes. En los tratamientos con manejo variable, la dosis total aplicada fue en muchos casos menos de la mitad de la que se utiliza con fertilización uniforme. A pesar de esa reducción, los rendimientos se mantuvieron en niveles competitivos, lo que se tradujo en una mejora directa en la eficiencia del insumo y en una baja de los costos de producción. «Logramos reducir de manera significativa la cantidad de nitrógeno aplicado sin perder rendimiento. La clave fue darle a cada ambiente exactamente lo que necesita», resumió Scarpín.
El trabajo posiciona la combinación de drones, algoritmos y análisis de datos como una herramienta concreta para optimizar uno de los insumos más relevantes y costosos de la producción agrícola, con implicancias tanto económicas como ambientales.