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1
Rodrigo Ortega Blu
Ing. Agrónomo, MS, PhD
13 de Septiembre de 2016
“Herramientas de Agricultura de
Precisión para Aumentar Productividad
y Eficiencia: Desarrollo Actual y
Limitaciones para su Adopción en la
Agricultura Chilena”
Desafíos de la agricultura del
siglo XXI
• Demanda creciente de alimentos.
• Menor disponibilidad de suelos cultivables.
• Cambio climático:
– Menor disponibilidad de agua.
– Aumento de las temperaturas.
– Mayor erosión de suelos (lluvias cortas e intensas).
• Suelos degradados
• Pérdida de diversidad
• Contaminación de aguas por N y P.
• Disminución de la población rural.
• Necesidad de realizar manejos sustentables
Concentración de N en agua de
pozo, VI región.
N-NO3 mg/L 41.8
N-NH4 mg/L 1.89
Total mg/L 43.7
P en agua subterránea
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2
Nuevos paradigmas en Agricultura
• Agricultura de precisión y biotecnología.
• Aprox. 50% de las ganancias en rendimiento
se atribuyen al mejoramiento genético. El
50% restante es manejo agronómico.
• Biotecnología no solo involucra el
mejoramiento de plantas sino también la
producción y uso de bioinsumos.
• Tecnologías complementarias.
Agricultura de Precisión es buena Agronomía con información de calidad.
Beneficios de la Agricultura de
Precisión.
• Mejorar la toma de decisiones
• Aumentar la productividad
• Aumentar la eficiencia productiva
• Disminuir el impacto ambiental
• Cumplir con las exigencias de trazabilidad
Aumentar la eficiencia productiva
Ejemplos de eficiencia
• Eficiencia de uso del agua de riego– 20 a 40% con sistemas tradicionales
– 60 a 90% con sistemas tecnificados
• Eficiencia de uso del nitrógeno (ERNF)– 40 a 50%
– Impacto ambiental negativo
• Eficiencia de uso de plaguicidas– Baja
– Impacto ambiental negativo
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3
Recolección de datos Datos versus información
datos análisisinformación
De datos a información
1
• Identificar necesidades de información
2
• Recolectar apropiadamente los datos
3
• Procesar adecuadamente los datos
4
• Reportar apropiadamente la información
Producción de cultivos
cultivo)o,clima,rendimientsuelo,def(análisisiónFertilizac
ej.
ión)f(informacManejo
,genética)ima,manejof(suelo,clo,CalidadRendimient
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4
Dominio geográfico de la recomendación.
Grandes áreas geográficas
Zonas dentro de grandes áreas
Predio
Grupo de cuarteles
Cuartel
Sectores dentro de cuarteles
m2
Agricultura de Precisión en el mundo
• Explosivo desarrollo en los últimos 25 años, particularmente en EEUU, Europa y Australia.
• Gran desarrollo en Argentina y Brasil.
• Incipiente desarrollo en Centro y Sudamérica (con la excepción de Argentina y Brasil).
• En Chile, desarrollo tiene cerca de 20 años– A diferencia de otros países ha ocurrido principalmente en
uva vinífera (viticultura de precisión) y frutales.
– Menor desarrollo en cultivos y praderas.
– Mercado en pleno crecimiento.
• A nivel mundial mayor impacto a través de empresas especializadas en AP, las que han sido compradas por los grandes actores.
Adopción de tecnologías en
Sudamérica
• Variable en los distintos países de la región.
• Algunos ejemplos de mayor adopción.
– Argentina: sistemas de guía y monitoreo de cosecha.
– Brasil: sistemas de guía y aplicación variable.
– Chile: sensores remotos y mapeo de suelos.
• Existe un gran potencial de desarrollo.
• Conocer tecnologías y puntos críticos.
¿Porqué agricultura de
precisión?
• Elevada variabilidad espacial y temporal
– Rendimiento y calidad
– Factores que los determinan
• Necesidad de aumentar eficiencia productiva
– Maximizar los rendimientos y calidad de productos
– Reducir costos unitarios de producción
• Necesidad de realizar manejos sustentables.
– Mejorar o mantener la calidad de los recursos naturales
• Requerimientos de trazabilidad
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5
Monitores de rendimiento Variabilidad espacial del
rendimiento
Fuente: Ortega y Esser, 2003
Variabilidad espacial en calidad de
fruta.Mapas de rendimiento y series de suelo.
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6
Variabilidad espacial de la mineralización de
N en vid vinífera.
Statistic 1 2 Average
Average 0.5 0.3 0.5
Min 0.1 -0.1 0.1
Max 1.5 1.2 1.5
CV (%) 68 100 68
Site
kg N ha-1 d-1
Martinez, Ortega, Janssens, 2009
Medida simple de variabilidad espacial.
• Varianza (s2) o desviación estándar(s)
– Problema: depende del tamaño de los números de cada variable
• Coeficiente de variación
– Medida de variabilidad estandarizada
CV(%) =s
x·100
Coeficiente de variación para materia orgánica
(MO) y pH en suelos maiceros.
0
5
10
15
20
25
30
35
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Localidad
CV
(%
)
0
5
10
15
20
25
30
35
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Localidad
CV
(%
)
MO pH
Tecnologías y herramientas de AP.
• Sistemas de Navegación Global Satelital
(GNSS)
• Sistemas de información geográfica (SIG)
• Sensores directos y remotos
• Maquinaria y equipos especializados
• Análisis espacial cuantitativo
(geoestadística)
• Minería de datos
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7
Tecnologías base para AP.
SIG Sensores RemotosGNSS
Comp. de campo
Computadores para AP
Sistemas de navegación global
satelital (GNSS)
• Navstar GPS-Estados Unidos
• Glonass-Rusia
• Galileo – Union Europea
• Compass- China
• Indian Regional Navigational Satellite
System(IRNSS)- India
Tipos de receptores
Exactitud=Precio
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8
Patrones de guíaTrazado de plantaciones con piloto
automático
PILOTO ONTRAC 3 SURCANDO Agricultura de precisión en cultivos
y frutales.
• Mapeo de suelos previo a la plantación.
– Subsolado
– Aplicación de enmiendas
– Diseño de riego
• Fertilización sitio-específica
• Aplicación variable de agroquímicos
• Seguimiento de cultivos
• Predicción de cosecha
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9
Series de suelo
Sensores para estudio de suelos.Arreglo de sensores de pH e inducción
electromagnética (Cea).
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Mapa de conductividad eléctrica
aparente (CEa).
Supuesto: A>CEa>Arcilla
Relación entre CEa y propiedades de
suelo seleccionadas.
Sitio A
Variable
Zona de CEa
1 (1.5-2.5 mS m-1) 2 (2.5-4.2 mS m-1) 3 (4.2-8.0 mS m-1)
Promedio DE Promedio DE Promedio DE
Limo (%) 8.9 a 3.3 11.8 a 3.3 13.9 a 3.2
Arcilla (%) 10.6 a 0.6 10.7 a 1.1 11.8 a 1.5
Mapeo de suelos.
Fuente:NEOAG AP.
Calicatas
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Optimización de las formas de los
sectores de riego.
SQI SQI
Aplicación variable
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12
pH
6.196
5.865
5.786
5.713
5.32
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13
Materia Orgánica (%)
16.9
11.5
10.6
9.7
5.4
P Olsen (ppm)
28
16.1
13.9
12.2
5.5
K extractable (ppm)
426
308
259
198
85
Dosis de P (kg P2O5/ha)
143
108
98
88
64
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14
Modelo de optimización
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
-2 -1 1 3 4
Fre
qu
en
cy
Z_N
Z_P2O5
Z_K2O
ji
ijijijKKK
ijPPPijijNNNm
mKmz
PmzNmzMinij
lij
,
2
0
2
0
2
00,
)1())((
))(())((
Na Pa
Ka
Z0=DISTR.NORM.ESTAND.INV(1-t)
Si t=0.5 Z0=1
Si t=0.9 Z0=-1.28
Dosis de P (kg P2O5/ha)
143
108
98
88
64
Control de proteina en cebada Resultados
ZONA
Dosis de N
(kg N/ha) n
Promedio %
Proteína
ROJO 90 11 10,16 a
AMARILLO 64 9 9,91 a
VERDE 41 5 10,32 a
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Efecto de largo plazo de la forma
de aplicación de fertilizantes. Fija agronómica Variable óptima
Sensor OptRx
Aplicación variable de N usando
OptRxSensores remotos
Satelital
Aerea• Avión
• Dron
Terrestre
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16
Bandas en sensores
multiespectrales
Fuente: RapidEye
Fuentes de datos
Plataforma Fuente
SATELITAL LANDSAT
SPOT
RAPIDEYE
QUICK BIRD
IKONOS
FASAT Charlie
AEREA SPECTERRA
VARIOS
DRON VARIOS SENSORES
TERRESTRE VARIOS SENSORES (OPTRX)
Sensores pasivos vs activos
• Pasivos: miden la reflectancia a la luz solar
(mayoria de los sensores en plataformas
aéreas y satelitales)
• Activos: emiten luz blanca y miden la
reflectancia a dicha luz a distintas
longitudes de onda. OptRx.
– Permite trabajar de noche
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17
• RVI (ratio vegetation index):
• NDVI (índice de vegetación de la diferencianormalizada):
• NDRE (se calcula respecto a la banda limite rojo).
• GVI
rojoNIRRVI /
)/()( rojoNIRrojoNIRNDVI
rojo)limiterojo)/(NIRlimite(NIRNDRE
Índices de vegetación
CítricosUva de
mesa
Uva de
mesa
Uva
vinífera
Uva
vinífera
FEB 2004 –QUICK BIRD, 0.6 m
CatastroIdentificación de los factores limitantes
• Ley del Mínimo: nivel de rendimiento y calidad definidos por el factor más limitante.
• Agricultura de precisión permite identificar los factores limitantes.
• Si factor limitante puede ser corregido, se corrige, si no se ajusta el manejo.
Pérdida de rendimiento
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18
Variabilidad espacial del PCD.
Sensor Specterra, 0,5 m resolución.
Indices de vegetación-vigor-tipo
de suelo.
Cuarteles seleccionados
Thompson Seedless
Red Globe
84
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19
Monitoreo de doselDefinición de zonas de vigor por
NDVIRed Globe
Thompson Seedless
Relación entre NDVI y actividad
enzimática.
0
50
100
150
200
250
LOW MEDIUM HIGH
AcP
h A
ct (
Me
an)
NDVI
Vigor y variedad sobre la actividad de fosf. Ac.
RG
THS
Cambios despues de aplicación
diferencial de compost.
Enero 2015 Diciembre 2015
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20
Crecimiento promedio de dosel bajo
dos tratamientos.
91
T0
T1
Volúmenes de aplicación
Predicción de rendimiento
𝑦 = β0 + β1𝑥1 + β2𝑥2 + β3𝑥3 …+ β𝑘𝑥𝑘 + 𝑒
Donde:
y=rendimiento
xj..k=variables predictoras
• Variables de muestreo en terreno
• Indices de vegetación
Predicciones en uva de mesa
60DAC
94
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21
Predicción de rendimiento en uva
vinífera
Productor
Informaciónpromedio
Información sitio-específica
Manejo uniforme
Manejo sitio-específico
Marco conceptual para el análisis
económico.
MUMSESEVI
Valor de la información sitio-específica.Rentabilidad de la aplicación
variable de fertilizantes.
Promedio=30% Promedio=40%
% 𝑎𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜 =(40 − 30)
30∗ 100 = 33%
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22
Comentarios finales
• Agricultura de Precisión es la vía natural para aumentar
productividad en cultivos y frutales en Chile de manera sustentable.
• Existen muchas herramientas de AP disponibles para uso
inmediato en cultivos.
– No todas generan los mismos resultados.
– Deben conocerse sus ventajas y desventajas.
• Gran desafío en términos de transformar datos en información
para aumentar productividad.
• Capacitación es esencial (falta masa crítica).
Enseñanza formal de AP.
• Ausente en la mayoría de las Universidades,
IP y escuelas agrícolas.
• Pocos ejemplos:
– Agricultura de Precisión. Magíster en Ciencias Vegetales. PUC (2001-2004)
– Agricultura de Precisión. Magíster en Gestión y Tecnología Agronómica. USM (2011-2013).
– Agricultura de Precisión. Pregrado. Inacap (2017).
– Postgrado en AP. Universidad de Talca.
Comentarios finales
• Una efectiva Agricultura de Precisión
requiere:
– Datos adecuadamente colectados
– Datos adecuadamente procesados
– Generación de información útil para la toma de
decisiones.
– Mucho espacio para la innovación.
• No nos sirven los mapas bonitos.
• “Garbage in… Garbage out”
12 puntos 58 puntos 116 puntos