Impact of remote sensing and geo-processing on precision agriculture for production systems - (:unkn) unknown (Fedepalma, 2025)
Impacto de la percepción remota y el geoprocesamiento en la agricultura de precisión para sistemas productivos
En el contexto del manejo de suelos, la Agricultura de Precisión (AP) es la técnica que aplica fertilizante en proporciones variables, de acuerdo con los requisitos del suelo. Esta observación fue verificada por primera vez en 1929. Debido a la necesidad de agricultura a gran escala, los focos principales de la Agricultura de Precisión no pudieron ser implementados en esa época y, por tanto, la aplicación de fertilizantes en grandes aéreas se dio haciendo diferentes análisis de suelos. Con esto, la base de la aplicación de fertilizante se dio considerando el promedio de varias muestras de suelos recogidas en un área de usualmente 20 hectáreas. Durante los años 80, el desarrollo del GPS trajo consigo la posibilidad de conocer la posición del tractor en el campo y así aplicar el fertilizante con proporciones variables. La Agricultura de Precisión se inició con una cuadrícula rígida de una muestra por hectárea. Durante la práctica se notó que este muestreo de cuadrícula era muy costoso. Entonces se incluyó otro foco en la Agricultura de Precisión: la relación entre el crecimiento de la planta y la aplicación del fertilizante. Aparte de ir por suelos y/o plantas, la Agricultura de Precisión es un sistema importante para implementarse, ya que le aporta al suelo lo que éste realmente necesita en un mejor ambiente. Por otro lado, el sistema necesita alta tecnología y el conocimiento de expertos. Por tanto, es esencial encontrar un camino más eficiente para el diseño de esquemas de muestreo y/o determinación de suelos. La primera pregunta que surge es: ¿Cómo se pueden establecer criterios para determinar una cuadrícula de muestreo en la Agricultura de Precisión, sin tener un conocimiento de la variabilidad en la clasificación del suelo en un área determinada? Esto nos llevó a desarrollar sistemas donde el tipo de suelo es parte de la cuadrícula de muestreo. Aparte de ésta tenemos el análisis del suelo. Para esta tarea, el uso de nuevas tecnologías, como la percepción remota se hizo extremamente interesante. De hecho, la percepción remota y el geoprocesamiento fueron las técnicas más eficientes y menos costosas para la evaluación de suelos, tal como lo observaron varios investigadores. Además, información importante acerca de los suelos puede ser obtenida de sensores orbitales (satélites) y/o sensores de laboratorio (espectro-diámetros), y con esta información podemos mejorar el muestreo de suelos (por identificación de las mejores localizaciones de muestreo) y también el mapeo de los suelos. El uso de datos satelitales se justifica dependiendo de los objetivos del usuario, por ejemplo, al evaluar áreas desde largas distancias. Los modelos de predicción de las características de los suelos han demostrado un gran potencial, ya que la energía reflejada tiene una relación física muy fuerte con varios atributos de los suelos; la información de espectro representa una importante contribución.
Keywords: palma de aceite; elaeis guineensis; agricultura de precisión; fertilidad del suelo; modelos de simulación; análisis del suelo