Guía Técnica para el Mapeo de Suelos en la Fertilización de Tasa Variable

La agricultura de precisión, y en particular la fertilización de tasa variable, representa una estrategia fundamental para optimizar la productividad y la sostenibilidad en el campo. Esta práctica implica ajustar la cantidad de semillas o fertilizantes aplicados en diferentes secciones del terreno, basándose en las necesidades específicas de cada zona. La implementación correcta de la siembra a tasa variable permite aumentar el rendimiento y, al mismo tiempo, reducir los gastos en insumos como semillas y fertilizantes. Para lograrlo, es crucial contar con información precisa y herramientas adecuadas, como las que ofrece OneSoil.

La Siembra y Fertilización de Tasa Variable: Un Enfoque Eficiente

La siembra a tasa variable busca incrementar la productividad de un campo ya sea aumentando el rendimiento o reduciendo los costos de semillas. Consiste en sembrar distintas cantidades de semillas en las diferentes partes del campo: aumentando en ciertos sectores y disminuyendo en otros. Cuando se aplica correctamente, esta técnica no solo eleva el rendimiento sino que también reduce los gastos en semillas, lo que se traduce en una significativa ventaja financiera.

Beneficios Clave de la Tecnología de Aplicación de Tasa Variable (VRA)

Los mapas de prescripción de tasa variable son herramientas esenciales que ofrecen múltiples ventajas para la gestión agrícola moderna:

• Identificar tendencias de rendimiento: Permiten observar cómo se comporta el cultivo en diferentes áreas del campo.
• Aplicar tecnología VRT: Posibilitan la aplicación de insumos basándose en la productividad real de cada zona.
• Detectar zonas problemáticas: Ayudan a identificar áreas que requieren atención especial o manejo diferenciado.

Las ventajas directas de implementar la tecnología VRA incluyen:

• Maximización del Rendimiento: Se aprovecha al máximo el potencial de cada zona de cultivo.
• Reducción de los Costes: Se ahorra en semillas, fertilizantes, productos fitosanitarios y agua.
• Prevención de Escorrentías de Fertilizante: Se minimiza la contaminación del suelo y el agua al aplicar fertilizantes de manera precisa según la demanda.
• Calculadora de Ahorro: Permite cuantificar el ahorro económico al comparar con métodos de fertilización estándar.
• Descarga de Mapas de Prescripción: Facilita la carga de los mapas directamente a la maquinaria agrícola.
• Muestreo Optimizado del Suelo: Se utilizan mapas de productividad para enfocar el muestreo de suelo únicamente en zonas problemáticas, ahorrando recursos.

Información Crucial para la Creación de Mapas de Siembra y Fertilización

La prescripción correcta de las tasas de siembra y fertilización depende de la fertilidad y productividad del suelo. Para construir un mapa preciso, se utilizan diversos parámetros y datos. Los datos clave incluyen: análisis del suelo, brillo del suelo y relieve, datos de rendimiento de distintas temporadas e índice de vegetación (NDVI).

Análisis del Suelo

El análisis del suelo proporciona información valiosa sobre sus propiedades, como el contenido de fósforo, potasio, otros micro y macronutrientes, nivel de acidez y materia orgánica. Esta información es fundamental para evaluar la fertilidad del suelo.

Sin embargo, los análisis de suelo presentan algunas desventajas:

• Falta de precisión en la metodología: Aunque existe una metodología clara para realizar estos análisis, el debate científico sobre la mejor manera de realizar el muestreo (reticular o por zonas) persiste, lo que puede introducir riesgos al basarse únicamente en estos datos para evaluar la fertilidad.
• Alto costo: El análisis de una sola muestra puede costar entre USD 20 y 50. Para un campo de 100 hectáreas, se necesitarían aproximadamente 300 muestras (una por cada 0,3 ha) para un mapa preciso de componentes químicos, lo que resultaría en un costo de USD 6.000 a 15.000, sin considerar los gastos de toma de muestra. En muchos casos, estas inversiones no se traducen en un beneficio proporcional en el rendimiento.

Brillo del Suelo y Relieve

El brillo del suelo y el relieve son indicadores del contenido de nutrientes orgánicos y la humedad del suelo, los cuales influyen en su fertilidad. Sin embargo, estos parámetros carecen de precisión. La experiencia ha demostrado que el impacto del relieve y los nutrientes orgánicos en la fertilidad y productividad es variable entre diferentes campos. Aunque el relieve puede influir fuertemente en la distribución de nutrientes orgánicos y, por ende, en la fertilidad, en otros campos el contenido orgánico no está directamente relacionado con el relieve (por ejemplo, debido a bajos niveles de acidez). En consecuencia, el relieve y el brillo del suelo no siempre reflejan con exactitud la fertilidad o las zonas de productividad del suelo.

Datos de Rendimiento de Distintas Temporadas

Conocer los datos de rendimiento de al menos los últimos tres ciclos de cultivo es esencial para asegurar la estabilidad de las zonas de productividad y evitar errores en la definición de las tasas de siembra. Si las condiciones climáticas y los cultivos variaron durante esos años, la información es aún más valiosa. Los datos de rendimiento constituyen el mejor recurso para evaluar la productividad de un campo.

No obstante, el uso de datos de rendimiento presenta dos problemas principales:

• Acceso limitado a datos históricos: Las zonas de productividad pueden no ser estables cada año debido al clima o la sensibilidad de los cultivos. En tales casos, se necesitarían datos de cinco a siete años, información que a menudo no está disponible.
• Dificultades en la calibración de cosechadoras: Si se utiliza más de una cosechadora, es fundamental calibrar todos los equipos con exactitud para obtener datos confiables. La falta de registro de datos reales de cada cosechadora puede impedir una calibración precisa en la oficina.

Índice de Vegetación (NDVI) y Otros Índices Satelitales

Durante las etapas clave del cultivo, existe una fuerte correlación entre el índice de vegetación y el rendimiento real obtenido. Por ello, el uso de datos del índice de vegetación de varias temporadas es fundamental para evaluar la productividad. En 2019, OneSoil realizó ensayos de siembra a tasa variable en 40 campos con soja, girasol y maíz, utilizando datos de NDVI de cuatro a cinco años para trazar mapas de productividad relativos (ej. una zona A con 17% más rendimiento que una zona B).

El método basado en el índice de vegetación es rápido y sencillo. La aplicación web de OneSoil permite obtener datos agregados del índice de vegetación de los últimos cinco años con pocos clics, seleccionando automáticamente imágenes con la mayor correlación entre el rendimiento modelado del cultivo y el índice de vegetación, para luego construir un mapa de prescripción.

Los mapas de fertilización nitrogenada, por ejemplo, utilizan índices de vegetación para determinar zonas con variaciones en el estado del cultivo y ajustar la aplicación de nitrógeno, riego y protección. Además del NDVI, otros índices de vegetación disponibles son:

• NDVI: Muestra zonas de acumulación de biomasa y áreas con poca vegetación que podrían requerir más fertilizante.
• NDRE: Permite detectar vegetación estresada o con salud deficiente a mediados y finales de la temporada, útil para planificar la fertilización.
• MSAVI: Sensible al suelo desnudo, ideal para la aplicación de fertilizantes de tasa variable en las primeras etapas de crecimiento.
• ReCl: Mide el contenido de clorofila, identificando zonas con vegetación amarillenta o descolorida que necesitan fertilización adicional.
• NDMI: Perfecto para el riego de tasa variable, ya que destaca zonas con estrés hídrico.

Metodologías Avanzadas de Mapeo de Suelos

La fertilización variable basada en el mapeo de suelos por zonas ha revolucionado la gestión agronómica. Permite aplicar insumos donde y cuando se necesitan, mejorando la rentabilidad y sostenibilidad. Este enfoque se apoya en sensores de última generación y técnicas de interpretación avanzadas para identificar la heterogeneidad edáfica, reducir el desperdicio y aumentar la sostenibilidad.

Sensores Especializados para el Mapeo

Una estrategia de fertilización variable efectiva comienza con la elección de sensores adecuados para el mapeo de suelos:

• Sensores de inducción electromagnética (EMI): Ofrecen lecturas rápidas y fiables de la conductividad eléctrica aparente (CEa), un indicador clave de la textura, humedad y salinidad del suelo. Son eficientes para grandes extensiones con una inversión moderada.
• Sensores de reflectancia próxima: Espectrorradiómetros portátiles que analizan de forma no destructiva indicadores como materia orgánica, nitrógeno y carbono. Proporcionan alta precisión para parámetros bioquímicos superficiales cruciales en la planificación de la fertilización en tiempo real.
• Sensores de rayos gamma (ej. SoilOptix®): Suministran información de hasta 20 parámetros del suelo en una sola pasada, ideales para cultivos de alto valor añadido debido a su máxima resolución.
• Sensores complementarios (ej. Sensor de suelo AT32): Miden el contenido volumétrico de agua, salinidad y temperatura del suelo, ofreciendo datos críticos para el ajuste fino de la fertilización variable y el control en tiempo real de factores que afectan la respuesta a la fertilización.

Técnicas Geoestadísticas para la Interpretación de Datos

Transformar las mediciones de los sensores en prescripciones útiles requiere de métodos geoestadísticos avanzados. El kriging ordinario es fundamental para interpolar datos de sensores y muestreo, generando mapas continuos que visualizan la variabilidad de nutrientes, materia orgánica o pH. La correlación entre parámetros como la CEa o NDVI y las necesidades nutricionales facilita la elaboración de fórmulas de dosis variables adaptadas. Por ejemplo, en suelos con alta CEa y materia orgánica, se puede reducir el nitrógeno y enfocarse en potasio o microelementos.

La integración de sensores avanzados con transmisores de bajo consumo (como el Transmisor LINK) permite automatizar el envío de datos a la nube, facilitando la generación y actualización continua de mapas de fertilización variable y agilizando la toma de decisiones.

Estrategias de Muestreo del Suelo

El éxito de la fertilización variable está ligado a la representatividad espacial de los mapas, lo que depende de la calidad del muestreo. El método más eficiente es el muestreo por zonas homogéneas, donde datos históricos de NDVI o mapas satelitales ayudan a identificar áreas con contrastes de productividad. Para quienes tienen menos información previa, el muestreo sistemático en grilla, ajustando la densidad según la heterogeneidad, sigue siendo una opción válida.

Análisis Costo-Beneficio de la Tecnología

Al seleccionar la tecnología para la fertilización variable, es vital considerar el análisis costo-beneficio:

• Los sensores EMI y gamma ofrecen alta precisión, siendo más rentables en cultivos de alto valor y fincas medianas a grandes.
• Para la agricultura extensiva, la combinación de imágenes satelitales gratuitas con muestreo dirigido y sensores de conductividad "open source" puede lograr excelentes resultados con inversiones mínimas.
• Los sensores multiparamétricos, como el Sensor de suelo AT32, son altamente rentables al monitorizar humedad, temperatura y salinidad, reduciendo costos de insumos, mejorando el rendimiento y la calidad, y evitando riesgos ambientales.

Aplicación Práctica: Creación de Mapas en OneSoil

OneSoil ofrece herramientas para crear mapas de prescripción de forma rápida y gratuita, utilizando datos como el índice de vegetación para optimizar la siembra y fertilización.

Cómo empezar con Mapas VRA en OneSoil

1. En el menú de la barra lateral derecha, haga clic en Mapas VRA.
2. En el submenú, seleccione el tipo de mapa deseado. Las opciones incluyen:
   • Siembra: Para la siembra de semillas a tasa variable y el muestreo del suelo.
   • Nitrógeno: Para la aplicación variable de fertilizantes nitrogenados.
   • P&K: Para la aplicación variable de fertilizantes de potasio y fósforo.
   • Creador de Mapas: Para la aplicación a tasa variable de insumos basada en datos combinados de múltiples capas (índice de vegetación, elevación).
3. Se le dirigirá a la lista de campos.
4. Seleccione el campo deseado haciendo clic sobre él. Al hacer clic en la ficha del campo, accederá a la lista de mapas creados para este campo.
5. Haciendo clic en el botón «+ Crear mapa» le dirigirá a la página donde se crean los mapas.
6. En la página con la lista de mapas, podrá ver los mapas existentes para el campo seleccionado y elegir cualquiera (solo se muestran los mapas del tipo de sección actual).
7. Para obtener más detalles, consulte las secciones específicas sobre la creación de cada tipo de mapa.

Creación de Mapas de Siembra

Los mapas de siembra guían la aplicación de tasa variable de fertilizantes P&K, la siembra diferencial y el muestreo de precisión del suelo. Se basan en valores de NDVI medidos durante un periodo seleccionado. El rojo indica baja productividad, mientras que el verde representa alta productividad. El algoritmo analiza imágenes satelitales sin nubes, excluyendo anomalías para máxima precisión.

Para crear un mapa de siembra:

1. Seleccione el periodo de tiempo más representativo de la productividad media del suelo (disponible desde 2016). Se recomienda usar el máximo rango posible.
2. Seleccione el número de zonas (por defecto 3, pero puede elegir entre 2 y 7, según el campo y las necesidades).
3. Haga clic en CALCULAR. Asegúrese de no seleccionar el año en curso si el campo aún no ha sido cosechado para garantizar la exactitud.
4. Introduzca manualmente la cantidad de fertilizante o semilla por hectárea/acre para cada zona. El sistema calculará automáticamente la cantidad total a aplicar.
5. Exportar mapa: Haga clic en EXPORTAR, elija el formato de archivo deseado (obtenga más información sobre los formatos disponibles en la plataforma) y la descarga comenzará automáticamente. También puede obtener un enlace al mapa (válido por 10 días).

Además, al crear el mapa:

• Especifique las especies cultivadas en temporadas anteriores para mejorar la exactitud de las zonas de productividad.
• Indique las fechas de siembra y las tasas (en kilogramos o semillas por hectárea/libras y semillas por acre) para las tres zonas de productividad: alta, moderada y baja. Se recomienda una diferencia de al menos 10.000 semillas por hectárea.
• Elija el tipo de computadora de a bordo y haga clic en "Descargar archivo".

Creación de Mapas de Fertilización Nitrogenada

Estos mapas permiten identificar variaciones en el estado de la vegetación de un campo para ajustar la aplicación de nitrógeno, el riego y la protección de cultivos. Un esquema de clasificación por colores muestra las variaciones: el rojo indica mal estado/salud del cultivo, el verde, buen rendimiento. Las decisiones sobre la cantidad de fertilizante también dependen de las características físicas del campo, como las diferencias de altitud.

Pasos para crear un mapa de fertilización nitrogenada:

1. Seleccione el índice de vegetación adecuado en el menú desplegable.
2. Seleccione una imagen satelital en el campo “Fecha” (necesitará una de las últimas imágenes disponibles). Se puede previsualizar la imagen al seleccionar.
3. Seleccione el número de zonas y el nivel de detalle. Para campos pequeños, el nivel máximo es óptimo; para campos grandes, se recomienda un nivel medio o mínimo.
4. Haga clic en CALCULAR. El cálculo de distribución de zonas toma segundos.
5. Use el deslizador de Opacidad (por defecto 80%) para verificar anomalías en la imagen satelital superpuesta. Si no hay anomalías, puede moverlo al 100% para la vista del mapa.
6. Introduzca manualmente la cantidad de fertilizante por hectárea/acre para cada zona.
7. Exportar mapa: Siga el mismo procedimiento que para los mapas de siembra.

Nota: Los colores verde y rojo en los mapas representan vegetación relativamente alta y baja, respectivamente.

Creación de Mapas de Fertilización P&K

Similar a los mapas de siembra, estos mapas guían la aplicación de tasa variable de fertilizantes de potasio (K) y fósforo (P), siembra diferencial y muestreo de suelo. Se basan en valores de NDVI de un periodo seleccionado, donde el rojo indica baja productividad y el verde alta. El algoritmo analiza imágenes satelitales sin nubes para máxima precisión.

Pasos para crear un mapa de fertilización P&K:

1. Seleccione el periodo de tiempo más representativo de la productividad media del suelo (disponible desde 2016). Se recomienda usar el máximo rango posible.
2. Seleccione el número de zonas (por defecto 3, pero puede elegir entre 2 y 7).
3. Haga clic en CALCULAR. No seleccione el año en curso si el campo aún no ha sido cosechado.
4. Introduzca manualmente la cantidad de fertilizante o semilla por hectárea/acre para cada zona.
5. Exportar mapa: Siga el mismo procedimiento que para los mapas de siembra.

Creación de Mapas con el Generador de Mapas (Map Builder)

El terreno irregular (pendientes, colinas, hoyos) puede causar lixiviación del humus y cambios en la composición química del suelo, afectando la productividad. La elevación influye en el crecimiento de la vegetación y, por ende, en la necesidad de fertilizantes, semillas y pesticidas. La función Creador de Mapas de OneSoil permite combinar capas de vegetación y elevación para crear un mapa de aplicación variable óptimo, mejorando la productividad.

Pasos para crear un mapa con el Creador de Mapas:

1. Paso 1. Establezca los parámetros de zona:
   • Número de zonas: Entre 2 y 7 (3 a 5 es óptimo para la mayoría de los campos).
   • Nivel de detalle: Alto a máximo para campos pequeños; medio a bajo para campos grandes.
2. Paso 2. Elija las capas: Haga clic en “Añadir capa” y seleccione hasta 5 opciones de la lista desplegable, que incluye:
   • Índices de vegetación (NDVI, NDRE, MSAVI, RECl).
   • Índices de humedad (NDMI).
   • Mapa de elevación.
   • Índices personalizados (si disponibles en su cuenta).
3. Paso 3. Seleccione la fecha de la imagen satelital: Elija la fecha para cada capa individual (la capa de elevación no requiere fecha).
4. Paso 4. Seleccione el peso de la imagen: El peso (porcentaje) indica cuánto contribuirá cada capa al cálculo. La herramienta Opacidad permite comparar capas sin afectar el cálculo.
5. Haga clic en CALCULAR.
6. Introduzca manualmente la cantidad de fertilizante por hectárea/acre para cada zona.

Un caso real de éxito involucró a un cliente en el Cinturón del Maíz (EE.UU.) que necesitaba valores absolutos (kg/ha) de productividad para maíz y soja. El equipo de I+D de OneSoil combinó su algoritmo con 7 años de datos de modelización biofísica para crear el índice personalizado CALPI (Combined Arable Land Productivity Index), permitiendo al cliente optimizar el rendimiento.

Durante el 2021, OneSoil se enfocará en el estudio de diferentes cultivos e híbridos de primavera y su respuesta a la siembra a tasa variable, ampliando la variedad de híbridos y tasas de siembra abordadas.

Integración y Sostenibilidad

La integración de los mapas de prescripción en el software de la maquinaria agrícola es crucial. El estándar ISOXML se ha consolidado como referencia para la transferencia de mapas de dosis variable entre diferentes softwares y consolas, permitiendo cargar prescripciones detalladas para ajustar automáticamente la aplicación de fertilizantes. La monitorización en tiempo real y la conexión directa de sensores de suelo con la nube (ej. Transmisor LINK) aseguran que los datos clave estén siempre actualizados, facilitando el ajuste de la estrategia ante cambios en humedad, salinidad o temperatura del suelo. Esto cierra el ciclo de análisis, decisión y ejecución en una única plataforma, materializando la agricultura 4.0.

El mapeo de suelos por zonas para fertilización variable es indispensable para la competitividad y sostenibilidad agrícola. El equilibrio entre sensores avanzados y métodos accesibles, junto con una interpretación adecuada y una integración efectiva en la maquinaria, puede generar ahorros del 15-40% en fertilizantes y aumentos de rendimiento del 8-20%. Además, adaptar la nutrición a las condiciones reales de cada zona mejora progresivamente el suelo y su resiliencia productiva.

Desafíos y Evolución del Mapeo de Suelos

La demanda de información actualizada sobre el suelo ha crecido para abordar desafíos como la producción sostenible de alimentos, la mitigación del cambio climático y la degradación del suelo. Los mapas de suelos heredados, aunque útiles, presentan limitaciones significativas para la agricultura de precisión moderna.

Las principales deficiencias de los mapas convencionales incluyen:

• Representación discreta: Los datos se representan como clases donde se asume homogeneidad, lo cual no siempre es cierto.
• Generalización espacial: Se simplifica la información dentro de las unidades de mapa, ignorando suelos subdominantes demasiado pequeños para ser mapeados.
• Imprecisión en los límites: La variabilidad superficial no siempre coincide con la subterránea, llevando a límites imprecisos.
• Inconsistencias: Los objetivos de mapeo variables resultaban en límites no coincidentes entre regiones, dificultando las evaluaciones a gran escala.

Frente a estas limitaciones, la pedometría, una rama de la ciencia del suelo que aplica métodos matemáticos y estadísticos, ha emergido como un campo clave. Los avances tecnológicos han facilitado la producción de mapas digitales de suelos (DSM) desde el 2000, impulsando iniciativas globales como GlobalSoilMap.net y SoilGrids.org.

Los mapas digitales de suelos difieren de los convencionales principalmente en cómo se asignan las clases de suelo o los valores de atributos a las ubicaciones. Mientras que el mapeo convencional se basa en inspección de campo, extrapolación y conocimiento experto, el DSM utiliza información de campo y modelos de inferencia cuantitativa, a menudo algoritmos de aprendizaje automático, para predecir las condiciones del suelo. Los DSM se representan en formato ráster, donde cada celda (píxel) tiene una ubicación geográfica y un valor para una variable, ofreciendo una representación mucho más detallada y cuantitativa de las propiedades del suelo.

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