Para continuar, suscribite a Crea. Si ya sos un usuario suscripto, iniciá sesión.
SUSCRIBITEEl uso de sensores remotos y dosis variable permite reducir hasta 66% la aplicación de nitrógeno en algodón sin bajar rindes. El desafío es ampliar su adopción.
Para continuar, suscribite a Crea. Si ya sos un usuario suscripto, iniciá sesión.
SUSCRIBITEEl uso de sensores remotos en el cultivo de algodón permite reducir significativamente el uso de insumos sin afectar el rendimiento, con beneficios productivos, económicos y ambientales. Aunque su adopción aún es incipiente en la región algodonera argentina, esta tecnología ofrece una oportunidad para optimizar la eficiencia del sistema y mejorar la sustentabilidad del cultivo.
Durante una jornada organizada por la región Chaco Santiagueño de CREA, el investigador del INTA Reconquista Gonzalo Scarpin presentó los avances en el uso de sensores remotos aplicados al manejo del algodón. Su exposición abordó herramientas de agricultura de precisión orientadas a mejorar la eficiencia en el uso de nitrógeno y reguladores de crecimiento.
El especialista explicó que el algodón posee características que lo diferencian de otros cultivos extensivos: es perenne, de crecimiento indeterminado y adaptado a regiones subtropicales, lo que exige estrategias de manejo específicas. La incorporación de sensores remotos permite ajustar la aplicación de insumos según la variabilidad del terreno y del estado del cultivo.
Scarpin es ingeniero agrónomo y doctor en Ciencias Agropecuarias. Su tesis doctoral se centró en el progreso genético del algodón argentino durante los últimos 60 años, y en los dos años más recientes realizó un posdoctorado en la Universidad de Georgia, donde trabajó con herramientas de agricultura de precisión aplicadas al cultivo.
En ese marco, destacó los resultados obtenidos en lotes de productores de Georgia, donde la aplicación variable de nitrógeno permitió reducir las dosis en dos tercios sin afectar el rendimiento. Al respecto, indicó que estos resultados dimensionan el impacto económico que puede tener la adopción de esta tecnología, considerando que muchos productores ya cuentan con la maquinaria necesaria y solo deben incorporar una prescripción que contemple la variabilidad del terreno y del cultivo.
El especialista anticipó que los ensayo en Estados Unidos están siendo adaptados a las condiciones de la región algodonera del Chaco y Santiago del Estero, con el objetivo de validar su desempeño en ambientes locales.
La aplicación de dosis variables de nitrógeno se apoya en la posibilidad de detectar y cuantificar la variabilidad dentro de cada lote, tanto en las propiedades del suelo como en el desarrollo del cultivo. Esa heterogeneidad puede ser física —por diferencias en textura y pendiente, por ejemplo— o química, vinculada a la disponibilidad de nutrientes. También se manifiesta durante el ciclo mediante variaciones en el vigor del cultivo.
Esa variabilidad puede registrarse mediante distintos sensores remotos, que traducen la reflectancia de la vegetación en información útil para la toma de decisiones. Existen sensores proximales, como los equipos GreenSeeker o los sistemas montados en pulverizadoras que activan o suspenden la aplicación de herbicidas según la presencia de vegetación. También se utilizan sensores a bordo de drones, equipados con cámaras RGB o multiespectrales, y sensores satelitales, que ofrecen mayor cobertura espacial y temporal, aunque con menor resolución.
La diferencia entre estas tecnologías radica en la escala temporal y espacial de los datos que generan: mientras un dron puede ofrecer imágenes con resolución de pocos centímetros, los satélites trabajan a escalas de 10 por 10 metros o más. En todos los casos, la información se convierte en índices vegetativos, como el NDVI, que relaciona la reflectancia de las bandas roja e infrarroja para estimar la actividad fotosintética y el vigor del cultivo.
Durante la jornada, Scarpin presentó el uso del algoritmo Holland-Schepers, desarrollado en la Universidad de Nebraska, diseñado para transformar esos índices vegetativos en prescripciones de dosis variable de nitrógeno. El modelo compara el índice obtenido en el cultivo con el de una zona de referencia bien nutrida, incorpora el crédito de nitrógeno del suelo y, a partir de esa relación, estima la cantidad óptima a aplicar en cada sector del lote.
Este enfoque busca ajustar la fertilización a las condiciones reales del cultivo y del ambiente, para lograr una dosis precisa y necesaria para cada situación. De este modo, se maximiza la eficiencia del nitrógeno, se reducen las pérdidas por lixiviación o volatilización y se mejora la rentabilidad sin comprometer el rendimiento.
En los ensayos de validación realizados en campos de productores de Georgia, Estados Unidos, la aplicación variable de nitrógeno calculada con este algoritmo permitió reducir en un 66% las dosis utilizadas, manteniendo rendimientos entre 1000 y 1200 kg de fibra por hectárea. A pesar de la menor aplicación de fertilizante, la rentabilidad parcial (teniendo en cuenta ingresos de cultivo y egresos por fertilizante) fue superior, con ingresos de entre 1879 y 2068 dólares por hectárea, gracias al ahorro de insumos y al aumento en la eficiencia del uso del nitrógeno.
La aplicación de dosis variables en algodón es una práctica que comienza a desarrollarse en Argentina y que todavía presenta un bajo nivel de adopción, especialmente en comparación con otros cultivos extensivos. La disponibilidad de herramientas no es el principal limitante: gran parte de los productores cuenta con pulverizadoras equipadas para aplicar dosis variables, una tecnología ya presente tanto en la región pampeana como en el norte algodonero del Chaco y Santiago del Estero.
El desafío actual radica en mejorar la interpretación de los datos generados por los sensores y satélites. Hoy existe acceso gratuito a imágenes satelitales capaces de brindar índices vegetativos útiles para el manejo del cultivo, pero solo una fracción mínima de los productores los utiliza de manera sistemática, y en el caso del algodón su adopción es incipiente.
Durante la campaña en curso, el INTA Reconquista prevé implementar una serie de ensayos en microparcelas para ajustar las variables del algoritmo Holland-Schepers a las condiciones locales. Estos ensayos se desarrollarán en las provincias de Santa Fe, Santiago del Estero y Chaco, en paralelo con evaluaciones a campo en lotes de productores que permitirán validar la tecnología a escala real.
El objetivo es medir no solo el impacto en rendimiento, sino también la eficiencia en el uso del nitrógeno y la calidad de la fibra, un aspecto clave en un cultivo con fuerte destino industrial.
Entre las innovaciones aplicadas al manejo del algodón, Scarpin destacó que los sensores LiDAR (Light Detection and Ranging) surgen como una herramienta con gran potencial para el control del crecimiento del cultivo. Este tipo de sensores emite pulsos láser que miden la distancia hasta la superficie y permiten construir mapas tridimensionales (3D) de alta precisión. De esta manera, pueden estimar de forma indirecta la altura de las plantas, una variable clave para el manejo agronómico del algodón.
El cultivo presenta un crecimiento indeterminado y de tipo perenne, por lo que requiere la aplicación periódica de reguladores de crecimiento para mantener el equilibrio entre el desarrollo vegetativo y reproductivo. En la práctica, los productores suelen aplicar estos reguladores a tasas uniformes en todo el lote, sin considerar la variabilidad en la altura y el número de nudos que puede existir entre sectores. Los sensores LiDAR permitirían ajustar la dosis de regulador según la estructura real de las plantas así mejorar la precisión del manejo.
A diferencia de los sensores ópticos o satelitales, la tecnología LiDAR no está disponible en plataformas orbitales, sino que requiere equipos especializados montados en drones o vehículos terrestres. Esto implica costos más elevados y menor accesibilidad, por lo que su adopción en algodón aún se proyecta a mediano o largo plazo.
En Estados Unidos ya se realizan experimentos que aplican reguladores de crecimiento en dosis variables según la altura de las plantas, con resultados promisorios para la mejora de la uniformidad y la eficiencia en el uso de insumos. Sin embargo, la implementación de esta tecnología en Argentina se encuentra en una etapa inicial y demandará tiempo de validación antes de su incorporación a los sistemas productivos locales.