El mapeo digital de suelos en el cereal de invierno / Juan Manuel Castell

Opiniones y Experiencias - 01 Jun, 2018

Juan Manuel Castell Esteban
AGROSTREAM S.L
jmcastell@agrostream.es

El conocimiento detallado de la estructura, composición y elementos presentes en el suelo de una parcela de cultivo siempre se ha considerado como una de las informaciones más importantes para el agricultor a la hora de plantear la gestión agronómica de esa parcela, poder diferenciar zonas de manejo, establecer distintas densidades de semilla a la hora de sembrar, calcular y aplicar dosis variables de abonado en función del tipo de suelo presente, diseñar los módulos de riego atendiendo al porcentaje de arcillas y arenas existentes en el suelo. Sin embargo, obtener ese mapa de suelo mediante la realización de toma de muestras es costoso en esfuerzo, tiempo y dinero. Las recomendaciones de algunos artículos científicos y publicaciones de referencia hablan de tomar de 15 a 20 submuestras para conseguir una muestra representativa de una superficie de una hectárea de parcela. Pudiendo distribuirse la toma de muestras en cuadricula, en zig-zag, diagonal o aleatoria.

Figura.1 Diferentes estrategias para la de toma de submuestras

Esto hace que, por ejemplo, para una parcela de 10 hectáreas, debamos tomar entre 150 y 200 submuestras, para tener diez muestras que enviar al laboratorio, lo que supone un coste económico de 400 euros. En la figura 2 vemos como sería la distribución de los puntos de muestreo y las zonas de caracterización sobre una parcela real de 10 hectáreas.

Figura.2 Ejemplo de toma de muestras sobre parcela real y zonificación según el método tradicional.

En las imágenes de las figuras anteriores, vemos como la elección de las áreas de muestreo nos condiciona la zonificación de la parcela, obteniendo una distribución artificial que nada tiene que ver con la realidad. Es por ello por lo que se hace necesario el uso de otras técnicas combinadas con las nuevas tecnologías, como es el uso de la caracterización automática de la conductividad eléctrica del suelo.

La conductividad eléctrica aparente (CEa) del suelo está influenciada por una combinación de propiedades físico-químicas del suelo, como pueden ser la textura del suelo, el contenido de materia orgánica, humedad del suelo, capacidad de intercambio catiónico, salinidad, pH, Ca+2 y Mg+2, tipos de suelo, entre otras. Los patrones de distribución espacial de la CEa se corresponden con la variabilidad de contenido de arcilla y humedad en el suelo, sirviéndonos como un excelente estimador para la delimitación de las zonas de manejo.

Sobre la parcela anterior realizamos un mapeado siguiendo una distribución lineal entre los elementos de aspersión a una distancia aproximada de 15 metros entre pasadas para recabar información sobre la distribución espacial de la CEa del terreno de la parcela objeto de análisis.

Figura.3 Mapeado sobre la parcela real y recorrido realizado.

Posteriormente realizamos un análisis estadístico de los puntos registrados, un filtrado de los datos espurios y un procesamiento de la información útil resultante para la obtención de los mapas predictivos de CEa. En base a esos mapas de CEa obtenidos se establece un muestreo geoposicionado de suelo para determinar la variación espacial de la tipología textural.

Correlación estadística para determinar la analogía local entre la CEa medida y los parámetros edáficos y textura del suelo resultantes en los ensayos del laboratorio para elaborar los mapas de contenido de % arcilla y agua Útil.

Figura.4 Mapa de % Arcilla y Mapa de Agua Útil de la parcela.

Observando los mapas de la Figura 4 podemos distinguir las zonas de manejo, solo con la toma de cuatro muestras (marcadas en rojo), y como la parcela presenta una distribución del suelo totalmente distinta del mapa presentado en la Figura 2.

Otra ventaja adicional del sistema de caracterización automática es que al final, se acaba generando una base de datos con información espacial geoposicionada de las propiedades del suelo, es decir, se realiza un proceso de digitalización de la parcela a estudio. Toda esta información digital es la que nos servirá de base para comenzar a implantar la agricultura de precisión en la explotación, utilizando los datos para las prescripciones de siembra variable, recomendaciones de fertilización racional y riegos diferenciados por sectores.

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