Obtención del mapa de rendimiento georreferenciado del cultivo de cacao (Theobroma cacao L.) CCN-51 mediante el empleo de técnicas de agricultura de precisión

Abstract

Introduction: Precision Agriculture optimizes input use by leveraging the spatial and temporal variability present within crops, including soil, productivity, pests, and diseases. Its implementation in perennial fruit trees represents a challenge due to yield estimation. In cacao crops, variability in productivity is significant, affecting the efficiency of agricultural management. Although studies on interpolation exist for short-cycle crops, a specific approach is required for perennial fruit trees. Objective: This study aims to validate a method for mapping the spatial variability of CCN-51 cacao yield in manual harvest systems. Methodology: The experimental area covers 3000 m², with 7-year-old grafted plants. For sampling, the area was divided into 36 regular cells of 30 m x 30 m. During the harvest from March to June, pods were collected biweekly and georeferenced using GPS, employing the UTM system and the Mobile Topographer app. Statistical analyses were performed with GS+ and QGIS 3.10, applying interpolation through kriging or inverse distance weighting, depending on spatial dependence.  Results: The study of CCN-51 cacao showed monthly variability in production. Diseases such as frosty pod rot and black pod increased over time. Geostatistical analysis revealed that both the Gaussian and spherical models were suitable to describe the spatial dependence of healthy pods, diseased pods, and dry weight, with high spatial dependence in most months. Kriging interpolation allowed the identification of specific areas of high and low production, showing that the southwest and central zones were the most productive or affected depending on the month. Conclusion: The proposed method allows for optimizing cacao crop management, increasing resource use efficiency, and improving sustainability in perennial agricultural systems. General Area of Study: Agronomy. Specific area of study: Precision agriculture. Type of study: Original articles.Introducción:  La Agricultura de Precisión optimiza el uso de insumos, aprovechando la variabilidad espacial y temporal que existe dentro de los cultivos tanto para suelo, productividad, plagas y enfermedades. Su implementación en frutales perennes representa un desafío debido a la estimación de rendimiento. En cultivos de cacao la variabilidad en la productividad es significativa, afectando la eficiencia del manejo agrícola. Aunque existen estudios sobre interpolación en cultivos de ciclo corto, se requiere un enfoque específico para frutales perennes. Objetivo:  Este estudio busca validar un método que mapee la variabilidad espacial del rendimiento de cacao CCN-51 en sistemas de cosecha manual. Metodología:  El área experimental cuenta con una superficie de 3000 m², con plantas injertadas de 7 años. Para el muestreo, el área se dividió en 36 celdas regulares de 30 m x 30 m. Durante la cosecha de marzo a junio, se recolectaron mazorcas quincenalmente y se georreferenciaron con GPS, utilizando el sistema UTM y la aplicación Mobile Topographer. Los análisis estadísticos se realizaron con GS+ y QGIS 3.10, aplicando interpolación mediante kriging o el inverso de la distancia, según la dependencia espacial. Resultados: El estudio del cacao CCN-51 mostró variabilidad mensual en la producción. Las enfermedades, como monilla y mazorca negra, aumentaron a lo largo del tiempo. La geoestadística reveló que tanto el modelo gaussiano como el esférico fueron adecuados para describir la dependencia espacial de las mazorcas sanas, enfermas y del peso seco, con una alta dependencia espacial en la mayoría de los meses. La interpolación mediante kriging permitió identificar áreas específicas de alta y baja producción, mostrando que las zonas suroeste y central fueron las más productivas o afectadas según el mes. Conclusión: El método propuesto permite optimizar la gestión del cultivo de cacao, aumentando la precisión en el uso de recursos y mejorando la sostenibilidad en sistemas agrícolas perennes