Usted sigue motivado por aplicar Agricultura de Precisión en sus lotes. Sabe que el mapa de rendimiento es de gran utilidad para evaluar y desarrollar estrategias de manejo de precisión. Arrancó bien porque en la última campaña calibró el monitor de rendimiento antes de entrar al lote (Ver “El futuro ya llego: construya su propio mapa de rendimiento”, Visión Rural, noviembre - diciembre 2019) y logró obtener datos representativos y confiables. Ahora, ya más tranquilo, sentado en la oficina notebook en mano, resta acondicionar los datos y confeccionar el mapa de rendimiento. ¡Manos a la obra!EEA BalcarceFil: López de Sabando, Marcelo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Tandil; Argentina.Fil: Martínez Cuesta, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina

Lopez De Sabando, Marcelo

Martinez Cuesta, Nicolás

Spanish

Repositorio Institucional – Biblioteca Digital

Visión Rural | 21 | Año XXVII • Nº 131sted sigue motivado poraplicar Agricultura dePrecisión en sus lotes. Sabeque el mapa de rendimientoes de gran utilidad para eva-luar y desarrollar estrategias demanejo de precisión. Arrancó bienporque en la última campaña calibróel monitor de rendimiento antes deentrar al lote (Ver “El futuro ya llego:construya su propio mapa de rendi-miento”, Visión Rural, noviembre -diciembre 2019) y logró obtener datosrepresentativos y confiables. Ahora,ya más tranquilo, sentado en la oficinanotebook en mano, resta acondicionarlos datos y confeccionar el mapa derendimiento. ¡Manos a la obra!Importar datos del lote alescritorioFinalizada la operación de cose-cha, la información geo-referenciadarecopilada por el monitor de rendi-miento debe ser descargada desde launidad de almacenamiento (USBpen-drive, tarjeta de memoria, etc.) ala notebook. Antes de empezar a rea-lizar la limpieza de los datos es acon-sejable guardar siempre un “back-up”con el archivo original, ya que durantela limpieza podemos eliminar informa-ción útil para futuros análisis. Luego, elarchivo en cuestión es abiertomediante algún software GIS de latemática (AFS, Yield Editor, etc.).Preste atención a la compatibilidad deformato de archivo que entrega sumonitor de rendimiento con el softwa-re que utilizará.Primeramente es importante reco-nocer el sentido de avance de la cose-chadora, esto es porque líneas adya-centes pueden ser utilizadas parainterpolar y corregir datos erróneos ofaltantes. Si durante recorridas del cul-tivo en pie o durante el proceso decosecha se observaron factoresreductores de rendimiento en zonasparticulares del lote es aconsejablehaber tomado nota y tener esos apun-tes a mano durante la tarea de gabi-nete. Esto ayudará no solo a interpre-tar el mapa sino que también nos evi-tará dolores de cabeza al momento defiltrar los datos.¿Por qué debo“limpiar”los datos que provee elmonitor de rendimiento apesar de que calibré dichomonitor antes de cosechar?Independientemente de realizaruna correcta calibración del monitor derendimiento (paso crítico porque paraobtener datos de calidad hay quecomenzar bien desde la fuente prima-ria), durante la cosecha siempre seregistran datos erróneos o inadecua-dos para su utilización. Investigadoreshan reportado que entre 10 a 50% delas observaciones de un lote contienenerrores significativos. Si estas observa-ciones no son eliminadas, el usurariodel mapa probablemente arribará aconclusiones equivocadas al interpre-tarlo. Recuerde que un mapa de rendi-miento no es más que una representa-ción geográfica de una parte de lasuperficie terrestre (su lote) en la quese da información relativa a una varia-ble biológica (productividad). Por lotanto los datos tienen que ser cohe-AGRICULTURAEl futuro ya llegó:“corte y confección”delmapade rendimientoMarcelo López de SabandoAER INTA Tandil - EEA Balcarce INTANicolás Martínez CuestaBecario doctoral CONICET - UIBPasaron las fiestas,se disfrutó del “asadode fin de cosecha”yarrancamos el 2020 afull RPM.UVisión Rural | 22 | Año XXVII • Nº 131rentes con el “comportamiento” de lavariable en cuestión.Existen distintas fuentes de error,sistemáticos y aleatorios, pero lasmás comunes son cuando la máquinaacelera/desacelera y en las “cabece-ras” del lote. En general, estos erroresson causado por el “delay” de tiempoque existe entre que el material estomado por el cabezal hasta que elgrano “pega” en la placa de impactoque censa el flujo de granos. Otroerror común es avanzar con el cabe-zal en posición de cosecha en unazona donde no hay cultivo (al bajar elcabezal el monitor empieza a censarrendimiento, registrando valores de“cero” rendimiento debido a que nohay ingreso de grano).Limpieza, filtrado oacondicionamiento de losdatosEl propósito de este artículo esamigarlo con la tecnología, nadiequiere asustarlo. Los software de pro-cesamiento de datos de rendimientotraen consigo filtros que pueden serutilizados para la limpieza de los dis-tintos atributos importados (altura delcabezal, flujo de grano, velocidad deavance, humedad, rendimiento, etcé-tera.). A continuación mencionaremoslos filtros básicos, suficientes para unlote de producción: Delay del flujo de granos: Este fil-tro se utiliza para corregir el “delay”o retraso de tiempo entre elmomento que el material ingresapor el cabezal y el momento enque el grano es censado por laplaca de impacto. El tiempo dedelay varía entre 7 y 20 segundossegún el modelo de cosechadora,la velocidad de avance, etcétera. Rendimiento mínimo y rendimien-to máximo (rango biológico):Estos filtros eliminan datos porfuera de un límite inferior (el valorseleccionado debe representar elrendimiento mínimo que puedoobtenerse realmente, generalmentees cercano a cero) y de un límitesuperior (cuyo valor debe represen-tar el rendimiento potencial para lazona, lote y cultivo en cuestión,para ello se pueden usar datos deensayos de brechas de rendimientoy modelos de simulación). Valores atípicos u “outliers”: Estefiltro sirve para eliminar los valoresatípicos de aquellos atributos quesiguen una distribución normal(distancia recorrida, flujo de grano,contenido de humedad). Para ellose pueden usar como límite supe-rior e inferior la media o promediomás/menos 2 o 3 desvíos están-dar. De esta manera, dentro deestos rangos quedan el 96 o el99% de los datos, respectivamente.Figura 1 | Opciones de visualización demapas de rendimientoAGRICULTURA | El futuro ya llegó: “corte y confección” del mapa de rendimientoFigura 2 |Confección demapas derendimientos.Registro de datos enzonas cosechadaspreviamente, retrasode registro (zonas sindatos) y pasadas decosecha con ingresode flujo dematerialbajo.Figura 3 | Mapa de rendimiento cultivo de trigo.Asociación entre posición derelieve y neveles de rendimientos (puntos color verde,amarillo y rojosegún rendimientos altosmedios y bajos, respectivamente).www.dln.com.ar Oficinas:Calle 56, Nº 2801 - NecocheaTel.: (02262) 432573 | 432602e-mail: central@dln.com.arPlanta de silos:Ruta 227, km. 6Tel.: (02262) 450608 | 451477 | 451356e-mail: planta@dln.com.arVisión Rural | 23 | Año XXVII • Nº 131 Eliminación manual (edición decapa): En algunos casos existendatos que son visualmente erróne-os pero no son eliminados por nin-gún “filtro automático”, por lo quedeben ser eliminados de formamanual. Estos errores se producen,por ejemplo, cuando el operador dela cosechadora cosecha una franjautilizando mitad del cabezal, perono registra correctamente el anchode la franja, lo que genera rendi-mientos extremadamente altos y/odatos superpuestos.Procesamiento de datosespaciales (Geo-estadística)La técnica más común para el pro-cesamiento de datos monitores derendimiento es la interpolación espa-cial. Básicamente la interpolaciónintenta predecir un dato faltante a par-tir de datos “vecinos” y, así, generar unmapa continuo en el espacio (lote).Para ello la geo-estadística se basa enel concepto de dependencia espacial:“observaciones de un atributo toma-das cerca una de la otra tienen mayorFigura 4 | 4Mapa de rendimiento cultivo de cebada.Asoación entre posición derelieve y calidad de suelo,y los niveles de rendimientos (puntos colorverde,Amarillo y rojo según rendimientos altosmedios y bajos,respectivamente).Asociación de Coop. Argentinas C.L.Calle 507 Nº 1297Te: 2262-450980/85www.acacoop.com.arPUERTO QUEQUEN, Bs. As.probabilidad de ser similares entre síque aquellas separadas por distanciasmás grandes”. La dependencia espa-cial es descripta en forma de unmodelo matemático que responde ala pregunta: ¿Qué tan similares sonlas observaciones del conjunto dedatos basándose en su posición rela-tiva? Pero tranquilícese amigo lector,todo este proceso se realiza demanera automática en la mayoría delos software de mapeo cuando elusuario se lo “pide”.Edición de impresiónPor último, el usuario debe selec-cionar el número de categorías, elmétodo de segmentación de losdatos, el rango de valores y los colo-res. Número de categorías: El númerode categorías y su rango se debeseleccionar aplicando criterioagronómico a cada escenario.Estos valores dependen de losrendimientos del cultivo en cues-tión (trigo/cebada, soja, maíz, gira-sol) y las capacidades de manejositio-específico (por ejemplo notiene sentido realizar rangos 500kg/ha sino somos capaces demanejar esa variabilidad). Elnúmero de categorías dentro delas cuales se dividen los datosafecta la “variabilidad aparente delmapa”: a mayor número de catego-rías se genera una sensaciónvisual de mayor variabilidad, no sedeje engañar. Generalmente seutilizan 3 categorías (baja, media yalta productividad), pero se pue-den llegar a visualizar correcta-mente hasta 8 categorías. Método de segmentación de losdatos: La mayoría de los progra-mas permiten seleccionar distintasmetodologías: Intervalos definidos por el usua-rio: Los rangos de categoríapueden no ser iguales y elnúmero de puntos generalmen-te variará. Intervalos idénticos: Los datosse dividen en un número decategorías (definidas por elusuario) que abarcan un rangoigual de datos (por ejemplo,intervalos de 1000 kg/ha), porlo que el número de observa-ciones en cada categoría varia-rá. Percentiles: El rango de datos sedivide en un número de catego-rías (definidas por el usuario),cada una de las cuales repre-senta un porcentaje fijo de losdatos. Por ejemplo, seleccionartres clases hará que cada cate-goría posea el 33,33% de losdatos. Las categorías conten-drán el mismo número deobservaciones, sin embargo, laamplitud de los rangos variará. Desvío estándar: Las categoríasse crean por encima y pordebajo del promedio general,con rangos iguales a una frac-ción (definida por el usuario) deldesvío estándar del conjunto dedatos. Por lo tanto, los rangosson iguales pero el número depuntos en cada uno variará.Este método tiende a suavizarla variación a medida que asig-na más observaciones a lascategorías más cercanas alpromedio del lote. Cortes naturales: Esta funcióncrea un número de categorías(definidas por el usuario) basa-das en minimizar la variacióndentro de cada categoría. Lascategorías contendrán unnúmero desigual de observa-ciones y la amplitud de los ran-gos variará. Color: Lo último y más divertido eselegir los colores. Lo más conven-cional es usar los colores delsemáforo: verde, amarillo y rojo. Elverde representa las zonas dealtos rendimientos y el rojo la debajos rendimientos. Si son más de3 categorías se usan los coloresdel arcoíris: rojo para bajos rendi-mientos y azul o violeta para altosrendimientos. Leyenda: como todo mapa, elmapa de rendimiento tambiéndebe tener una leyenda que con-tenga la identificación del lote, ubi-cación, las categorías / ran-gos/colores, unidades de medida(ej. kg/ha), escala y orientación(rosa de los vientos).AGRICULTURA | El futuro ya llegó: “corte y confección” del mapa de rendimiento¿Y ahora qué?Tenga en cuenta que el mapa derendimiento por sí solo, solamenteprovee información de rendimien-to, y no identifica relaciones paisa-je-suelo-cultivo ni el impacto defactores reductores. Aún nosqueda pendiente el uso, la inter-pretación y el entendimiento delmapa de rendimiento. Recuerdeque el mayor provecho se obtienecuando se combina o superpone elmapa de rendimiento con otrascapas de información: topografía,profundidad de suelo, mapa demonitoreo de cultivo, imágenessatelitales, mapas de rendimientode campañas pasadas, etc. Por elmomento hay tarea para entrete-nerse. ¡Hasta la próxima!

El futuro ya llegó: “corte y confección” del mapa de rendimiento

https://repositorio.inta.gob.ar/bitstream/handle/20.500.12123/10128/INTA_CRBsAsSur_EEABalcarce_LopezdeSabando_M_Futuro_corte_confecci%c3%b3n_mapa_rendimiento.pdf?sequence=1&isAllowed=y

El futuro ya llegó: “corte y confección” del mapa de rendimiento

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Repositorio Institucional – Biblioteca Digital