Este documento describe diferentes herramientas para medir las características del cultivo y el terreno, como monitores de rendimiento, sensores espectrales, electroconductividad, topografía y muestreo de suelo. Explica cómo usar esta información para delimitar ambientes en el campo con diferentes potenciales productivos y validar las prescripciones variables de siembra y fertilización. Los resultados muestran aumentos de rendimiento de hasta 2.9 qq/ha con esta estrategia.
AMNIOS Y CORDON UMBILICAL en el 3 embarazo (1).docx
4.1 Herramientas de Detección.ppt
1. Herramientas de Detección
Gustavo Ariel Sznaider
Ignacio Ferlijiwskyj
Departamento de Métodos Cuantitativos y
Sistemas de Información
Facultad de Agronomía, UBA
2. Herramientas de Detección
1. Medición del cultivo
2. Medición de las características del terreno
Monitores de rendimiento
Sensores espectrales remotos y terrestres
Topografía
Mapas de suelo
Electroconductividad
Mapas de Tosca
Napas (agua freática)
3. Medición del Cultivo
MONITOR DE RINDE
Fuerza = Masa * Aceleración
Impacto
Fuerza
Masa ? = Fuerza * Aceleración
Flujo = Masa / hora
4. Medición del Cultivo
MONITOR DE RINDE
- Gran cantidad de datos
- Ruido (errores de operación / calibración)
- Dificultad de interpretación de patrones temporales
2000 2001 2002 2003 2004 2005
11. Validación de Algoritmos
Quitar 1000 datos al azar
Datos de Rendimiento
1000 datos extraídos
Datos de Rendimiento
Remanente
Filtrar Errores
Datos de Rendimiento
Remanentes y Filtrados
Interpolar, Comparar y
Estimar Diferencias
Error Medio Absoluto
Cuadrado medio del
Error (RMSE)
25. Medición del Cultivo
Reflectancia, sensores montados a la maquinaria
Greenseeker - Calibración
Franjas de distintas dosis Microparcelas con medición manual
26. Medición del Cultivo
Reflectancia, sensores montados a la maquinaria
-Visualmente establecer cual es el tratamiento de menor dosis de N que no posee
diferencias productivas con aquél de máxima dosis
-Seleccionar este como el nivel de Fertilidad a alcanzar
Greenseeker - Calibración
49. Análisis de Heterogeneidad Espacial
0
100
200
300
400
500
600
700
1910 1930 1950 1970 1990 2010
Lluvia
(mm)
entre
Setiembre
y
Diciembre
año
lluviaset a dic
Lowess 0.3
y= -0.004x - 0.159
R²= 0.921
-0.6
-0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
-100 -50 0 50 100
Cambio
Nivel
freático
Floración
-
Siembra
Diferencia Lluvia Real - Histórica (mm)
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
0 1 2 3 4 5 6
RENDIMIENTO
RELATIVO
PROFUNDIDAD NAPA EN DICIEMBRE (Floración)
añoHÚMEDO
añoPROMEDIO
añoSECO
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
200 300 400 500 600
Accumulated
Frequency
Rainfall mm from planitng to flowering
Niña
Neutral
NiñO
50. Herramientas de Análisis de la Heterogeneidad
2005
2006
2004
Delimitación
Alto Potencial
Bajo Potencial
51. Técnicas de Delimitación de Ambientes
A ojo
Cluster Analysis
Segmentación de imágenes
Algoritmos de umbrales
móviles
Algoritmos evolutivos
52. Herramientas de Análisis y Validación
Estadísticas de Rendimiento por Ambiente
Variabilidad interAnual
Estabilidad/Riesgo
Variabilidad interCultivos
Variabilidad dentro de cada Ambiente
Predictibilidad
53. Análisis Mapas de rinde
- +
1
0.8 1.2
Rendimiento Relativo
(rendimiento píxel / rendimiento promedio del lote)
Bajo rendimiento
Alto rendimiento
Muy alto rendimiento
Intermedio o contrastante
Muy bajo rendimiento
56. Enero 2003 Girasol Noviembre 2003 Trigo Enero 2005 Girasol
Muy alto potencial
Muy bajo potencial
Intermedio o Contrastante
Índice Verde - +
Análisis Imágenes Satelitales
68. SUBREGIONES FISIOGRÁFICAS DE LA REGIÓN PAMPEANA
Efecto del clima sobre la Estabilidad de
los Patrones EspacioTemporales
Consistencia (Amplificación)
Interacción Topografía- Heladas-
Sequías
Interacción micro/macro topografía -
clima
69. Ejemplo de uso de Mapas de Ambientes
Aplicación variable de
Densidad de Siembra
Fertlizante
70. Validación con Testigos
Mapas de Prescripción de Siembra y Fertilización
Dosis Baja
Dosis Media
Dosis Alta
- Yield +
71. Resultados
Maize next Yield Map
High Yielding zone High Rate Mid Rate
Nitrogen 250 200
Density 80 75
Pair qq/ha qq/ha
1 110.5 109.3
2 106.3 104.3
3 115.3 108.3
4 106.3 103.4
5 109.3 107.2
6 108.4 108.5
7 109.6 105.2
Average 109.4 106.6
VRA Yield increase 2.8
P-Value 0.01
72. VRA Yield
Increase (qq/ha) N Rate (Kgs Urea/ha) Sowing Rate (1000/ha)
Year
Blue
zone Red zone
Blue
zone
Green
zone
Red
zone
Blue
zone
Green
zone
Red
zone
2007 0.4 2.2 145 257 298 54 74 81
2008 0.0 3.5 150 236 274 52 74 82
2009 0.7 3.0 150 220 266 51 77 82
2010 0.0 2.8 105 177 235 53 76 81
Average QQ/ha 0.3 2.9 138 223 268 53 75 82
Argentina u$s/ha 113 9
USA u$s/ha 116 43
Maíz Resultados
High yielding zones
Average yielding zones
Low yielding zones
Más de 40 lotes
analizados
Yield almost didn’t change. Input reduction
113 dollar/ha money save
2.9 qq/ha Yield increase. Input increase
9 dollar/ha net profit (43 USA)