Herramientas tecnológicas aplicadas a la agricultura, para un mejor rendimiento de los cultivos. Manejo de la variabilidad espacial del suelo afectado por factores externos como el tiempo y el clima.

1. AGRICULTURA DE PRECISIÓN Y VARIABILIDAD
ESPACIAL DE LAS PROPIEDADES DE LOS SUELOS
Cristhian Alexander Vega l.
Neiva – Huila
2017

2. POBLACIÓN
• La agricultura mundial viene enfrentando, a lo largo del tiempo, el
desafío constante de aumentar la producción en respuesta a la
creciente demanda de la población. (Blackmoreet.al.,1995).

3. • Este a aumento a su vez se ha producido de dos formas con la expansión
de nuevas áreas agrícolas y dentro de cada área con el aumento de los
rendimientos.
• El aumento del rendimiento se obtuvo mediante la generación de
nuevas tecnologías como las semillas mejoradas, insumos modernos y
agroquímicos mas eficientes.

4. TÉCNICA
La ineficiencia técnica en la producción agrícola trae consecuencias
negativas en lo económico, ambiental y social, y esto compromete la
competitividad y sostenibilidad de los cultivos. (cigana, c. a. 2003.)
figura 1: Aplicación de insecticidas a cultivo Allium fistulosum Perú (2010)

5. AGRICULTURA DE PRECISIÓN
• La agricultura de precisión se basa en el manejo especifico de un área
de cultivo, para ello se utilizan herramientas tecnológicas como el
posicionamiento global, dispositivos de distribución de riego,
fertilizantes y plaguicidas variables, sensores climatológicos y de cultivo.
(godwinet. al. 2001).
figura 1: Agricultura de precisión Leiva(2002)

6. SERVICIOS QUE PUEDE OFRECE LAAGRICULTURA
DE PRECISION
• Mapeo de conductividad eléctrica
Fuente: Sensoramieno del estado de
compactación del suelo mediante un campo
magnético variable/revista ciencias técnicas
agropecuarias

7. SERVICIOS QUE PUEDE OFRECE LAAGRICULTURA
DE PRECISION
• Mapeo de elevación
Fuente: Delimitar una cuenta hidrográfica en
ArcGIS
Fuente: Calcular los parámetros
morfométricos de una cuenca

8. SERVICIOS QUE PUEDE OFRECE LAAGRICULTURA
DE PRECISION
• Mapeo de tosca y horizonte thapto
Fuente: Álvarez, C. R., & Rimski-Korsakov, H.
Manejo de la fertilidad del suelo en planteos
orgánicos.
Fuente: Precisionclarion/servicios

9. SERVICIOS QUE PUEDE OFRECE LAAGRICULTURA
DE PRECISION
• Mapeo de nutrientes
Fuente: Precisionclarion/servicios

10. SEVICIOS QUE PUEDE OFRECE LAAGRICULTURA
DE PRECISION
• Procesamiento de mapas de rendimiento
Fuente: Precisionclarion/servicios

11. SERVICIOS QUE PUEDE OFRECE LA AGRICULTURA
DE PRECISION
• Monitoreo nutricional de cultivos
Fuente: Precisionclarion/servicios

12. SERVICIOS QUE PUEDE OFRECE LA AGRICULTURA
DE PRECISION
• Mapas de prescripción
Fuente: Precisionclarion/servicios

13. • la AP se fundamenta en la variabilidad que se encuentra en todo el
proceso productivo. (godwin et. al. 2001).
figura 1: mapa de rendimiento de maíz, campaña 2002 (embrapa, estación experimental maíz y
sorgo, sete lagoas, mg, brasil).

14. • La frecuencia del muestreo se puede producir en intervalos de meses o
años, como por ejemplo:
En el caso de la corrección de suelos, o bien cuando la característica
cambia rápidamente, puede ser interesante para el productor medir la
variabilidad en tiempo real y proveer, instantáneamente el insumo
necesario, sin muestreo previo. (robert, p. c. 1999)
figura 1.4: sensor en tiempo real para la aplicación de nitrógeno con dosis variable (yara, 2005)

15. TOMA DE MUESTRA
• Los puntos para tomar muestra se definen mediante el GPS, capturando
con mayor precisión las coordenadas de los puntos intervenidos .

16. • Las muestras de tierra se recogen para encontrar el tipo de estructura
del suelo y sus factores químicos de la misma forma se mide su
resistencia.
• Normalmente donde hay ganado la tierra es muy rígida y no permite
que las plantas se desarrollen fácilmente

17. ANÁLISIS DE SUELO
• Con el fin de determinar si el suelo cumple con sus propiedades físico
químicas para el desarrollo de dicho cultivo
• Grado de humedad – cantidad de agua en época de los veranos se puede
tratar con mayor eficiencia

18. • En el campo se desarrolla una maqueta de lote intervenido, ubicando las
diferentes muestras tomadas en los puntos fijados por GPS. Permitiendo
determinar el tipo de forraje a sembrar.
• De acuerdo a las diferentes estructuras de suelo y humedades
paralelamente se usan tecnología de punta.

19. VENTAJAS
• Mejorar la eficiencia y la productividad = Competitividad.
• Cumplir con exigencias ambientales y de inocuidad = Sostenibilidad.
• Realizar trazabilidad (cómo se producen los alimentos) = Exigencias
de mercado.
• Mejorar indicadores económicos.
• Mejorar condiciones sociales = ergonomía, calidad ambiental.

20. VARIABILIDAD ESPACIAL
• están controlados por los factores de
formación (clima, organismos, relieve y
tiempo).
• Estas interacciones pueden ser muy
variadas dando como consecuencia una
alta cantidad de suelos posibles
(Jaramillo, 2011)

21. • Cuando el valor que toma una propiedad en un sitio depende
de la distancia y/o de la dirección en la cual se ubica con
respecto a otro sitio vecino, se tiene una variable con
dependencia espacial. Journel y Huijbregts (1978)
VARIABILIDAD ESPACIAL

22. ESTUDIO DE LA VARIABILIDAD ESPACIAL
• la geo estadística proporciona un medio para definir la autocorrelación y
utilizar el conocimiento de la fuerza y la escala para interpolar el valor de las
variables en localizaciones no muestreadas utilizando el método de kriging.
Modelo de interpolación: estimación de distribución espacial de propiedades.

23. • pondera los valores medidos circundantes para calcular una predicción de
una ubicación sin mediciones. La fórmula general para ambos interpoladores
se forma como una suma ponderada de los datos:
Donde:
• Zs0 = la ubicación de la predicción
• λi = Análisis desconocido para el valor medido en la ubicación
• Z(si) = el valor la ubicación i
• N = la cantidad de valores medidos

24. En la imagen a continuación se muestra la asociación de un punto (en color
rojo) con todas las demás ubicaciones medidas. Este proceso continúa con
cada punto medido.
• A menudo, cada par de ubicaciones
tiene una distancia única y suele
haber varios pares de puntos. La
diagramación de todos los pares
rápidamente se vuelve imposible de
administrar. En lugar de diagramar
cada par, los pares se agrupan en bins
de intervalo.

25. VARIOGRAFÍA
• El ajuste de un modelo, o modelado espacial, también se conoce
como análisis estructural o variografía. En el modelado espacial
de la estructura de los puntos medidos, se comienza con un
gráfico del semivariograma empírico,

26. • Por ejemplo, calcula la semivarianza promedio de todos los pares de puntos
que están a más de 40 metros de distancia pero a menos de 50 metros.
• El semivariograma empírico es un gráfico de los valores de semivariograma
promediados en el eje Y, y la distancia (o intervalo) en el eje X (consulte el
diagrama a continuación).
Ejemplo de gráfico de semivariograma empírico
Ejemplo de gráfico de semivariograma empírico(experimental)

27. • La auto correlación espacial cuantifica un principio básico de geografía: es
más probable que las cosas que están más cerca sean más parecidas que las
que están más alejadas.
• Entonces, los pares de ubicaciones que están más cerca (extremo
izquierdo del eje X de la nube de semivariograma) deberían tener valores
más similares (parte inferior en el eje Y de la nube de semivariograma).
Ejemplo de gráfico de semivariograma empírico

28. AJUSTAR UN MODELO AL SEMIVARIOGRAMA EMPÍRICO
• La aplicación principal de kriging es la predicción de los valores de atributo
en las ubicaciones que no fueron muestreadas. Sin embargo, no suministra
información para todas las direcciones y distancias posibles.
• Para ajustar un modelo al semivariograma empírico, seleccione una función
que sirva como modelo
Ejemplo de modelo esférico

29. ejemplo del modelo exponencial
• Este modelo se aplica cuando la auto correlación espacial disminuye
exponencialmente cuando aumenta la distancia. En este caso, la auto
correlación desaparece por completo solo a una distancia infinita.
Ejemplo de modelo exponencial

30. Comprender un semivariograma: rango, meseta y
nugget
• Una vez diagramados todos los pares de ubicaciones después de
haber sido identificados, se ajusta un modelo para estas
ubicaciones. El rango, la meseta y el nugget se utilizan,
generalmente, para describir estos modelos.

31. Rango y Meseta
• Al observar el modelo de un semivariograma, notará que a una
determinada distancia, el modelo se nivela. La distancia a la que el modelo
comienza a aplanarse se denomina rango.
Ilustración de componentes de rango, meseta y nugget

32. El valor en el cual el modelo de semivariograma alcanza el rango (el valor en el
eje Y) se denomina meseta. Una meseta parcial es la meseta menos el nugget.
El nugget se describe en la siguiente sección.
Si el modelo de semivariograma intercepta el eje Y en 2, entonces el nugget es 2.

34. BIBLIOGRAFIA
• agco. 2005 fieldstar.com/agco/fieldstar/fieldstaruk/system/ datacollection.htm
• blackmore, s. 1997. anintroductionto precisionfarming. silsoecollege, uk.
silsoe.cranfield.ac.uk/cpf/papers/precfarm.htm
• cigana, c. a. 2003. reduçãode custosprometida pela agricultura de precisão.
portaldoagronegocio.com.br/index.php?p=noticia&&idn=3665 (acessoem16/11/2003).
• moore, m. 2000. theevolutionof fieldstarand informationtechnologyin europeanagriculture. general
marketing manager of agcoglobal technologiesgroup.
• morgan, m. y ess, d. 1997. theprecision-farmingguideforagriculturalists. johndeerepublishing, moline,
il.117pp.
• robert, p. c. 1999. precisionagriculture: aninformationrevolutionin agriculture.
agriculturaloutlookforum1999, st.paul, mn. february1999. asa, cssa, sssa: madison, wi.
• MARTÍNEZ RODRÍGUEZ, Arturo; RODRÍGUEZ PÉREZ, Raisel; PÉREZ SENDÍN, Alfredo. Sensoramiento del estado
de compactación del suelo mediante un campo magnético variable. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias,
2011, vol. 20, no 1, p. 25-30.