La Agricultura de Precisión crece de la mano de índices y algoritmos

La combinación de estos recursos permite predecir el estado nutricional de los cultivos. El tema será uno de los puntos centrales del 16° Curso de Agricultura de Precisión.

La combinación de estos recursos permite predecir el estado nutricional de los cultivos. El tema será uno de los puntos centrales del 16° Curso de Agricultura de Precisión.

El avance de la robótica será eje del Curso de Agricultura de Precisión

“La revolución de la tecnología aplicada a la maquinaria agrícola” se analizará a fondo en el panel sobre robots y automatismo.

La articulación de imágenes multiespectrales, que permiten elaborar índices, con algoritmos, conduce a la toma de decisiones agrícolas más eficientes.

  • Institución. INTA

La cuestión será uno de los atractivos del 16° Curso de Agricultura de Precisión que se realizará el 28 de septiembre en el INTA Manfredi (Córdoba).

De acuerdo con Fernando Scaramuzza, coordinador del Proyecto Agricultura de Precisión del INTA Manfredi, Córdoba, “cada vez se ve más la implementación de la toma de imágenes, con las que se arman índices para utilizar con algoritmos”.

Con esa combinación se busca determinar “el potencial de rendimiento según el ambiente” y aumentar “la eficiencia en el uso de los insumos”.

Avances

Scaramuzza señala que los drones son “una de las herramientas más difundidas recientemente” y que resultan útiles para determinar la variabilidad espacial en lotes de producción.

Asimismo, constituyen una alternativa frente al uso de imágenes satelitales o sensores ópticos para el diagnóstico del estado nutricional de los cultivos.

“Estas herramientas pueden equiparse con distintos tipos de cámaras existiendo la posibilidad de obtener imágenes multiespectrales en las que el cultivo se refleja en distintas longitudes de onda”, expresa Scaramuzza.

“Con esas imágenes, se arma un mosaico donde el índice de vegetación diferencial normalizado (NDVI, por sus siglas en inglés) utilizado con el algoritmo OZU, permite predecir los estados nutricionales de los cultivos y determinar cuánto le falta para alcanzar su potencial de rendimiento”, agrega.

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