Por Gonzalo J. Scarpin, Luke Fuhrer, Amandeep Kaur Dhaliwal, Wesley Porter & Leonardo M. Bastos. Nota publicada Springer Nature Link.
Un estudio reciente demuestra cómo integrar datos geoespaciales, sensores remotos y machine learning permite anticipar la calidad de la fibra y optimizar decisiones en el campo.
La calidad de la fibra de algodón es uno de los principales determinantes del valor del cultivo, pero a diferencia del rendimiento, rara vez se mide con precisión espacial dentro de un mismo lote. Un estudio publicado en Precision Agriculture propone una solución innovadora: georreferenciar la calidad de la fibra para entender su variabilidad dentro del campo y avanzar hacia sistemas de producción más eficientes y trazables.
La investigación, realizada en diez campos comerciales en Estados Unidos, logró vincular datos de cosecha geolocalizados con mediciones de calidad de fibra a nivel de módulo. A partir de esta integración, los autores generaron mapas que reflejan cómo varían distintos atributos de la fibra —como longitud, resistencia o color— dentro de un mismo lote. Los resultados confirmaron que esta variabilidad espacial es significativa y puede impactar directamente en el valor final del algodón.
Para profundizar el análisis, el estudio incorporó modelos de machine learning (Random Forest) que combinaron variables estáticas —como suelo y topografía— con datos dinámicos obtenidos por imágenes satelitales (índices de vegetación). Esta combinación permitió mejorar notablemente la capacidad de predicción de la calidad de la fibra, especialmente cuando se incluyeron datos de distintas etapas del cultivo y métricas de variabilidad dentro del lote.
Uno de los hallazgos más relevantes fue que la información temprana del cultivo ya aporta valor predictivo, lo que abre la posibilidad de anticipar la calidad antes de la cosecha. Sin embargo, también se observó una limitación clave: los modelos pierden precisión al aplicarse en campos no analizados previamente, lo que evidencia la necesidad de contar con bases de datos más amplias y diversas para lograr predicciones más robustas.
En conjunto, el trabajo demuestra el potencial de integrar datos geoespaciales y herramientas analíticas avanzadas para transformar la gestión del algodón. La posibilidad de mapear y predecir la calidad de la fibra no solo mejora la toma de decisiones agronómicas, sino que también permite evitar mezclas indeseadas y optimizar la comercialización, marcando un paso concreto hacia una agricultura más precisa y orientada al valor.
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Abelardo Cuffia
Variabilidad intra lote: Amenaza u oportunidad
Por Ing. Agr. Andres Copioli; Ing. Agr. Juan Mengo (Ing. de Producto Abelardo Cuffia)
El algodón es uno de los cultivos regionales más representativos de nuestro país, especialmente para el norte argentino. Según el plan estratégico elaborado por MAGyP, las metas al 2035 fueron determinadas a partir de logros alcanzados en momentos recientes, siempre enfocados en un proceso de innovación tecnológica, junto a la trazabilidad y certificación de la producción. Entre ellas se encuentran:
- Superficie sembrada: 1.000.000 has.
- Producción de fibra: 1.000.000 tn.
- Rendimiento promedio: 1 tn. de fibra/ha.
- Exportaciones: 1.000.000.000 U$S
Una de las claves para lograr estos objetivos, es aumentar la productividad por unidad de superficie y es en este punto donde un factor clave entra en juego, dejar de tomar nuestro lote como una superficie homogénea y considerar la variabilidad “intra lote” como punta pie para incurrir en agricultura de precisión. Esta será una estrategia de gestión que recoge, procesa y analiza datos para respaldar decisiones de manejo. Por lo tanto, vamos a caracterizar la variabilidad para generar mapas de prescripción que se utilizarán con el sistema de dosificación variable Agrotax y que permite: “Aplicar la dosis exacta en el lugar exacto y en el momento adecuado” obteniendo así beneficios de distinta índole como:
✓ Destinar insumos, potenciando zonas con mayores techos de producción y realizar unmanejo racional en aquellas de menor producción.
✓ Nivelar los ambientes de producción.
✓ Una mayor eficiencia en el uso de los insumos (semilla y fertilizante)
✓ Ahorro de insumos mediante el corte por motor (eléctrico SXS en semilla y por motor encontrol hidráulico).
✓ Cuidado del medioambiente.
¿Cómo podemos generar nuestra ambientación y el posterior mapa de prescripción?
Los mismos pueden generarse a través de las principales plataformas del mercado de agricultura digital, de forma fácil e intuitiva seleccionando una serie de imágenes de NDVI de distintos años, que no contemplen años atípicos en cuanto a factores bióticos (plagas y enfermedades, etc.) y abióticos (adversidades climáticas) junto con mapas de rendimiento, para que la ambientación tenga la mayor correlación con la realidad. Además de esta herramienta mencionada anteriormente, existe mayor información que ayudarán en caso de manejar un software GIS, a respaldar nuestra prescripción en parámetros estables a lo largo del tiempo como la textura y MO a través del mapeo de CE realizado con la Rastra Veris.
A partir de nuestra ambientación, podemos conocer la potencialidad de nuestro lote, decidir la densidad de semillas a sembrar en cada uno de los ambientes y realizar plan nutricional adaptado a la estrategia a abordar a través de un muestreo de suelos dirigido.
Conformada nuestra prescripción la misma puede ir destinada tanto a siembra como a fertilización, ya que Abelardo Cuffia posee una cartera de productos adaptadas a las necesidades del productor.
Concluida la labor, el productor puede medir el desempeño realizado a través de un mapa de aplicación que permite registrar por señal GPS lo que hizo la máquina pudiendo finalmente evaluar la efectividad del control al confrontarlo con la prescripción en cuestión. Al final del ciclo productivo, no solo cosechamos fibra, sino también información que será muy valiosa para evaluar las decisiones que tomamos y replantearlas en caso que así lo requieran.
Experiencia de usuario
En un lote de 68 ha, se realizó una siembra variable en 3 ambientes con un ángulo de sesgo de 30° frente a la cabecera, utilizando una sembradora de 16 surcos a 52.5 cm.
El impacto económico de la implementación de la tecnología de dosis variable + corte surco por surco, se puede apreciar en los siguientes cuadros:
- Dosis variable:
- Corte automático surco por surco:
- Siembra convencional:
Costos distintas prestaciones vs convencional
En conclusión, analizando los resultados, la incorporación de siembra variable tuvo un impacto positivo en el ahorro de insumos del 14.6% (836 u$d) frente a la siembra convencional. Cabe destacar que, para ambas tecnologías, se contemplo el costo de la resiembra en cabecera. Al sumar el efecto del corte surco por surco el ahorro frente a la siembra convencional ascendió al 20.3% (1160 u$d).