{"id":15088,"date":"2026-07-30T20:35:00","date_gmt":"2026-07-30T20:35:00","guid":{"rendered":"http:\/\/elmediodelcampo.com.ar\/?p=15088"},"modified":"2026-07-30T20:35:01","modified_gmt":"2026-07-30T20:35:01","slug":"georreferenciar-la-calidad-del-algodon-el-paso-clave-hacia-una-produccion-mas-precisa","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/elmediodelcampo.com.ar\/?p=15088","title":{"rendered":"Georreferenciar la calidad del algod\u00f3n: el paso clave hacia una producci\u00f3n m\u00e1s precisa"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><a href=\"http:\/\/elmediodelcampo.com.ar\/wp-content\/uploads\/2018\/10\/algodon.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"200\" height=\"200\" src=\"http:\/\/elmediodelcampo.com.ar\/wp-content\/uploads\/2018\/10\/algodon.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-8227\" style=\"width:459px;height:auto\" srcset=\"http:\/\/elmediodelcampo.com.ar\/wp-content\/uploads\/2018\/10\/algodon.jpg 200w, http:\/\/elmediodelcampo.com.ar\/wp-content\/uploads\/2018\/10\/algodon-150x150.jpg 150w\" sizes=\"auto, (max-width: 200px) 100vw, 200px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por Gonzalo J. Scarpin, Luke Fuhrer, Amandeep Kaur Dhaliwal, Wesley Porter &amp; Leonardo M. Bastos. Nota publicada Springer Nature Link.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un estudio reciente demuestra c\u00f3mo integrar datos geoespaciales, sensores remotos y machine learning permite anticipar la calidad de la fibra y optimizar decisiones en el campo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La calidad de la fibra de algod\u00f3n es uno de los principales determinantes del valor del cultivo, pero a diferencia del rendimiento, rara vez se mide con precisi\u00f3n espacial dentro de un mismo lote. Un estudio publicado en Precision Agriculture propone una soluci\u00f3n innovadora: georreferenciar la calidad de la fibra para entender su variabilidad dentro del campo y avanzar hacia sistemas de producci\u00f3n m\u00e1s eficientes y trazables.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La investigaci\u00f3n, realizada en diez campos comerciales en Estados Unidos, logr\u00f3 vincular datos de cosecha geolocalizados con mediciones de calidad de fibra a nivel de m\u00f3dulo. A partir de esta integraci\u00f3n, los autores generaron mapas que reflejan c\u00f3mo var\u00edan distintos atributos de la fibra \u2014como longitud, resistencia o color\u2014 dentro de un mismo lote. Los resultados confirmaron que esta variabilidad espacial es significativa y puede impactar directamente en el valor final del algod\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para profundizar el an\u00e1lisis, el estudio incorpor\u00f3 modelos de machine learning (Random Forest) que combinaron variables est\u00e1ticas \u2014como suelo y topograf\u00eda\u2014 con datos din\u00e1micos obtenidos por im\u00e1genes satelitales (\u00edndices de vegetaci\u00f3n). Esta combinaci\u00f3n permiti\u00f3 mejorar notablemente la capacidad de predicci\u00f3n de la calidad de la fibra, especialmente cuando se incluyeron datos de distintas etapas del cultivo y m\u00e9tricas de variabilidad dentro del lote.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uno de los hallazgos m\u00e1s relevantes fue que la informaci\u00f3n temprana del cultivo ya aporta valor predictivo, lo que abre la posibilidad de anticipar la calidad antes de la cosecha. Sin embargo, tambi\u00e9n se observ\u00f3 una limitaci\u00f3n clave: los modelos pierden precisi\u00f3n al aplicarse en campos no analizados previamente, lo que evidencia la necesidad de contar con bases de datos m\u00e1s amplias y diversas para lograr predicciones m\u00e1s robustas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En conjunto, el trabajo demuestra el potencial de integrar datos geoespaciales y herramientas anal\u00edticas avanzadas para transformar la gesti\u00f3n del algod\u00f3n. La posibilidad de mapear y predecir la calidad de la fibra no solo mejora la toma de decisiones agron\u00f3micas, sino que tambi\u00e9n permite evitar mezclas indeseadas y optimizar la comercializaci\u00f3n, marcando un paso concreto hacia una agricultura m\u00e1s precisa y orientada al valor.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Empresas que forman parte de ARA<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Abelardo Cuffia<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Variabilidad intra lote: Amenaza u oportunidad<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por Ing. Agr. Andres Copioli; Ing. Agr. Juan Mengo (Ing. de Producto Abelardo Cuffia)<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El algod\u00f3n es uno de los cultivos regionales m\u00e1s representativos de nuestro pa\u00eds, especialmente para el norte argentino. Seg\u00fan el plan estrat\u00e9gico elaborado por MAGyP, las metas al 2035 fueron determinadas a partir de logros alcanzados en momentos recientes, siempre enfocados en un proceso de innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, junto a la trazabilidad y certificaci\u00f3n de la producci\u00f3n. Entre ellas se encuentran:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Superficie sembrada: 1.000.000 has.<\/li>\n\n\n\n<li>Producci\u00f3n de fibra: 1.000.000 tn.<\/li>\n\n\n\n<li>Rendimiento promedio: 1 tn. de fibra\/ha.<\/li>\n\n\n\n<li>Exportaciones: 1.000.000.000 U$S<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">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 homog\u00e9nea y considerar la variabilidad \u201cintra lote\u201d como punta pie para incurrir en agricultura de precisi\u00f3n. Esta ser\u00e1 una estrategia de gesti\u00f3n que recoge, procesa y analiza datos para respaldar decisiones de manejo. Por lo tanto, vamos a caracterizar la variabilidad para generar mapas de prescripci\u00f3n que se utilizar\u00e1n con el sistema de dosificaci\u00f3n variable Agrotax y que permite: \u201cAplicar la dosis exacta en el lugar exacto y en el momento adecuado\u201d obteniendo as\u00ed beneficios de distinta \u00edndole como:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u2713 Destinar insumos, potenciando zonas con mayores techos de producci\u00f3n y realizar unmanejo racional en aquellas de menor producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u2713 Nivelar los ambientes de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u2713 Una mayor eficiencia en el uso de los insumos (semilla y fertilizante)<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u2713 Ahorro de insumos mediante el corte por motor (el\u00e9ctrico SXS en semilla y por motor encontrol hidr\u00e1ulico).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u2713 Cuidado del medioambiente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00bfC\u00f3mo podemos generar nuestra ambientaci\u00f3n y el posterior mapa de prescripci\u00f3n?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los mismos pueden generarse a trav\u00e9s de las principales plataformas del mercado de agricultura digital, de forma f\u00e1cil e intuitiva seleccionando una serie de im\u00e1genes de NDVI de distintos a\u00f1os, que no contemplen a\u00f1os at\u00edpicos en cuanto a factores bi\u00f3ticos (plagas y enfermedades, etc.) y abi\u00f3ticos (adversidades clim\u00e1ticas) junto con mapas de rendimiento, para que la ambientaci\u00f3n tenga la mayor correlaci\u00f3n con la realidad. Adem\u00e1s de esta herramienta mencionada anteriormente, existe mayor informaci\u00f3n que ayudar\u00e1n en caso de manejar un software GIS, a respaldar nuestra prescripci\u00f3n en par\u00e1metros estables a lo largo del tiempo como la textura y MO a trav\u00e9s del mapeo de CE realizado con la Rastra Veris.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A partir de nuestra ambientaci\u00f3n, 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 trav\u00e9s de un muestreo de suelos dirigido.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Conformada nuestra prescripci\u00f3n la misma puede ir destinada tanto a siembra como a fertilizaci\u00f3n, ya que Abelardo Cuffia posee una cartera de productos adaptadas a las necesidades del productor.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Concluida la labor, el productor puede medir el desempe\u00f1o realizado a trav\u00e9s de un mapa de aplicaci\u00f3n que permite registrar por se\u00f1al GPS lo que hizo la m\u00e1quina pudiendo finalmente evaluar la efectividad del control al confrontarlo con la prescripci\u00f3n en cuesti\u00f3n. Al final del ciclo productivo, no solo cosechamos fibra, sino tambi\u00e9n informaci\u00f3n que ser\u00e1 muy valiosa para evaluar las decisiones que tomamos y replantearlas en caso que as\u00ed lo requieran.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Experiencia de usuario<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En un lote de 68 ha, se realiz\u00f3 una siembra variable en 3 ambientes con un \u00e1ngulo de sesgo de 30\u00b0 frente a la cabecera, utilizando una sembradora de 16 surcos a 52.5 cm.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El impacto econ\u00f3mico de la implementaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de dosis variable + corte surco por surco, se puede apreciar en los siguientes cuadros:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Dosis variable:<\/li>\n\n\n\n<li>Corte autom\u00e1tico surco por surco:<\/li>\n\n\n\n<li>Siembra convencional:<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Costos distintas prestaciones vs convencional<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En conclusi\u00f3n, analizando los resultados, la incorporaci\u00f3n 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 tecnolog\u00edas, 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 ascendi\u00f3 al 20.3% (1160 u$d).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por Gonzalo J. Scarpin, Luke Fuhrer, Amandeep Kaur Dhaliwal, Wesley Porter &amp; Leonardo M. Bastos. Nota publicada Springer Nature Link. 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