Maíz guacho: cómo detectar y resolver el problema gracias a la agricultura digital

Por Equipo FieldView

Nov 03, 2021

Las Imágenes de Monitoreo de FieldView fueron clave para que un productor de Río Cuarto, en Córdoba, pudiera ver a tiempo una seria amenaza que tenía en uno de sus lotes sembrados con soja.

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Las cosas suelen quedar más claras cuando se muestran con un ejemplo. Por eso, en esta nota no te vamos a hablar teóricamente de alguna funcionalidad de FieldView, sino sobre cómo distintas posibilidades que brinda la herramienta le permitieron a un usuario identificar y resolver una potencial amenaza: el maíz guacho como maleza.  

El protagonista de este caso de éxito de la agricultura digital es un productor de la zona de Río Cuarto, en el oeste de la provincia de Córdoba, que pudo detectar a tiempo, gracias a las posibilidades que le brinda FieldView, la presencia de plantas de maíz guacho en lotes que había sembrado con soja.

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En principio: ¿Cómo venía la rotación?

El lote en cuestión tiene una rotación en la que el último cultivo había sido un maíz. Y, sobre él, este productor hizo un tratamiento con herbicidas preemergentes para controlar las malezas difíciles presentes en la zona, entre las cuales se destaca particularmente la rama negra.

Lote con maleza crecida, rama negra

Luego, bien entrada la primavera, cuando llegó la fecha apropiada, el productor llevó a cabo la siembra de soja.

Pero, antes de que el cultivo comenzara a desarrollarse, y en sus habituales revisiones de las Imágenes de Monitoreo de FieldView, detectó que aparecían dos franjas dentro de un lote que claramente tenían un verde mucho más intenso que el resto. 

Entonces, las marcó con pines, aprovechando los alcances de la agricultura digital y la plataforma de FieldView.

Dos franjas visualizadas digitalmente que fueron marcadas con pines gracias a FieldView

Más información:

Las imágenes satelitales, simples pero estratégicas para la toma de decisiones

Siguiente decisión: Del monitoreo digital a recorrer el lote

Como corresponde, tras la advertencia que le dieron las imágenes, el productor fue hasta el lote, para hacer el monitoreo “in situ”.

Allí, efectivamente detectó que se trataba de franjas de plantas de maíz guacho que el herbicida preemergente que había aplicado en su momento no había podido controlar.

Franja de maíz guacho que no fueron controladas por el herbicida preemergente

Lo que el productor vio cuando recorrió el lote ratificó lo que las Imágenes de Monitoreo le habían adelantado. Y, de esa manera, obtuvo la información que necesitaba para el próximo paso. 

¿En qué consistió ese próximo paso? En tomar la decisión de hacer la aplicación del herbicida correspondiente, pero solo en esa parte del lote, con el consecuente ahorro de producto y mejora en el impacto ambiental comparado con lo que hubiera pasado si se aplicaba en todo el lote.

Puntualmente, la pulverizadora aplicó un graminicida, que permitió controlar al maíz guacho con eficiencia y que, de esa manera, la soja se desarrollara sin inconvenientes, como tenía que ser.

En conclusión...

En definitiva, el monitoreo permanente con FieldView, aun antes de la emergencia de la soja, permitió que se detectara a tiempo un problema que podría haberse convertido en algo mucho más grave si eso no hubiera sucedido y si, en esa eventualidad, no se hubiera hecho el tratamiento apropiado justo a tiempo. ©

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