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

Por Equipo FieldView el 23/07/2021 10:16:36

Lucas Dellamaggiore, experto de FieldView, resume por qué se trata de una herramienta clave. Y cuenta tres casos de la campaña pasada en la que ayudaron a producir más y mejor.

2107 - Webinar sobre imágenes satelitales y casos de uso - Foto 1

El desarrollo de la agricultura digital tiene en las imágenes satelitales a un importante proveedor de información. Su contenido, que se fue precisando con el avance de la tecnología, permite identificar características clave en los lotes y tomar así mejores decisiones.

Para que su utilización agronómica sea cada vez más efectiva, su procesamiento resulta estratégico. Por eso, una de las ventajas que ofrece FieldView es el análisis y también la interpretación de las imágenes.

Las imágenes satelitales tienen dos variables importantes: una espacial, dimensionada en píxeles, y otra temporal, relacionada con la frecuencia de las capturas -pasadas- que hace el satélite.

“Para Diagnóstico FieldView, las imágenes son tomadas por el satélite Sentinel-2, con una resolución espacial de 10 metros por 10 metros de tamaño de píxel y una resolución temporal de cada cinco días (en promedio, y siempre y cuando no encuentre nubes)”, precisó Lucas Dellamaggiore, asesor técnico a campo de la plataforma en la zona centro oeste de la provincia de Córdoba.

“Esta herramienta trabaja con un índice de vegetación propio que es el Climate Crop Index (CCI)”, agregó, en el marco de un webinar que brindó  sobre uso y características de las herramientas de monitoreo de  FieldView.

Por cada lote que se carga en la plataforma, el productor recibe una imagen satelital con los límites definidos de esa superficie, que se actualiza cada cinco días, en promedio, y que permite ver su historial, en forma retroactiva, tres años hacia atrás, siempre con una frecuencia de tiempo también de cinco días.

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FieldView procesa esa información y muestra una imagen de vegetación que se construye con el CCI. “Surge un mapa que va a mostrar cada punto de la colorimetría, que es un valor del índice. Se trata de una información que se puede comparar con otros lotes o con el mismo lote, y que permite hacer un seguimiento del crecimiento vegetativo de lo que haya dentro de sus límites ”, sostuvo Dellamaggiore. 

A partir de este Mapa de Vegetación, la plataforma genera el Mapa de Monitoreo, que toma como base la imagen de vegetación, sobre una media de los índices en píxeles y que se segmentan en cinco colores. “Es una forma más práctica para observar las anomalías del lote”, aseguró el asesor.

Con el Mapa de Monitoreo confeccionado, resulta muy práctico hacer la recorrida de los lotes, ya que a través del geoposicionamiento se pueden identificar los lugares que requieren de ajustes en el manejo. 

Las imágenes de Diagnóstico FieldView permiten identificar zonas con potenciales riesgos de erosión o anegamientos, limitantes edáficas, daños multifactoriales, cuantificación de limitantes productivas, fallas en fertilización y pulverización, implantación y desarrollo del cultivo, avances de una plaga, además de permitir estimar rendimientos, detalló Dellamaggiore.

 

A través de las aplicaciones de la plataforma -Full App para Android e iOS, Fieldview Cab (sólo disponible por ahora en iOS -iPad y iPhone-) o desde la página web se puede llevar a cabo el análisis y la interpretación de las imágenes satelitales.

Para ejemplificar su uso, el técnico de FieldView describió tres casos a campo en los cuales la lectura de los mapas de monitoreo permitió corregir problemas y tomar decisiones más acertadas.

El primero de ellos involucró a un lote con trigo de la campaña 2020/2021, sembrado el 3 de julio de 2020, que tenía un ensayo con un arrancador.  

A medida que pasaban las semanas, el trigo exhibía una buena evolución, con una muy buena respuesta del arrancador, a simple vista.

La cosecha del cultivo invernal mostró muy buenos resultados en general, pero en la soja sembrada con posterioridad se comenzó a notar que había una respuesta diferencial en el ambiente en el que se había aplicado el arrancador 

“La conclusión a la que llegó el productor es que tenía en la zona del ensayo una deficiencia de fósforo. Eso le permitió tomar la decisión de adelantar el análisis de suelo para la próxima siembra de maíz, lo que le permitirá, a su vez, anticipar y ajustar la compra de los insumos necesarios”, destacó Dellamaggiore.

El segundo caso que contó el experto durante el webinar fue el de un lote con maíz sembrado en octubre del año pasado, en el cual, a medida que las imágenes satelitales avanzaban en el tiempo, se observaba una zona con menor desarrollo. 

A partir de una imagen del 26 de octubre se decidió ingresar al lote para una recorrida y se pudo detectar una falla de emergencia . La identificación rápida de esta anomalía permitió efectuar una resiembra del cereal.

“Las tonalidades del mapa de monitoreo se fueron revirtiendo a medida que el maíz tardío comenzó a madurar”, resumió el técnico.

El tercer caso presentado fue uno que incluyó el uso del monitoreo en el barbecho. Fue en un lote donde se utilizó una estrategia de aplicación de un herbicida de doble golpe. Allí, la falla en la primera pasada hizo que la soja sembrada mostrara una incipiente competencia de maíz guacho. 

“Fue en una zona del lote donde, por lo general, no se detecta la anomalía hasta que no se va hasta ese lugar. El mapa de monitoreo permitió identificar a tiempo la presencia de la maleza y no tener que hacer una aplicación más tardía con maś dosis, lo que habría acrecentado los gastos”, reconoció Dellamaggiore.

A partir de los síntomas que van dando los lotes y con el correcto procesamiento de esa información, detectada por las plataformas digitales –en este caso FieldView–, la toma de decisiones permite optimizar los rendimientos y reducir los costos de producción. Así de simple. Y así de importante. ©

 

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