Todo es compatible: cosechando maíz, pero también datos

Por Equipo FieldView

Nov 24, 2021

Un productor de la zona de Río Cuarto implantó el maíz con una sembradora no compatible con FieldView, pero igualmente logró registrar todo lo que hizo y sacar muy interesantes conclusiones.

 

Cosecha de un lote de maíz.

En FieldView siempre tratamos de aprovechar los casos concretos que muestran cómo nuestros clientes usan la plataforma, de manera que todos puedan aprender algo más y aprovechar las posibilidades que brinda.

Hoy queremos contarte el caso de un productor de Río Cuarto, en el sur de la provincia de Córdoba, que logró aprovechar todas las oportunidades de FieldView aunque tiene máquinas que no son compatibles, al menos directamente.

En esta nota contaremos paso a paso cómo resolvió el problema y, de esa manera, logró tomar mejores decisiones en su explotación

Comenzando, con la siembra de maíz

Todo comenzó con la siembra de maíz. Como el productor sabía que la sembradora que iba a utilizar no era compatible con FieldView, cargó en la plataforma lo que se denomina “capas manuales”. Y así dejó registrada  toda la implantación del cereal dentro de la plataforma.

Plántula de maíz

Con esa herramienta, simple, pero muy práctica, pudo ejecutar un interesante ensayo de híbridos, en el que relevó información muy importante.

Mapa obtenido con información cargada manualmente de una máquina no compatible con FieldView.

La densidad, un factor estratégico

Con las capas manuales cargadas en FieldView, no solamente pudo tener en claro la distribución de los híbridos en el lote, sino que detalló al milímetro las densidades con las que sembró cada uno de los materiales. Esto le permitió tener una capa más de información y sacar conclusiones cruzadas de gran valor para tomar decisiones más precisas en el futuro.

Mapa de distribución de las densidades de los híbridos en el lote.

En la cosecha, con FieldView a pleno

Durante todo el ciclo del cultivo, el productor pudo monitorear al maíz gracias a las imágenes de FieldView. Y cuando llegó el momento de la cosecha, pudo utilizar a pleno todas las funcionalidades de la plataforma, ya que la cosechadora utilizada estaba directamente vinculada con la herramienta.

Así, obtuvo un mapa de rinde que se sumó como una capa más de datos que le permitió al productor correlacionar todos los que había planteado durante el ensayo con sus resultados concretos y medibles, expresados en el mapa de rinde elaborado directamente en FieldView.

Mapa de rinde elaborado en FieldView.

En definitiva, el productor logró crear fácilmente la compatibilidad que la sembradora no le daba y pudo digitalizar, de esa manera, la campaña completa.

Así, logró obtener información clave para tomar mejores decisiones, como el híbrido que más se adaptó y la densidad que mejor funcionó. ©

Seguí leyendo

Prescripciones de Semillas: Cómo usar una herramienta clave paso a paso

Maíz con altos rindes en el norte de Córdoba, utilizando prescripciones de siembra y fertilización variable

Digitalización: conectó dos herramientas y ya las aprovecha a fondo

Compartir:
Compartir: