Fertilización específica de una zona

En este artículo, Anna Tsibart, Jérémie Haumont y Wouter Saeys de KU Leuven tratan la fertilización específica de una zona.

El suelo es una fuente de nutrientes (N, P, K y otros) que requieren las plantas, pero el suministro de esos nutrientes en los suelos naturales suele resultar insuficiente para obtener cultivos de alto rendimiento. Por esta razón, añadir fertilizantes es fundamental para satisfacer los requisitos de los cultivos. En la gestión agrícola tradicional, la aplicación de fertilizantes se basa con frecuencia en recomendaciones de cultivos medios y un campo se trata como una zona homogénea.

Esta estrategia de gestión resulta rápida y fácil de aplicar, haciéndola muy atractiva para los agricultores. Sin embargo, los campos agrícolas pueden presentar una gran variabilidad en cuanto al suministro de nutrientes. La aplicación homogénea o generalizada de fertilizantes conduce a una fertilización excesiva en algunas zonas y a una insuficiente en otras. La fertilización excesiva resulta perjudicial para el medio ambiente porque ocasiona una mayor escorrentía de nutrientes y lixiviación en aguas subterráneas y superficiales. Este último provoca eutrofización y pérdida de biodiversidad. Seguidamente, la fertilización excesiva también afecta negativamente a los rendimientos económicos de un agricultor. Por otro lado, la subfertilización induce al agotamiento del suelo, reduciendo la productividad del terreno a largo plazo. Por estas razones, se desarrollan tecnologías de gestión de nutrientes específicas de zonas para maximizar la productividad de los cultivos y reducir el impacto medioambiental.

De imágenes de satélite a zonas de gestión

El primer paso consiste en identificar áreas de terreno con características similares en términos de fertilidad del suelo y productividad potencial de los cultivos. Estas áreas se denominan zonas de gestión. Para ello, la detección remota es una herramienta muy útil. Si deseamos delimitar eficazmente las zonas de gestión, el uso de la tecnología de detección remota desempeña un papel importante. Por ejemplo, las imágenes por satélite y drones facilitan información sobre el desarrollo de los cultivos con el paso del tiempo y su respuesta a la falta de nutrientes en un campo. Puede recibir información sobre el estado de la vegetación a partir de las imágenes obtenidas por satélite. Por ejemplo, el satélite Sentinel-2 lanzado en 2015 por la Agencia Espacial Europea dentro de su programa Copernicus, capta imágenes de alta resolución, de 10x10m, y observa cada terreno durante 5 días. Dada su disponibilidad para los agricultores a un coste muy reducido, son muy atractivas para el uso en aplicaciones agrícolas de precisión.

Estos satélites miden imágenes en diferentes bandas de onda, permitiendo así calcular varios índices de vegetación a partir de ellas. Por ejemplo, el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) indica la salud de los cultivos en el terreno en función de la reflectancia de la luz en ciertas bandas espectrales. Los mapas NDVI facilitan así mucha información valiosa sobre los patrones de desarrollo en el campo. También pueden utilizarse para localizar zonas “malas” y “buenas”. Especialmente en los periodos secos de la temporada de cultivo, cuando se observa una gran variabilidad espacial en el NDVI. La figura 1 ilustra este hecho en un campo de hierba en Bélgica donde se incluyen los mapas NDVI adquiridos por el satélite Sentinel-2 en 3 temporadas de crecimiento diferentes. Estos mapas muestran claramente las zonas con diferencias de vegetación que se repiten con el paso de los años. Esto sugiere que estas zonas difieren en la cantidad de agua o nutrientes disponibles.

Figura 1: Mapas históricos de NDVI para un campo de hierba en Bélgica, que muestran patrones de repetición que pueden conformar la base para definir zonas de gestión.

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Sin embargo, estos índices no son suficientes para decidir las acciones correctas a adoptar en las zonas identificadas, porque no ofrecen información sobre la causa de esta variación. Por lo tanto, deben complementarse con fuentes de información adicionales.

Mapeo de la fertilidad del suelo

Para identificar zonas estables en el tiempo y el espacio, precisamos información adicional sobre las propiedades y la topografía del terreno. Históricamente, la variación de la textura del suelo se mapeaba mediante una amplia recogida de muestras y análisis de laboratorio. Las muestras se analizaban en el laboratorio y después se mapeaban las propiedades mediante técnicas de interpolación. Recientemente, han comenzado a comercializarse tecnologías de detección de suelo que permiten escanear el terreno mientras conducimos sobre él con un tractor equipado con un RTK-GPS, a fin de generar mapas a escala con el pH del terreno, materia orgánica, conductividad eléctrica (EC) y altura.

Figura 2: Mapeo de la fertilidad del suelo

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Escáner de suelo MSP3 montado en la parte posterior de un tractor y resumen esquemático del principio de trabajo para la medición de la conductividad eléctrica del suelo entre electrodos de transmisión y recepción integrados en los discos (Veris Technologies, Salina, Kansas, https://www.veristech.com/).

El escáner de suelo Veris envía señales eléctricas al suelo a través de discos metálicos giratorios (coulters). Para medir la señal se emplean otros discos situados a distancias variables del electrodo transmisor. Estas mediciones se realizan mientras se conduce sobre el terreno. Se recogen muestras de suelo en lugares cuidadosamente seleccionados para calibrar los sensores y vincular las señales medidas a propiedades del suelo como la conductividad eléctrica (CE) y la materia orgánica (OM). Además, el escáner de suelo también está equipado con una sonda que mide el pH en distintos lugares del terreno.

Estas propiedades medidas están relacionadas con la fertilidad del suelo y, por lo tanto, pueden utilizarse para definir zonas con mayor o menor potencial de rendimiento (figura 2). Por ejemplo, los suelos con un alto contenido de materia orgánica se consideran más fértiles, mientras que la mayoría de los cultivos tienen un rango de pH óptimo para su crecimiento. Seguidamente, la CE está relacionada con la textura del suelo, el contenido de humedad, el estado de los nutrientes y la cantidad de materia orgánica.

En zonas húmedas, una mayor conductividad eléctrica corresponde en la mayoría de casos a zonas más fértiles. Sin embargo, en ocasiones, una CE alta también podría guardar relación con una fertilidad deficiente del suelo. Por ejemplo, esto puede suceder cuando surgen partículas de arcilla muy finas en el perfil del suelo que afectan al crecimiento de la raíz y a su capacidad de retención de agua. A partir de los conocimientos obtenidos, estas propiedades del suelo pueden combinarse en un número, un índice de fertilidad del suelo, empleando fórmulas que dependen del tipo de suelo. Esto se ilustra en la figura 2. Las zonas oscuras del mapa de fertilidad del suelo corresponden a zonas fértiles que se correlacionan bien con las zonas donde se observaron altos valores de NDVI.

Figura 3. Mapas de las propiedades del terreno medidas con un escáner de suelo y un mapa de fertilidad calculada basándose en sus valores.

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Posteriormente, se utilizan algoritmos de agrupación para detectar automáticamente distintas zonas “homogéneas” en los mapas. Estas se consideran entonces zonas de gestión y cada una requiere un consejo específico de fertilización (Fig. 4). La dosis óptima de fertilizante para cada zona de gestión se determina mediante un sistema informático de respaldo a la decisión (DSS).

Figura 4: Zonas de gestión basadas en NDVI y propiedades del suelo

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Conclusión

Tanto la detección remota (imágenes por satélite y drones) como la caracterización del suelo de alta resolución son herramientas valiosas para identificar diferentes zonas dentro de un terreno que requieren consejos de fertilización a medida. Este enfoque permite mejorar la productividad de los cultivos al tiempo que protege el medio ambiente con una mayor eficiencia en el uso de fertilizantes.

Reconocimientos

Los mapas incluidos en este artículo se elaboraron en el contexto del proyecto “Fertilización de precisión con estiércol animal”, una colaboración de KU Leuven, Belgian Soil Service y Hooibeekhoeve, financiada por Flanders Innovation and Entrepreneurship (HBC.2018.22.30).