Muestreo de Suelo en Malla y Teledetección: Cambio Basado en Datos en la Agricultura de Precisión

La agricultura tradicional a menudo trata todo un campo de manera uniforme: aplicando la misma tasa de semillas, fertilizantes o cal en todas partes. En realidad, los campos suelen contener tipos de suelo y niveles de fertilidad muy diferentes en distintos lugares. Sin embargo, en los últimos años, cada vez más agricultores están utilizando el muestreo de suelo por cuadrículas y las pruebas de suelo de precisión como parte de la agricultura digital.

En una encuesta de tierras de cultivo de EE. UU., las pruebas de núcleos de suelo se utilizan ahora en alrededor del 27% de las hectáreas de maíz y el 14% de las hectáreas de trigo, un aumento con respecto a cifras mucho más bajas hace unos años. La adopción de estas pruebas está aumentando a medida que el costo del trabajo de laboratorio disminuye y a medida que los agricultores ven un retorno más claro de las aplicaciones dirigidas a nutrientes. Mientras tanto, el gasto mundial en hardware de agricultura de precisión (que apoya el muestreo de suelo por cuadrícula entre otras herramientas) está impulsando un crecimiento del mercado estimado en 10.500 millones de USD en 2024, con proyecciones de duplicarse en los próximos años.

Los estudios demuestran que la aplicación de fertilizantes basada en los valores promedio del campo “trata a todo el suelo por igual”, una práctica que tiende a hacer que los agricultores pierdan rendimiento y dinero. Por ejemplo, una revisión encontró que basar la fertilización en promedios de campo a menudo desperdicia insumos en algunas áreas y subalimenta otras, reduciendo el rendimiento potencial.

Sin embargo, los suelos son naturalmente variables: la erosión pasada, la topografía y el historial de cultivos crean una “variabilidad extrema a escala de campo” en el pH del suelo, nutrientes, humedad y materia orgánica, incluso dentro de un mismo campo. Las zonas altas pueden tener la capa superior del suelo agotada, mientras que las zonas bajas pueden retener más humedad y nutrientes. Tratar todas estas áreas de la misma manera ignora estas diferencias.

¿Qué es el muestreo de suelo en cuadrícula?

El muestreo de suelo en cuadrícula es una forma sistemática de tomar muestras de suelo en todo un campo. En lugar de tomar una o dos muestras aleatorias, el campo se superpone con una cuadrícula imaginaria de celdas pequeñas y de igual tamaño (por ejemplo, 1–2.5 acres por celda). Un dispositivo GPS guía al muestreador al centro de cada celda. En cada punto de la cuadrícula, el muestreador toma múltiples núcleos (típicamente 10–15 núcleos) alrededor de ese punto y los mezcla en una sola muestra compuesta.

Cada celda produce así una muestra de suelo que representa esa pequeña área del campo. El tamaño de la cuadrícula (área de la celda) se elige para equilibrar el detalle con el costo: celdas más pequeñas (más puntos) proporcionan una mayor resolución pero cuestan más de muestrear. La investigación sugiere que las cuadrículas de 1 acre capturan más del 80% de la variabilidad del campo, mientras que las cuadrículas de 2.5 acres capturan algo menos. Algunos puntos clave son:%

• Divide el campo en celdas iguales (p. ej., de 1 a 2,5 acres cada una)
• Utiliza GPS para tomar muestras de puntos en ubicaciones fijas (puntos negros en la figura).
• Recolecta 10-15 núcleos de suelo por punto y envía el compuesto al laboratorio

1. Planificación de la cuadrícula: Antes de tomar muestras, los agricultores eligen un tamaño de cuadrícula en función del tamaño del campo, la variabilidad y el presupuesto. Una opción común es de aproximadamente 2.5 acres por muestra; trabajos de muy alta resolución podrían usar celdas de 1 acre. Las coordenadas GPS para cada punto de la cuadrícula se generan en un mapa o plan de muestreo.

2. Recolección de Muestras: En cada punto marcado, el muestreador recoge núcleos de suelo a poca distancia de esa ubicación. Todos los núcleos del punto se combinan en una bolsa de muestra. El uso de una sonda o barrena limpia de acero inoxidable y un GPS garantiza la precisión. La profundidad de muestreo y el número de núcleos por punto siguen las mejores prácticas (por ejemplo, 10-15 núcleos por punto para promediar la variabilidad a microescala).

3. Análisis de laboratorio: Las muestras compuestas se envían a un laboratorio de suelos. El laboratorio mide las propiedades clave del suelo: pH, nutrientes disponibles (fósforo, potasio, nitrógeno, etc.), materia orgánica y, a veces, micronutrientes o capacidad de suministro de micronutrientes. Estos datos de nutrientes se vinculan luego a las coordenadas GPS de cada punto de la cuadrícula.

4. El Resultado – Mapas de Nutrientes del Suelo: Una vez que se obtienen todos los resultados de laboratorio, los puntos de datos se interpolan para crear mapas continuos del suelo para el campo. El software puede dibujar mapas de contornos o de zonas sombreadas para cada parámetro, por ejemplo, mostrando regiones “altas”, “medias” y “bajas” de fósforo o pH del suelo.

Estos mapas de variabilidad del suelo permiten al agricultor ver exactamente qué partes del campo son ricas o pobres en cada nutriente. Por ejemplo, un estudio señala que los mapas de muestreo en cuadrícula “revelan diferencias en fertilidad que las pruebas de campo tradicionales… pueden pasar por alto”, permitiendo que nutrientes como el fertilizante de P y K, o la cal, se apliquen solo donde darán rendimiento.

El muestreo en cuadrícula produce una visión muy detallada de la fertilidad del suelo. En el mapa de agricultura de precisión anterior, cada punto corresponde a una ubicación muestreada. Los mapas resultantes (no se muestran) pueden resaltar patrones, como una franja de pH bajo o una zona de nitrógeno bajo. Por ejemplo, una encuesta en EE. UU. encontró que cuando los agricultores adoptaron la gestión de nutrientes basada en el muestreo del suelo, 67% informaron mayores rendimientos y ahorraron alrededor de $24 por acre en costos de maíz.

Estas ganancias provienen de aplicar los nutrientes correctos en los lugares correctos, una decisión solo posible con mapas detallados de la química del suelo por cuadrícula. Con el tiempo, repetir el muestreo por cuadrícula cada pocos años también ayuda a rastrear si la fertilidad está mejorando bajo una nueva gestión.

Papel de la Teledetección en el Muestreo de Suelo en Malla

La teledetección significa recopilar información sobre el campo desde la distancia, sin tocar físicamente el suelo o los cultivos. En agricultura, esto generalmente involucra satélites, aviones tripulados o drones equipados con cámaras o sensores. Estos sensores detectan la luz solar reflejada (a menudo en bandas visibles e infrarrojas) u otras señales de la superficie. El resultado más común es una capa de imagen que refleja la salud de las plantas o la humedad del suelo.

Por ejemplo, satélites como Sentinel-2 o Landsat capturan regularmente imágenes multiespectrales de cada campo del mundo. Los vuelos aéreos (aviones de ala fija) pueden tomar fotos de mayor resolución sobre grandes áreas. Los drones no tripulados (UAV) pueden incluso volar bajo las nubes para obtener imágenes de muy alta resolución a pedido sobre unos pocos campos.

La salida de teledetección más famosa para los cultivos es el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI). El NDVI compara cuánta luz reflejan las plantas en las longitudes de onda rojas en comparación con el infrarrojo cercano. Dado que las plantas verdes y sanas absorben la luz roja (para la fotosíntesis) y reflejan el infrarrojo cercano (NIR). El suelo desnudo y el agua dan un NDVI cercano a 0 o negativo. En términos sencillos, un NDVI más alto significa plantas más verdes y sanas; un NDVI más bajo significa vegetación más escasa o estresada.

Cómo ayuda la teledetección: La teledetección no reemplaza el muestreo de suelo, sino que proporciona un complemento crucial. Las imágenes pueden revelar patrones espaciales de la salud de los cultivos que a menudo reflejan la variabilidad del suelo. Por ejemplo, las áreas afectadas por sequía o deficiencia de nutrientes pueden aparecer como parches de bajo NDVI.

Como señala una plataforma de agricultura de precisión, los satélites “muestran patrones de crecimiento de las plantas que típicamente reflejan la variabilidad del suelo”, lo que ayuda a planificar el muestreo y la gestión. Con el tiempo, los mapas satelitales de NDVI permiten a los agricultores seguir las tendencias: por ejemplo, si una determinada esquina del campo tiene consistentemente un NDVI más bajo año tras año, eso indica un problema crónico (drenaje deficiente, pH bajo, etc.).

La teledetección también es temporal. A diferencia de una muestra de suelo puntual, podemos obtener una imagen del campo cada semana o incluso a diario. Esto permite a los agricultores ver cómo cambia la salud de las plantas a lo largo de la temporada. Si un área se vuelve roja repentinamente (NDVI bajo) entre dos imágenes, eso indica un nuevo estrés (brote de plagas, zona de sequía, etc.). Esta vista temporal guía cuándo y dónde inspeccionar los campos o ajustar la gestión a mitad de temporada.

Finalmente, las imágenes históricas pueden guiar la estrategia de muestreo. Si la teledetección muestra que solo una parte de un campo presenta problemas, un agricultor podría elegir una cuadrícula de muestreo más fina en esa zona y una cuadrícula más gruesa en otro lugar. En otras palabras, los mapas satelitales/de drones pueden ayudar a dirigir el muestreo de suelos a donde más importa, haciendo el proceso más eficiente.

Integración de muestreo en cuadrícula y teledetección

La integración del muestreo en cuadrícula y la teledetección se está adoptando ahora de forma más generalizada: en Estados Unidos, más de la mitad de las hectáreas agrícolas utilizan ahora herramientas como controladores de secciones de pulverización, controladores de filas de sembradoras y muestreo de suelos de precisión. Asimismo, el monitoreo de rendimiento se utiliza en alrededor del 70% de las hectáreas de maíz, y las previsiones de mercado muestran que el mercado combinado de la agricultura de precisión (hardware + software + servicios) crecerá de unos 10.500 millones de USD en 2024 a más de 21.000 millones de USD para 2032.

Estos números muestran que la fusión de datos reales del suelo con imágenes aéreas y satelitales se está convirtiendo en la base de las prácticas de muchas granjas. El verdadero poder surge cuando fusionamos muestras de cuadrícula con imágenes remotas en un bucle de retroalimentación continuo. Cada método cubre las debilidades del otro.

1. Verificación sobre el terreno (Calibración de imágenes): Las muestras de suelo en cuadrícula proporcionan la “verdad fundamental” que ayuda a interpretar los datos de sensores remotos. Por ejemplo, si un mapa NDVI muestra un área de bajo vigor, una muestra de suelo de ese lugar puede revelar que tiene bajo contenido de potasio. En múltiples campos, los investigadores han encontrado fuertes correlaciones entre las medidas del suelo y los índices espectrales (por ejemplo, al vincular el pH del suelo o los nutrientes con datos satelitales). Al construir un modelo que relaciona el NDVI (u otras bandas espectrales) con valores medidos en laboratorio, podemos utilizar la teledetección para predecir la fertilidad del suelo en ubicaciones no muestreadas.

2. Extrapolación e Interpolación: Dado que los satélites cubren todo el campo a la vez, llenan los vacíos entre los puntos de muestreo. Por ejemplo, supongamos que muestreamos cada 2.5 acres pero queremos un mapa más detallado. Si el NDVI se correlaciona con los niveles de nutrientes, podemos interpolar entre los puntos de la cuadrícula utilizando los gradientes del NDVI. Esto aumenta drásticamente la resolución efectiva. En un estudio de caso, los investigadores utilizaron datos satelitales correlacionados con el pH del suelo para diseñar un muestreo óptimo y luego crear mapas de pH de alta resolución precisos con muchas menos muestras.

3. Creación de mapas de prescripción de VRT: La combinación de mapas de suelo detallados e imágenes es la base de la Tecnología de Tasa Variable (VRT). Por ejemplo, para aplicar fertilizante, el software puede superponer un mapa NDVI con un mapa de nutrientes del suelo y generar un mapa de prescripción que varíe las tasas de aplicación en el campo. Un escenario es: el mapa NDVI muestra que una esquina sur del campo se está quedando atrás en el crecimiento, y las muestras de rejilla allí confirman que tiene bajo contenido de fósforo.

El agricultor puede entonces crear una prescripción de alto fósforo exactamente para esa zona, mientras ahorra fertilizante en las zonas sanas. En la práctica, la gestión de fertilizantes impulsada por el NDVI ha llevado a mejoras drásticas. Por ejemplo, un productor de maíz tailandés encontró imágenes NDVI a mitad de temporada que aislaron las zonas estresadas.

Las pruebas de suelo confirmaron que estas zonas tenían deficiencia de nitrógeno, por lo que aplicó fertilizante solo allí. Los cultivos se recuperaron en pocas semanas. Este enfoque específico aumentó el rendimiento y la uniformidad, demostrando cómo la imaginería y las muestras juntas impulsan una VRT efectiva.

4. Delimitación de la Zona de Manejo: En lugar de usar ciegamente una cuadrícula fija para siempre, los agricultores pueden evolucionar hacia zonas de manejo: áreas más grandes dentro de las cuales las condiciones son aproximadamente uniformes. Las zonas a menudo se definen combinando muchas capas: resultados de suelo por cuadrícula, mapas de rendimiento, elevación e imágenes históricas.

Por ejemplo, los campos se pueden dividir en “zonas” de tipo de suelo o patrón NDVI similar. El muestreo futuro del suelo se puede hacer por zona en lugar de por punto de cuadrícula. Esto puede reducir costos: un estudio señala que los campos planificados previamente en zonas pueden lograr hasta un 25% mayor eficiencia en el uso de fertilizantes. En esencia, las imágenes satelitales y los datos de rendimiento ayudan a refinar esas zonas con el tiempo.

5. Beneficios ambientales y económicos: Al aplicar insumos de manera variable, los agricultores utilizan solo lo que se necesita y donde se necesita, mejorando la eficiencia en el uso de nutrientes. Se ha demostrado que los mapas basados en muestreo en cuadrícula reducir riesgo de escorrentía de nutrientes, debido a que las áreas de alto contenido de fertilizante están restringidas. El crecimiento más uniforme de los cultivos también estabiliza los rendimientos.

A largo plazo, estas herramientas ayudan a mantener la fertilidad del suelo y a reducir costos. Por ejemplo, la aplicación de cal de precisión guiada por estos datos evita el exceso de cal en algunos puntos y la omisión de otros, ahorrando dinero en cal y previniendo la acidificación del suelo.

6. Retroalimentación con el tiempo: Otra ventaja clave es que se trata de un proceso continuo, no puntual. Cada temporada, los agricultores recopilan datos de rendimiento, imágenes de drones y nuevas pruebas de suelo. Una plataforma puede superponer estos datos para aprender por qué ciertas áreas se comportan de manera diferente. En otras palabras, el muestreo en cuadrícula te dice lo que hay en el suelo ahora; la teledetección muestra cómo respondieron los cultivos.

Combinarlos año tras año crea un ciclo de aprendizaje. Un estudio de EOSDA explica que después del primer ciclo de análisis de suelo, sabes “en qué punto te encuentras”, y al repetir el muestreo y superponer datos satelitales y de rendimiento, ves cómo cambia el campo bajo tus insumos, refinando la gestión de forma continua.

Aplicaciones clave del muestreo de suelo en cuadrícula en agricultura de precisión

Con el mercado mundial de agricultura de precisión proyectado para alcanzar $16.35 mil millones para 2030 (creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta de casi el 13%), las herramientas de agricultura digital se están convirtiendo en un elemento central de la agricultura moderna. Los agricultores de hoy enfrentan el aumento de los costos de los insumos, la incertidumbre climática y las presiones de sostenibilidad, lo que hace que la aplicación de insumos basada en datos sea más crucial que nunca.

Al integrar mapas de análisis de suelo de cuadrícula, imágenes satelitales y datos de maquinaria, los agricultores pueden aumentar los rendimientos y reducir los desperdicios. Con estos datos integrados, los agricultores crean recetas de insumos precisas. Por ejemplo:

Mapas de Tecnología de Tasa Variable (VRT)Usando mapas de nutrientes del suelo y patrones NDVI, el software crea mapas para esparcidores controlados por GPS. Los camiones de cal usan un mapa de cal para neutralizar la acidez solo donde el pH es bajo. Los esparcidores de fertilizantes usan un mapa de P o K de los resultados de laboratorio. Los sistemas modernos incluso pueden descargar mapas NDVI directamente al esparcidor, por lo que las zonas de alto NDVI (vigorosas) pueden recibir más fertilizante mientras que las zonas de bajo NDVI reciben menos.

En la soja, un agricultor brasileño hizo exactamente esto: su máquina aplicó casi nada de fertilizante en zonas de baja respuesta y dosis más ricas en áreas de alta respuesta, aumentando el rendimiento en las buenas partes y eliminando el desperdicio en las malas.

Zonas de GestiónA nivel mundial, alrededor del 70% de los agricultores que adoptan la agricultura de precisión están utilizando zonas de manejo para optimizar la entrada de insumos. Este enfoque les permite concentrar los recursos donde más importan, en lugar de tratar los campos de manera uniforme. Las investigaciones muestran que los agricultores pueden reducir el uso de fertilizantes hasta en un 20% manteniendo o incluso mejorando los rendimientos.

Como se describe, la combinación de todos los datos permite identificar de 3 a 10 zonas por campo con necesidades similares. Las futuras cuadrículas o el muestreo dirigido se realizarán dentro de cada zona en lugar de en todo el campo. Esto ahorra tiempo y dinero y, al mismo tiempo, captura la variabilidad principal. Las zonas también simplifican la gestión: en lugar de docenas de rectángulos de cuadrícula, un agricultor podría gestionar 4 zonas con una tasa de fertilidad cada una.

Sostenibilidad: La agricultura representa más del 30 las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero, y el uso excesivo de fertilizantes es un factor importante. La gestión precisa de los nutrientes se reconoce cada vez más como una solución, ya que ayuda a los agricultores a reducir las emisiones y al mismo tiempo protege la calidad del agua. De hecho, las aplicaciones específicas de fertilizantes pueden reducir la escorrentía de nitrógeno entre un 15 y un 25%, al tiempo que mejoran la eficiencia en el uso de los nutrientes.

La aplicación dirigida significa menos exceso de fertilizante en el medio ambiente. Los agricultores aplican nutrientes solo a áreas con bajos niveles de suelo o respuesta de los cultivos, lo que reduce la lixiviación y la escorrentía. Esto no solo reduce costos, sino que también protege las vías fluviales. Además, el monitoreo de las tendencias (mediante muestreo repetido e imágenes) ayuda a evitar la acumulación de sales o nutrientes en los “puntos críticos”. El resultado final es una mayor eficiencia en el uso de nutrientes y, a menudo, mayores beneficios.

Mejorar la eficiencia y la practicidad del muestreo de suelo en cuadrícula con GeoPard

GeoPard mejora la eficiencia y la practicidad del muestreo basado en cuadrículas introduciendo herramientas digitales avanzadas que automatizan y optimizan todo el proceso. A través de su Plataforma de Muestreo Inteligente, GeoPard permite a los usuarios generar cuadrículas de muestreo con tamaños de celda personalizables adaptados al tamaño del campo, el tipo de cultivo o la preferencia del agricultor. El sistema luego asigna coordenadas GPS precisas a cada punto de muestreo, eliminando las conjeturas y garantizando la repetibilidad en múltiples temporadas.

• Creación de Redes Inteligentes: Genera automáticamente cuadrículas personalizables con coordenadas GPS precisas para cada punto.
• Planificación de Rutas Óptimas Calcula la ruta a pie/en coche más eficiente a través de todos los puntos, ahorrando tiempo y combustible.
• Navegación en Tiempo Real La integración móvil guía a los operadores directamente a cada punto de muestreo en el campo.
• Etiquetado Inteligente y Gestión de Datos: Cada muestra está etiquetada de forma única a su ubicación GPS, lo que reduce errores y simplifica los flujos de trabajo de laboratorio.
• Integración de datos sencilla Los resultados de laboratorio se pueden importar directamente a GeoPard para crear mapas de nutrientes para cada celda de la cuadrícula.
• Prescripciones Accionables: Permite la creación de aplicaciones de fertilizantes o cales de tasa variable adaptadas a datos de cuadrícula.

Al combinar las fortalezas tradicionales del muestreo de suelo en cuadrícula con la tecnología digital moderna, GeoPard transforma lo que antes era un proceso laborioso en un flujo de trabajo altamente eficiente y basado en datos. Esto asegura que los agricultores no solo obtengan una comprensión precisa de referencia de sus suelos, sino que también construyan una base sólida para las prácticas continuas de agricultura de precisión.

Desafíos y consideraciones

Si bien son potentes, tanto el muestreo en cuadrícula como la teledetección tienen límites, y ninguno de ellos es una “panacea” por sí solo.

1. Limitaciones del Muestreo en Malla: Recolectar muchas muestras de suelo es costoso y consume mucho tiempo. Recorrer el campo en vehículo para tomar de 10 a 15 núcleos en cada punto de la cuadrícula (a menudo cientos de puntos en una granja) puede llevar horas. Cada muestra tiene un costo de análisis de laboratorio. Es por eso que el espaciado de la cuadrícula a menudo es un compromiso.

Además, el muestreo en cuadrícula es solo una instantánea en el tiempo; le dice la situación del suelo en el momento del muestreo, pero no cómo cambiará durante la temporada. Finalmente, convertir los datos de muestreo brutos en recomendaciones prácticas requiere software especializado o asesoramiento agronómico. (En algunos casos, puede ser necesario un simple promediado o zonificación de los datos para que sea utilizable).

2. Limitaciones de la Teledetección: La imagen satelital o de dron puede mostrar dónde hay un problema, pero no por qué. Un parche con bajo NDVI podría deberse a sequía, enfermedad, plagas o deficiencia de nutrientes en el suelo; la imagen en sí no diagnostica la causa. La cobertura de nubes puede retrasar la obtención de una imagen clara.

Las imágenes de mayor resolución (por ejemplo, píxeles <10 m) pueden costar dinero o requerir acceso especial. Existen sensores térmicos y de radar para abordar algunas carencias (por ejemplo, imágenes de humedad o vistas de día/noche), pero estos añaden complejidad. En resumen, el NDVI es un potente indicador de la salud de las plantas, pero por sí solo no le dice al agricultor qué fertilizante o tratamiento se necesita.

3. La Integración es Esencial: Debido a estas limitaciones, la verdadera fortaleza radica en utilizar ambas herramientas en conjunto. Las muestras de suelo sin imágenes dejan muchas áreas sin muestrear en duda, y las imágenes sin muestras dejan al agricultor adivinando la causa del estrés. Al verificar los datos (por ejemplo, verificando las zonas de bajo NDVI con los resultados de laboratorio del suelo), los agricultores obtienen confianza en lo que significan sus mapas.

En la práctica, los expertos recalcan que una gestión adecuada combina ambos conjuntos de datos. En otras palabras, el muestreo en cuadrícula le proporciona mapas de nutrientes precisos pero en una cuadrícula fija; la teledetección le proporciona una visión amplia pero necesita calibración. Juntas, superan las deficiencias de cada una.

La tecnología avanza rápidamente. El uso de drones en la agricultura se está disparando; algunas estimaciones predicen que el 80% de todos los drones comerciales se utilizará en granjas. Los drones pueden transportar cámaras multiespectrales cada vez más baratas, lo que permite a los agricultores capturar mapas NDVI de ultra alta resolución bajo demanda. Mientras tanto, las constelaciones de satélites están creciendo; los nuevos minisatélites pueden revisitar los campos diariamente con una resolución de 5 a 10 m.

Otra gran tendencia es la IA y el aprendizaje automático. Se están desarrollando algoritmos para detectar automáticamente patrones en los datos combinados: por ejemplo, agrupar imágenes y análisis de suelo para sugerir zonas óptimas, o usar series temporales satelitales históricas y rendimientos anteriores para predecir áreas problemáticas. Las plataformas inteligentes ahora pueden generar automáticamente prescripciones de tasa de aplicación variable (VRT) a partir de capas de suelo e imágenes cargadas.

También esperamos una mayor integración de sensores: por ejemplo, sensores de bajo costo en tractores podrían medir la conductividad eléctrica del suelo o la humedad sobre la marcha, añadiendo otra capa a los mapas. Estos datos también se pueden fusionar con datos satelitales. Todo esto apunta a un futuro en el que satélites, drones, sensores e IA ofrezcan conjuntamente inteligencia casi en tiempo real sobre el suelo y los cultivos. Como señala un informe de mercado, la disponibilidad de imágenes de alta resolución y tecnología de vehículos aéreos no tripulados “indica que se prevé que el uso de fuentes de datos de teledetección en la agricultura de precisión aumente en los próximos diez años”.”

Conclusión

En resumen, el muestreo del suelo en rejilla proporciona la información esencial real sobre los nutrientes y la química del suelo, mientras que la teledetección proporciona el contexto espacial y temporal de cómo crecen los cultivos. Las muestras de rejilla responden a “¿qué hay en el suelo aquí?”; las imágenes remotas responden a “¿cómo está el cultivo allí (y cuándo)?”. Juntas forman la columna vertebral de datos de la agricultura de precisión. Con estos datos fusionados, los agricultores pueden crear mapas de aplicación de tasa variable y zonas de manejo significativas. Esto permite aplicar la cantidad exacta de fertilizante o cal en cada parte del campo, reduciendo el desperdicio, aumentando la uniformidad de los cultivos y mejorando los rendimientos.