Delimitación de zonas de manejo en agricultura de precisión a partir de medidas de conductividad eléctrica aparente del suelo mediante el uso de sensores móviles de contacto
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Autor
Terrón López, José María
Director/es
Moral García, FranciscoMarques da Silva, José Rafael
Rebollo Castillo, Francisco Javier
Editor
Universidad de Córdoba, Servicio de PublicacionesFecha
2013Materia
Agricultura de precisión (AP)Conductividad eléctrica aparente del suelo (CEa)
Suelo
Propiedades físicas
Propiedades químicas
Técnica de medida Rasch
Técnicas geoestadísticas
Regresiones ponderadas geográficamente (RPG)
Geoestadística
METS:
Mostrar el registro METSPREMIS:
Mostrar el registro PREMISMetadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
En Agricultura de Precisión (AP) se utilizan un conjunto de técnicas que permiten dar
un tratamiento agrícola diferenciado a cada lugar de una parcela de cultivo en función de las
características agronómicas del mismo. Los abonados, la siembra y los tratamientos
fitosanitarios a dosis variable, la sectorización de los riegos, de las variedades, de los
patrones o, incluso, la determinación de la rentabilidad zonal de los cultivos y la gestión de la
trazabilidad de los mismos son algunas de sus múltiples aplicaciones.
La implantación efectiva de la AP requiere la identificación de zonas con
características homogéneas (zonas de manejo) que puedan dar lugar a una producción
potencial similar. Para ello, la aparición de equipos comerciales dotados de sensores de
contacto para el muestreo de la conductividad eléctrica aparente del suelo (CEa), tanto
superficial (0-30 cm) como profunda (0-90 cm), ha permitido a los agricultores disponer de
un método rápido y poco costoso para obtener dicha información.
Con el fin de caracterizar la variabilidad espacial de las principales propiedades físicas
y químicas del suelo a partir de los datos de CEa y emplear esa información para determinar
las zonas de manejo potenciales, se ha comprobado que el uso de diversas técnicas
geoestadísticas univariantes o multivariantes, acompañadas de otros métodos de
integración de la información, como son el análisis de los componentes principales o la
utilización del modelo de Rasch como técnica de medida, pueden constituir unas
herramientas importantes en el ámbito de la AP. De igual forma, cuando se tienen variables
correlacionadas espacialmente, como ocurre habitualmente con las propiedades de interés
agronómico, deben tenerse en cuenta esas relaciones. En ese sentido, el uso de las
regresiones ”convencionales”, en las cuales se ignora la componente geográfica de la
información, no parece lo más adecuado. Más bien, sería lógico el uso de las denominadas
regresiones ponderadas geográficamente (RPG), mediante las cuales es posible establecer
las relaciones entre las variables en función de su posición geográfica, lo cual permite... Different techniques are used in Precision Agriculture (PA) to manage the variability in
each place of an agricultural field depending on the agronomic characteristics of any crop.
Fertilization, planting and pesticide treatments to variable rate, the segmentation of
irrigation, varieties or even determining zonal crop yield and traceability management are
some of its many applications.
The effective implementation of PA requires the identification of areas with
homogeneous characteristics (management zones) which lead to similar potential yield. To
do that, new commercial equipments with contact sensors to measure shallow (0‐30 cm)
and deep (0‐90 cm) soil apparent electrical conductivity (ECa) has provided to farmers with a
quick and cheap method to obtain that information.
With the aim of characterizing the spatial variability of the main soil physical and
chemical properties from ECa data, and using this information to determine the potential
management zones, the use of univariate and multivariate geostatistical algorithms and
other methods to integrate the obtained information, as the principal component analysis or
the Rasch model, can be important tools for the PA. Moreover, when the variables are
spatially correlated, as those of interest in agronomic issues, the relationships have to be
taken into account. In this sense, the use of conventional regressions, not considering the
geographic component of the data, is not adequate. It is necessary to utilize Geographically
Weighted Regressions (GWR) which consider the locations to establish the relationships
between variables. This allows to categorize the importance of existing relationships at any
place of the field and decide which variable is the more important to estimate potential soil
fertility.
In consequence, the combination of geostatistical techniques, the Rasch model and
GWR constitutes one of the most appropriate and novel way to delimit with a rational basis
the more homogeneous areas in an agricultural field...