{"id":21993,"date":"2026-04-01T16:09:40","date_gmt":"2026-04-01T19:09:40","guid":{"rendered":"https:\/\/loboproduccionesaudiovisuales.ar\/?p=21993"},"modified":"2026-04-01T16:42:23","modified_gmt":"2026-04-01T19:42:23","slug":"expertos-confirman-que-los-drones-potencian-el-rendimiento-agricola","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/loboproduccionesaudiovisuales.ar\/?p=21993","title":{"rendered":"Expertos confirman que los drones potencian el rendimiento agr\u00edcola"},"content":{"rendered":"

Un equipo de especialistas puso a prueba una estrategia de fertilizaci\u00f3n basada en agricultura de precisi\u00f3n. Mediante el uso de drones para relevar el estado del cultivo y algoritmos que procesan esa informaci\u00f3n, lograron generar mapas de recomendaci\u00f3n que permiten ajustar la dosis de nitr\u00f3geno en cada sector del lote.<\/strong><\/p>\n

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\u201cLogramos reducir de manera significativa la cantidad de nitr\u00f3geno aplicado sin perder rendimiento. La clave fue usar informaci\u00f3n precisa del cultivo para ajustar la fertilizaci\u00f3n en cada sector del lote, d\u00e1ndole a cada ambiente exactamente lo que necesita\u201d, explic\u00f3 Gonzalo Scarp\u00edn, investigador del INTA Reconquista.<\/p>\n

El trabajo se enfoc\u00f3 en reemplazar el esquema tradicional de fertilizaci\u00f3n uniforme por un manejo sitio-espec\u00edfico, apoyado en herramientas de agricultura de precisi\u00f3n. En lugar de aplicar la misma dosis en todo el lote, la estrategia busc\u00f3 identificar las diferencias dentro del cultivo y ajustar el aporte de nitr\u00f3geno seg\u00fan la necesidad real.<\/p>\n

Para generar esa informaci\u00f3n, el lote fue relevado con un dron equipado con sensores multiespectrales. El equipo capt\u00f3 datos sobre el estado del cultivo a partir de distintos \u00edndices vegetativos \u2014NDVI, GNDVI y NDRE\u2014 que permiten detectar variaciones de vigor entre sectores.<\/p>\n

\u201cPrevio a la fertilizaci\u00f3n realizamos un vuelo con dron que nos permiti\u00f3 obtener mapas muy detallados del cultivo. Esa informaci\u00f3n es la base para tomar decisiones m\u00e1s precisas\u201d, sostuvo Scarp\u00edn.<\/p>\n

Los datos generados por el dron fueron procesados mediante un algoritmo que transform\u00f3 las diferencias observadas en el lote en un mapa de recomendaci\u00f3n de fertilizaci\u00f3n. A partir de ese procesamiento, se definieron dosis espec\u00edficas de nitr\u00f3geno para cada sector.<\/p>\n

\u201cEl algoritmo traduce los colores del mapa en una recomendaci\u00f3n concreta. As\u00ed podemos aplicar m\u00e1s nitr\u00f3geno donde el cultivo lo necesita y menos donde no hace falta\u201d, detall\u00f3 Daniela Vitti Scarel \u2014especialista del INTA Reconquista\u2014.<\/p>\n

El ensayo compar\u00f3 este manejo con la fertilizaci\u00f3n tradicional de dosis fijas y con parcelas sin aplicaci\u00f3n de nitr\u00f3geno. Los resultados mostraron que, en los tratamientos variables, la cantidad promedio aplicada se redujo de manera marcada: \u201cEn muchos casos la dosis total fue menos de la mitad de la que se aplica con un manejo uniforme\u201d, se\u00f1al\u00f3 la investigadora.<\/p>\n

A pesar de esa reducci\u00f3n, los rendimientos se mantuvieron en niveles competitivos. Esto permiti\u00f3 mejorar la eficiencia en el uso del nitr\u00f3geno, es decir, la cantidad de grano obtenida por cada kilo de fertilizante aplicado.<\/p>\n

El trabajo confirma el potencial de integrar drones, algoritmos y an\u00e1lisis de datos para transformar la informaci\u00f3n del cultivo en decisiones de manejo m\u00e1s precisas. Estas herramientas ofrecen una v\u00eda concreta para optimizar uno de los insumos m\u00e1s relevantes de la producci\u00f3n agr\u00edcola.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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