Claves para lograr los mejores rindes en cultivo bajo riego

Se trata de los resultados de la investigación llevada a cabo por KILIMO, la plataforma inteligente que permite saber cuándo y cuánto regar, sobre la última campaña de cultivo de Maíz en Argentina. Además, un informe sobre el uso de las imágenes satelitales como ventaja diferencial.

KILIMO, la herramienta tecnológica que brinda información sobre cuándo y cuánto regar con un 92% de exactitud en los resultados, presenta los resultados de la investigación obtenidos sobre la cantidad de agua aplicada al maíz durante la campaña 2017/18 en Argentina. Los datos se obtuvieron de aproximadamente 100 balances hídricos llevados a cabo sobre 43 establecimientos ubicados en 9 diferentes zonas del País.

En Argentina, el Maíz es uno de los principales cultivos bajo riego ya que el aporte obtenido por las precipitaciones no alcanza a cubrir las necesidades requeridas campaña tras campaña. El sistema de riego se transforma en un recurso estratégico para que los cultivos logren un incremento de hasta un 50% por ciento respecto a los lotes en secano, es decir, aquellos cultivos que crecen sólo con el agua de lluvia.

La investigación señala algunas de las zonas de Argentina, como El Valle de Catamarca, Sur y Centro de Córdoba, donde el riego es una herramienta complementaria que reduce el riesgo climático de las cosechas, estabiliza y aumenta los rendimientos de los cultivos. En dichas áreas los milímetros regados son menores que en otras ya que las precipitaciones alcanzan a cubrir una gran parte de la demanda de los cultivos.

Asimismo, la investigación señala zonas como el Centro de la Provincia de San Luis donde las precipitaciones cubren un bajo porcentaje del consumo y por ello, la producción, no puede llevarse a cabo sin riego.

Cabe destacar que, en zonas con escasez de precipitaciones, el sistema de riego es la principal tecnología para atenuar la falta de lluvias. En algunos casos la utilización del riego complementario puede representar hasta el 40% de los costos de producción.

Trad afirmó: “En la actualidad, el 50% de la producción mundial de alimentos se encuentra bajo riego y es por ello que controlar la actividad de irrigación es imprescindible.  No sólo para reducir los costos económicos sino para cuidar un recurso natural escaso como es el agua y para aumentar la rentabilidad en los cultivos”.

Uso de las imágenes satelitales como complemento del sistema de riego

Hoy, gracias a la aplicación de herramientas tecnológicas en el campo, es posible simplificar la actividad agropecuaria basándose en el procesamiento de información satelital y datos climáticos sin la necesidad de instalar equipos a campo.

La información satelital sirve para el control y monitoreo de riego y se obtiene a través de la utilización de imágenes satelitales que brindan información exacta del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) o “índice verde”.

Estas imágenes se adquieren de 5 satélites que publican datos periódicos y ayudan, en el modelo propuesto por Kilimo, a conocer cuál es la cantidad de agua en milímetros que se pierde día a día en cada lote.

Para obtener datos climáticos y optimizar el riego

ü  Se recolecta información proveniente de más de 8000 estaciones meteorológicas existentes en la zona agrícola Argentina

ü  Se utiliza las estaciones meteorológicas disponibles combinando sus fuentes para ajustar la información a cada lote

ü  Se combinan las imágenes satelitales para determinar un coeficiente de cultivo específico para cada lote.

ü  Se mide cada constante hídrica con el lote al inicio del cultivo

ü  Se utilizan datos satelitales integrados para detectar circunstancias inesperadas y reaccionar acorde a los cambios en el consumo del cultivo

A modo de síntesis, para obtener un servicio preciso sin instalación de ningún tipo de aparatos a campo, maximizar el rendimiento de los cultivos, utilizar la menor cantidad de agua posible y reducir los costos en la actividad del riego en contextos extensivos e intensivos, es fundamental contar con monitoreo satelitales de manera periódica, que se adquieren a partir de grandes volúmenes de datos (Big Data) y muestreos de suelo en cada lote.

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