¿Qué es la agricultura de precisión?
Variabilidad de los lotes.
Un poco de historia.
¿Cuáles son las principales herramientas de la agricultura de precisión?
Agricultura de precisión en Argentina.
Ejemplo Práctico de integración.
Aspectos Económicos.
Perspectivas para la agricultura de precisión en Argentina.
Glosario de Agricultura de precisión.
Bibliografía

¿Qué es la agricultura de precisión?

El concepto sobre el que se basa la agricultura de precisión es aplicar la cantidad correcta de insumos, en el momento adecuado y en el lugar exacto (Heermann D. F, Hoeting J. et al, 2002). Es el uso de la tecnología de la información para adecuar el manejo de suelos y cultivos a la variabilidad presente dentro de un lote. La agricultura de precisión (AP) involucra el uso de sistemas de posicionamiento global (GPS) y de otros medios electrónicos para obtener datos del cultivo. La información obtenida puede usarse para implementar planes de manejo de la variabilidad. Junto a la biotecnología, es uno de los cambios tecnológicos más importantes que ha vivido la agricultura en los últimos años.
Las tecnologías de la agricultura de precisión permiten satisfacer una de las exigencias de la agricultura moderna: el manejo óptimo de grandes extensiones.
Se presenta como principal ventaja que el análisis de resultados de los ensayos se puede realizar por sectores diferentes dentro de un mismo lote, y de esta manera ajustar el manejo diferencial dentro de los mismos. Por ejemplo, los rendimientos de dos cultivos pueden ser idénticos si se usan los promedios, pero diametralmente opuestos en una situación de loma y en una de bajo en un determinado lote. Este dato sólo podrá obtenerse mediante la realización de un mapa de rendimiento. Del mismo modo, podrán analizarse, el tipo y la dosis de fertilizante a aplicar, la densidad de semilla, la fecha de siembra, el espaciamiento entre hileras, etc.
El uso de las tecnologías de la agricultura de precisión puede ayudar a mejorar los márgenes, a través de un aumento del valor del rendimiento (cantidad o calidad), de una reducción en la cantidad de insumos, o de ambos simultáneamente.

Concluyendo, la agricultura de precisión puede afectar tanto a los costos como a los beneficios mediante la obtención de:
1) Mayores rendimientos con el mismo nivel de insumos, simplemente redistribuyéndolos.
2) Mismos rendimientos con menores insumos.
3) Mayores rendimientos y reducción de los insumos.
4) Mayor calidad en las cosechas debido a una mejor combinación de los requerimientos y los insumos aplicados. Es bien conocido que las deficiencias de nutrientes reducen el crecimiento de los cultivos y la calidad del grano.

Variabilidad de los lotes

La variabilidad natural de los lotes incluye: (a) variabilidad de suelos, (b) variabilidad biológica, y (c) variabilidad en los procesos dinámicos del suelo (Hatfield, 2000).
El suelo puede variar espacialmente en la capacidad de retención de agua, materia orgánica, y en otras características físicas y químicas por tipo de topografía, como así también por una serie de elementos interactuantes como ser: cantidad, frecuencia e intensidad de precipitaciones, radiación solar, vientos, textura (arcilla, limo, arena, fragmentos gruesos), temperaturas máximas y mínimas, profundidad de capas restrictoras, etc. Uno de los desafíos es cuantificar dicha variabilidad.
La variabilidad biológica dentro de los lotes puede ser tan grande como la variabilidad de suelos, incluyendo la variabilidad en la población de microbios del suelo, población de malezas, población de insectos, ocurrencia de enfermedades, crecimiento del cultivo y por último: rendimiento, que es la variable-diagnóstico que permite a los productores darse cuenta del resultado de toda la variabilidad biológica ocurrida durante el ciclo del cultivo.
La variabilidad en los procesos dinámicos del suelo se puede entender mirando, por ejemplo, a la dinámica del Nitrógeno (N): el N en el suelo representa el balance existente entre un número de procesos, tales como la mineralización, inmovilización, desnitrificación, volatilización, nitrificación, adsorción, absorción por los cultivos, y percolación. Otro desafío es cuantificar la respuesta del cultivo al N por tipo de suelo y topografía, tal como lo proponen Bongiovanni y Lowenberg-DeBoer (2001).
No es menor considerar la variabilidad inducida por el manejo dentro de la cual cabe destacar:
condiciones del cultivo e insumos (selección del híbrido o variedad a utilizar, densidad de siembra y uniformidad de la misma, distanciamiento entre hileras, profundidad de siembra, control de malezas, control de enfermedades y plagas, tipo, dosis, momento y posicionamiento del fertilizante y demás agroquímicos) eficiencia de aplicación de cada insumo, historia previa del lote (rotaciones, labores y compactación, años de directa y cobertura del suelo con residuos, etc.) prácticas culturales y/o errores de manejo mala aplicación de agua de riego, fertilizantes y/o agroquímicos, problemas de sembradoras o cosechadoras, conservación de la humedad del suelo).

Un poco de historia

Antes de contar con herramientas para implementar la agricultura de precisión, se consideraban los lotes como una unidad productiva, tomando datos promedio de productividad y de características físicas y químicas del suelo. Pero en esos datos promedios del lote se engloba la variabilidad que existe, tanto en potenciales de suelo como de rendimiento. Tratando grandes áreas de la misma manera, el productor pasaba menos tiempo en el campo y cubría más hectáreas por día. Las ventajas del incremento en la producción excedían a los beneficios del manejo de unidades menores a los lotes, muy intensivo en mano de obra.
A medida que la agricultura se fue mecanizando, se comenzaron a tratar los lotes como una unidad más pequeña de manejo. Hoy en día la tecnología ha alcanzado un nivel que le permite al productor medir, analizar, y manejar la variabilidad dentro de los lotes que era conocida previamente pero que no se podía manejar. La habilidad de manejar variaciones en la productividad dentro del lote y maximizar los rendimientos han sido siempre los deseos de los productores, especialmente de aquellos con limitaciones en el recurso suelo. El reciente desarrollo de microprocesadores y otras tecnologías electrónicas son nuevas herramientas disponibles para ayudar a los productores a alcanzar su meta.
Las aplicaciones constantes se basaban, generalmente, sobre propiedades medidas a través de
muestras compuestas de suelo que se recolectaban para representar las características promedio de un lote. Con tal enfoque, hay una gran posibilidad de sobre y subaplicación de insumos en un mismo lote.

¿Cuáles son las principales herramientas de la agricultura de precisión?

1. Sistema de posicionamiento global (GPS). Proporciona la respuesta a la pregunta ¿Dónde estoy? Es simplemente un “ubicador de posición” para gente, cosechadoras, sembradoras, pulverizadoras, etc. La precisión de la señal gratuita GPS
puede ser suficiente para algunas operaciones, pero no para otras. Para lograr mayor precisión se puede utilizar una corrección diferencial al GPS, lo que en conjunto se denomina DGPS.

2. Monitoreo de rendimiento y mapeo. Mide y graba el rendimiento de pequeñas áreas o “sitios” dentro del lote en forma continua, a medida que se cosecha el grano. Cada sitio tiene un ancho específico (el ancho de corte), un largo específico (la distancia recorrida por la cosechadora en el intervalo de grabación: 1a 5 segundos) y una ubicación única
(coordenadas x, y). El monitor de rendimiento también estima y graba el contenido de humedad y la cantidad de grano de cada sitio. El rendimiento, ya sea en base “seca” o en base “húmeda”, se calcula como la cantidad de grano de cada sitio dividida por el área de ese sitio de cosecha en particular. Con la ayuda de un programa se pueden hacer mapas, como el que puede apreciarse en la figura 2, el cual muestra la ubicación de estos sitios de cosecha, con sus respectivos rendimientos. Se debe recordar que el monitor de rendimiento no sirve sólo para prescribir dosis variables, sino que también es una herramienta de manejo de la información. A modo de ejemplo, un productor con 300 ha de trigo, que use el monitor de rendimiento para seleccionar las mejores variedades de trigo para cada zona de variabilidad, y que con ello aumente sus rendimientos promedio en 2 quintales/ha, podría pagar un monitor de rendimiento con GPS de U$S 7.000
en un año, sin tener en cuenta el costo extra del ensayo y análisis de datos. (Bongiovanni, 2003b).

3. Muestreo intensivo de suelos. Para determinar el manejo óptimo de la fertilidad de suelos se deben tomar muestras representativas de cada área de manejo dentro de un lote ya sea por tipo de suelo, zonas de diferente potencial de rendimiento, topografía, etc. Estas muestras son analizadas luego en el laboratorio y los resultados del análisis se interpretan con el fin de determinar cuál es el factor limitante del rendimiento. Por último, se toma una decisión sobre la cantidad de nutriente a agregar, la densidad de siembra, etc.
En Argentina, sólo el 50% del área cultivable se muestrea periódicamente para analizar los niveles de nutrientes, y solo el 25% se muestrea anualmente antes de la siembra, en tanto que en menos del 1% del área cultivable se realiza muestreo intensivo.

4. Percepción remota. Es la ciencia y el arte de obtener información sobre un objeto, área o fenómeno a través del análisis de datos obtenidos con un aparato (sensor remoto) que no está en contacto físico con ese objeto, área o fenómeno bajo estudio. El sensor remoto puede estar a pocos centímetros o a varios kilómetros, dependiendo del sistema usado y de la
información deseada. Ej.: sensor de nitrógeno, fotografías aéreas, imágenes satelitales, etc.
El uso de los sensores remotos en agricultura también se está difundiendo cada vez más en Argentina, motivado por cuatro razones, en orden descendiente de importancia: Primero, las imágenes satelitales son exigidas por ley (en la provincia de Buenos Aires) para obtener exenciones impositivas por emergencias agropecuarias (Testa, 2001). Segundo, algunos bancos usan las imágenes satelitales para otorgar préstamos para la producción o para la compra de tierras. En tercer lugar, los grandes productores usan las imágenes satelitales para determinar la calidad de la tierra y el riesgo de inundación antes de comprar o alquilar tierra. Por último, los ingenieros agrónomos usan cada vez más los sensores remotos para determinar áreas de aptitud para cultivos, topografía, índices verdes, etc.
En Argentina, la recepción de información satelital (Landsat 5 y 7) se viene haciendo desde principios de 1997 por la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE), ubicada en la zona de Falda del Cañete, a 30 Km. al oeste de la ciudad de Córdoba. Las imágenes del Landsat 5 son más económicas en Argentina que en EE.UU., lo que ha permitido que muchas instituciones y compañías privadas se beneficien de esta tecnología. La CONAE adquiere y distribuye imágenes de muchos satélites. Entre ellos están: Landsat 5 TM (sensor óptico de 7 bandas; 30 m de resolución espacial); Landsat 7 ETM (sensor óptico de 7 bandas; 30 m de resolución espacial; más una banda pancromática de 15 m de resolución espacial); SPOT 1 y 2 HRV: (sensor óptico de 3 bandas; 20 m de resolución espacial; más una banda pancromática de 10 m de resolución espacial); NOAA AVHRR: (sensor óptico de 4 bandas; 1100 m de resolución espacial); SeaWiFS: (sensor óptico de 8 bandas; 1000 m de resolución espacial); EROS-II: (sensor óptico pancromático; 2 m de resolución espacial); SAC-C: (sensor óptico de 4 bandas; 130 m de resolución espacial; más una banda pancromática de 35 m de resolución espacial); ERS: Sensor Radar; y Radarsat: Sensor Radar.
El satélite argentino SAC-C, es el primer satélite nacional de teleobservación, sus imágenes permiten realizar numerosas actividades ligadas a la economía, la producción y la utilización sustentable de los recursos naturales, siendo utilizadas por más de 200 proyectos de investigación, permitiendo la estimación de cosechas, el diseño de cartas geográficas y el monitoreo de emergencias (por ejemplo, inundaciones).

5. Sistema de información geográfica (GIS). Es un programa de computación que puede recolectar, clasificar, mapear, graficar, almacenar, analizar y mostrar datos de producción con una referencia espacial (coordenadas: latitud y longitud). Es un sistema de “información” porque permite organizar los datos para que sea posible analizarlos, evaluarlos
y tomar decisiones. Es el medio para transformar los datos en información útil para la planificación y la administración de los recursos.

6. Dosis variable de fertilizantes y densidad de siembra variable. Permite ajustar la dosis de insumos de acuerdo al mapa de aplicación realizado en un GIS. Requiere del uso de un GPS para conocer la ubicación del equipo en el lote. Una computadora integra la información del mapa de aplicación y del GPS, enviando la información al controlador del equipo para variar la dosis recomendada sobre la marcha. Si no se dispone de un sistema de dosis variable automático, una alternativa es la dosis variable manual, o la paralelización de zonas de manejo.

7. Banderillero satelital. Es un sistema de guía por GPS usado para que el equipamiento siga una trayectoria determinada en el mapa de aplicación. Se usa principalmente en pulverizadoras autopropulsadas y en aviones aplicadores.

Agricultura de precisión en Argentina.

Las técnicas de la agricultura de precisión más usadas en Argentina son el monitor de rendimiento y el sistema de guía por GPS (banderillero satelital). También se incluyen dentro de esta, densidades de siembra variable, dosis variables de fertilizantes, manejo localizado de plagas y sensores remotos, entre muchas otras aplicaciones.
La agricultura de precisión en Argentina tiene un desarrollo incipiente apoyado sobre bases firmes, dado que a pocos años de sus primeros pasos ya existen 2 antenas Beacon DGPS, 300 monitores de rendimiento, 150 con DGPS, más de 100 banderilleros satelitales, unos 10 equipos de siembra y fertilización variable, un proyecto del INTA con sede en Manfredi y unas 3 o 4 empresas privadas de servicio con asesoramiento integral del tema y muy buen nivel técnico (Bragachini; von Martín; Méndez, 2001).
La difusión para la adopción de la agricultura de precisión en Argentina comenzó a principios de 1996 en el INTA Manfredi, Córdoba, con el lanzamiento de lo que hoy es el Proyecto Nacional de Agricultura de Precisión. Este proyecto alcanzó nivel nacional en 1.999, y actualmente incluye cinco estaciones experimentales ubicadas en cuatro provincias (Buenos Aires, Córdoba, Santa Fe y Entre Ríos), con la coordinación en la Estación Experimental Agropecuaria Manfredi, Córdoba.

Como se puede observar en la Tabla 1, tanto monitor de rendimiento como banderillero satelital han sido una de las tecnologías de la agricultura de precisión más adoptadas en nuestro país, mientras que la dosis variable muestra una adopción lenta pero sostenida, en la medida en que se van identificando los factores limitantes de rendimiento y se prescriben las recomendaciones adecuadas para cada zona de manejo.

Ejemplo Práctico de integración.

Los insumos que pueden integrarse y aplicarse en forma variable bajo un planteo de agricultura de precisión son los fertilizantes, los herbicidas y pesticidas, la semilla y la cosecha.

Fertilizantes

Para un típico productor de maíz, por ejemplo, los fertilizantes significan más de un cuarto del total de gastos de una cosecha. Por lo tanto, la posibilidad de manejar mejor un insumo de tan alto costo puede tener un impacto significativo en la rentabilidad de un cultivo. Además se debe considerar el potencial de causar impacto ambiental. Los nitratos que se lixivian a través del suelo generalmente terminan en la napas, el mismo recurso que provee agua potable a más del 80 % de los pobladores rurales.

Herbicidas

El 98 % de la superficie sembrada con soja y maíz reciben aplicaciones de herbicidas. Si las tasas de aplicación son muy bajas, el control es pobre. Si las tasas de aplicaciones son demasiado elevadas, puede haber fitotoxicidad en el cultivo, pueden tener un efecto residual negativo, y pueden terminar en el agua subterránea. La aplicación variable de pesticidas tiene el potencial de ahorrar considerables sumas de dinero y de reducir el daño ambiental y a los cultivos. Existen informes que indican una reducción de hasta el 50 % en la cantidad a aplicar.
Los principales problemas ambientales que enfrenta la agricultura por el uso de herbicidas están asociado principalmente con la contaminación del agua superficial y sub-superficial. Mortensen (1999) indica que la población de malezas presenta variabilidad espacial a lo largo y a lo ancho de los lotes debido a la variabilidad en materia orgánica, textura del suelo, topografía, y la interacción de todos estos factores con el manejo del cultivo, el tipo de cultivar sembrado, y otras interacciones que existen dentro de un lote.

Pulverización

Mediante el uso de controladores automáticos de pulverización, el agricultor de precisión puede variar la cantidad de pesticida aplicado mientras atraviesa el lote. Pulverizando solo plantas individuales o manchones de malezas. En la actualidad también es posible efectuar refertilizaciones con productos líquidos como ser UAN cultivos de maíz, sorgo y trigo con dosis variable, siempre que se disponga de información adecuada acerca de la variabilidad en los requerimientos de nitrógeno en forma espacial.

Siembra

El hecho de variar la densidad de siembra basado en las características de suelo le permite al productor sembrar mayor densidad sobre suelos que pueden soportar mayores poblaciones de plantas.

Cosecha

Mediante sensores en la cosechadora se puede medir el flujo de grano que entra a la tolva y se puede calcular el rendimiento por hectárea a medida que se cosecha. Uniendo esta tecnología con el GPS le permite al productor de precisión grabar rendimientos sobre una base de sitio específico. El monitoreo de rendimiento mejora la posibilidad de localizar las variaciones en el lote y de comenzar a descubrir factores que afectan el rendimiento.

Aspectos Económicos

Bongiovanni (2002) utilizó datos de monitor de rendimiento provenientes de ensayos a campo de fertilización nitrogenada en maíz en la zona de Río Cuarto, para estimar las funciones de producción sitio-específicas por topografía, usando un modelo de auto-regresión espacial. Los ensayos se condujeron en tres sitios y durante tres campañas. El diseño experimental de este estudio, que es la tesis doctoral del autor, incluyó tratamientos de franjas con dosis uniformes de N a lo largo del lote, en bloques al azar, usando regresión para estimar las curvas de respuesta al N por topografía. Se utilizó un sistema de presupuestos parciales para calcular las dosis óptimas de N para aplicación uniforme y para dosis variable. En la Tabla 3, se puede observar el costo de indiferencia de la dosis variable de N (U$S/ha) por establecimiento y por campaña.

El margen neto por fertilización con N se calculó usando análisis marginal, el que indica que la rentabilidad máxima se obtiene cuando el valor de un aumento marginal en el rendimiento por aplicación de N, es igual al costo de aplicar una unidad extra de N, o en otras palabras, cuando el valor del producto marginal es igual al costo del factor marginal, el N en este caso.
Se utilizaron estas dosis óptimas económicas porque constituyen una mejor alternativa a las dosis “agronómicas” cuando se dispone de la información para construir las curvas de respuesta.
Los resultados de un análisis de rentabilidad de la agricultura de precisión en trigo realizado por Bongiovanni (2003a) en base a las curvas de respuesta al N obtenidas por Melgar y colaboradores (2001) indican que la ganancia extra por usar dosis variable de N sería de $9,98/ha para años normales y de $31,61/ha para años húmedos. No obstante los resultados alentadores del análisis económico preliminar, se debe tener siempre presente que la rentabilidad de la agricultura es específica de cada sitio, dependiendo de la variabilidad; es decir, no se puede generalizar a condiciones que sean distintas a las estudiadas.
También es posible adaptar algunas alternativas sitio-específicas para fertilizar con dosis variable, como fertilizar con N solamente en las lomas, donde más se necesita, lo que reduce el costo de la dosis variable y aumenta la rentabilidad. Por lo tanto, el costo extra de la dosis variable está asociado a cierta incertidumbre que depende del nivel de manejo.

Por último, se debe recordar que el monitor de rendimiento no sirve sólo para prescribir dosis variables, sino que también es una herramienta de manejo de la información. A modo de ejemplo, un productor con 300 ha de trigo, que use el monitor de rendimiento para seleccionar las mejores variedades de trigo para cada zona de variabilidad, y que con ello aumente sus rendimientos promedio en 2 quintales/ha, podría pagar un monitor de rendimiento con GPS de U$S 7.000 en un año (sin tener en cuenta el costo extra del ensayo y análisis de datos) (Bongiovanni, 2003b). Si el ejemplo se hace para un productor con 900 ha de maíz y soja, que aumenta sus rendimientos promedio en 50 Kg. /ha de soja y en 100 Kg. /ha de maíz, podría pagar un monitor de rendimiento con GPS de U$S 7.000 en un año.

No obstante los resultados de los análisis económicos son alentadores, se debe tener siempre presente que la rentabilidad de la agricultura es específica de cada sitio, dependiendo de la variabilidad; es decir, no se puede generalizar a condiciones que sean distintas a las estudiadas.

Perspectivas para la agricultura de precisión en Argentina.

Se debe destacar que la mayor ventaja del uso de imágenes satelitales en Argentina se debe a tres razones: primero, la falta de información cartográfica detallada. Los mapas de suelos que se disponen en algunas partes del país son en una escala de 1:50.000, y no existen los modelos de elevación digital, como los que se usan en Estados Unidos para analizar la variabilidad espacial de áreas agrícolas. Segundo, las imágenes de cámaras multiespectrales son muy caras, porque están en manos de empresas extranjeras. El tercer y último factor determinante en el mayor uso de las imágenes satelitales es que las fotografías aéreas en blanco y negro (pancromáticas) que se disponen están desactualizadas, porque son las mismas que se tomaron para la creación de las cartas de suelo, a fines de los años 1960 y comienzo de los años 1970. Han quedado desactualizadas porque la siembra directa ha reemplazado a la labranza convencional en gran parte de la Pampa Húmeda. Por lo tanto, las imágenes satelitales constituyen una importante fuente de información en lo que se refiere a series de imágenes en el tiempo y a información actualizada.

Agricultura sustentable es la que, en el largo plazo, mejora la calidad del medio ambiente y de los recursos naturales de los que depende la agricultura; satisface las necesidades básicas de alimentación humana y de fibras; es económicamente viable; y mejora la calidad de vida de los productores y de la sociedad en general (ASA, 1989). La agricultura no puede ser sostenible si los productores usan prácticas que no son socialmente aceptables o que no son rentables. Si se asume que usar insumos externos en la producción agropecuaria es inevitable, la agricultura de precisión puede ayudar a manejar esos insumos de forma tal que ayude a conservar el medio ambiente y aumentar la rentabilidad. Usando el conocimiento sitio-específico, la agricultura de precisión puede afinar las dosis de fertilizantes, semillas y otros agroquímicos de acuerdo al tipo de suelo y otras condiciones.
La bibliografía indica que la agricultura de precisión puede contribuir en varias formas a la sustentabilidad de la agricultura, confirmando la idea intuitiva de que la AP reduce la carga de agroquímicos sobre el ambiente, aplicando fertilizantes y pesticidas solamente donde se los necesita, y cuando se los necesita. Los beneficios provienen de un menor uso de insumos y consecuentemente, de una menor contaminación ambiental. Otros beneficios incluyen una reducción en la tasa de desarrollo de resistencia a los pesticidas. Los resultados de un ensayo preliminar realizado en Argentina en la campaña 1998-99 constituyen un buen ejemplo de cómo se puede usar la información sitio-específica y la aplicación con dosis variable para mantener la rentabilidad, al mismo tiempo que permite reducir la aplicación de nitrógeno. Los resultados del análisis de sensibilidad indican que la agricultura de precisión es una alternativa más rentable que la fertilización con dosis uniforme, para un amplio rango de restricciones en la cantidad de nitrógeno aplicada. Estas restricciones pueden venir de leyes ambientales o por parte productores que quieran reducir la contaminación ambiental. En el ejemplo, la dosis variable de nitrógeno permite mantener la rentabilidad aún cuando el nitrógeno se restringe a menos de la mitad de la dosis recomendada para aplicación uniforme. La agricultura de precisión no es un sustituto sino un complemento de otras prácticas de manejo sustentable, ni tampoco reemplaza a otras ciencias; simplemente proporciona más información y brinda más y mejores oportunidades de manejo (Bongiovanni and Lowenberg-DeBoer, 2004).
El productor argentino dispone de casi todos los desarrollos mecánicos y electrónicos / inteligentes disponibles a nivel mundial en materia de técnicas de aplicación de fertilizantes sólidos o líquidos. Solo hace falta un buen diagnóstico agronómico y/o económico de la situación más apropiada para cada campo en particular y dentro de ello comprender que hoy los lotes o ambientes de manejo están definidos por coordenadas GPS y no por un alambrado o camino como se hacía con la agricultura convencional.

Glosario de Agricultura de precisión

Actuador / Actuator: Dispositivo utilizado en una aplicación de dosis variable que físicamente se mueve en respuesta a señales de un controlador para regular la cantidad de material aplicado al lote.

Agricultura de precisión / Precision Farming: Manejo de uno o más insumos para la producción de cultivos, fertilizantes, cal, herbicidas, insecticidas, semillas, etc., con una bese de aplicación de sitios específicos para reducir residuos, incrementar beneficios y mantener la calidad del ambiente. Modernas herramientas que permiten la obtención y análisis de datos georreferenciados, mejorando el diagnostico, la toma de decisiones y la eficiencia en el uso de insumos.

Aplicación de dosis Variable (VRA) / Variable-Rate-Aplication (VRA): Ajuste de la cantidad de insumos para cultivos, tales como semillas, fertilizantes y agroquimicos para equipar las condiciones en un lote.

Atributo / Attribute: Descripción característica de un ítem.

Canal / Channel: circuito necesario para un receptor de GPS para recibir la señal de un simple satélite.

Datos georreferenciados / Georeferenced Data: Datos espaciales que pertenecen a ubicaciones especificas en la superficie terrestre.

Fotografía aérea / Aerial Photography: Técnica de sensado remoto en la que una foto de una porción de una superficie es tomada desde un avión o satélite en vuelo.

Landsat (Land Satellite): Nombre dado a una serie de satélites científicos norteamericanos usados para estudiar la superficie de la tierra usando técnicas de sensado remoto.
Latitud/Longitud / Latitude/Longitude (LAT/LONG): Sistema de coordenadas que identifica la posición en la tierra. La latitud es la posición de norte a sur. La longitud es la posición de este a oeste. Las ubicaciones son descriptas en unidades grados, minutos y segundos.

Manejo del Cultivo con Dosis Variable / Site Especific Crop Management: Uso de la variabilidad del suelo y parámetros del cultivo para tomar decisiones en la aplicación de insumos.

Mapa base / Base Map: Mapa conteniendo contornos de lotes y datos usados para ubicación de referencia.

Mapa de Color de Suelo / Soil Color Map: Mapa que provee información de la textura del suelo y los niveles de Materia orgánica del suelo que pueden indicar diferencias en los parámetros edáficos en los lotes.

Mapa de Rendimiento mediante Sitios Específicos / Site Especific Yield Map: Representación de los rendimientos de un cultivo en un lote colectados sobre la marcha por una cosechadora equipada con un monitor de rendimientos instantáneo. Cada locación/sitio en un lote tiene asignado un valor específico de rendimiento de cultivo.

Mapeo de Rendimiento / Yield Mapping: Método de medicion y grabado de rendimiento e información de posición a medida que el grano es cosechado. La información grabada es luego usada para producir mapas de rendimiento y registros de rendimientos.

Monitor de rendimiento del tipo Tandas / Batch-Type Yield Monitor: Monitor de rendimiento que pesa una cantidad de grano cosechado y se apoya en la tolva de la cosechadora o mientras se está descargando. El rendimiento debe ser calculado usando una estimación del área cosechada.

Monitoreo del cultivo / Crop Scouting: Evaluación visual de las condiciones del cultivo, incluyendo estado de crecimiento, madurez, vigor de la planta, presencia de enfermedades, infestación de malezas e insectos.

Monitor de rendimiento instantáneo / Instantaneus Yield Monitor: Aparato que mide continuamente (tiempo real) el rendimiento de un cultivo mientras el operario cosecha.

Monitoreo de Rendimiento / Yield Monitoring: Método de medicion sobre la marcha, de información de rendimiento y visualización del mismo al operador a medida que el grano es coschado.

Percepción remota / Remote Sensing: Acto de detección y/o identificación de un objeto, serie de objetos, o superficies sin tener el sensor en contacto directo con el objeto.

Radar (detección de Radio y Rangos) / Radar (Radio Detection and Ranging): Método para determinar la posición o velocidad de un objeto mediante la emisión de señales de alta frecuencia al objeto y la medicion de la señal reflejada.

Resolución Espacial / Spatil resolution: Tamaño más pequeño de un objeto que puede ser distinguido mediante un equipo de sensado remoto.

Sistema de Información Geográfico / Goegraphic Information System (GIS): Sistema generalmente basado en computadoras, para la entrada, almacenaje, recuperación, análisis y muestra de datos geográficos. La base de datos está usualmente compuesta de mapas como representaciones espaciales llamadas capas. Estas capas pueden contener información de un número de atributos incluyendo topografía del terreno, el uso de la tierra, posición de la tierra, rendimiento de cultivos, dosis de aplicación de insumos y niveles de nutrientes del suelo.

Sistema de posicionamiento / Positioning System: Sistema general para identificar y grabar, por lo general electrónicamente, la ubicación de un objeto o persona.

Sistema de posicionamiento global / Global Positioning System (GPS): Red de satélites controlados por el Departamento de Defensa que son diseñados para ayudar a determinar la posición en un radio receptor en latitud, longitud y altitud. GPS no es sinónimo de agricultura de precisión, GPS es solo una tecnología usada en Agricultura de precisión.

Sistema de posicionamiento global diferencial / Differential global Positioning System (DGPS): método de uso del GPS que mejora la precisión de la posición a través de una corrección diferencial.

Sistema de Sensado Activo / Active Sensing Systems: Sistemas de sensado remoto que generan una señal, que rebota en un objeto y mide la señal reflejada.

Variabilidad espacial / Spatial Variability: Diferencias en las condiciones de un lote, tales como tipos de suelo y niveles de nutrientes, para una locación de un lote a otro.

Bibliografía

Bragachini, M., Von Martín, A., Méndez A. (2001). Manejo sitio específico de cultivos. En: AAPRESID Siembra Directa: día de campo. Regional Centro Norte de Córdoba, AAPRESID. Pps. 9-16.

Bragachini, M., Von Martín, A., Méndez A. (2002). Proyecto agricultura de precisión. INTA Manfredi. Documento preparado para el 3º taller internacional de agricultura de precisión del cono sur de América.

Bragachini, M. 2003. INTA Manfredi.

Bongiovanni, R. 2002. A Spatial Econometric Approach to the Economics of Site-Specific Nitrogen
Management in Corn Production. Ph.D. Thesis, Agricultural Economics, Purdue University. 306 pps.

Bongiovanni, R. (2004). INTA Manfredi. Proyecto agricultura de precisión. INTA Manfredi. Rentabilidad de la agricultura de precisión. Trabajo preparado para la Revista Agromercado.

Heermann, D. F, J. Hoeting, S. E Thompson, H. R Duke, D. G Westfall,G. W Buchleiter, P Westr, F. B Pearis y K Fleming (2002). Interdisciplinary Irrigated Precision Farming Research, en Precision Agriculture 3. Editado por Kluwer academic publishers, Holanda. Pps. 47-61.
Proyecto Agricultura de precisión.1.998.Glosario Agricultura de precisión. INTA Manfredi.