Mapear para manejarlas
Disponer de un mapa georreferenciado de la distribución de malezas en el campo es una herramienta de valor para una aplicación racional de los agroquímicos
En Argentina la mayoría de las aplicaciones de herbicidas se realiza en forma uniforme en la totalidad del lote, es decir en cobertura total. Pero es sabido que la distribución de malezas no es homogénea, sino que suele aparecer en forma de “manchas”; por sectores. Esto provoca un uso poco eficiente del agroquímico ya que una parte de éste no impacta sobre las malezas sino sobre el suelo o el rastrojo.
Un equipo de investigadores encabezado por el Ing. Agr. Andrés Moltoni del Laboratorio de Electrónica del Instituto de Ingeniería Rural del INTA Castelar, diseñó y elaboró un prototipo de detector de malezas que trabaja con el método de detección de color rojo y cercano al infrarrojo (RR/NIR). Los resultados de las pruebas a campo fueron presentados en el Congreso Internacional de Mecanización y energía en Agricultura realizado en Turquía.
Los detalles del ensayo
En una prueba a campo éste dispositivo se utilizó conectado además a un módulo GPS y así registrar, conjuntamente con los valores de NDVI, los valores de latitud, longitud y velocidad del móvil.
Como lote de ensayo utilizó un sector de campo pretratado con glifosato en franjas paralelas de diferente ancho ; 7; 4 y 2 metros de ancho, divididas en grupos como se aprecia en la Figura 1.
Figura 1. Mapa de ubicación de las franjas en el lote.
Figura 2. Vista del lote ensayado.
Figura 3. Vista del lote ensayado.
Se buscó lograr un mapa georreferenciado de la distribución de malezas que podría ser utilizado como información en una aplicación variable de herbicidas para una situación de pre siembra o pre emergencia. Se hizo circular el tractor en forma paralela y perpendicular a las franjas generadas, y en dos días diferentes, para eliminar posibles diferencias en las lecturas correspondientes a la orientación del sensor o a la incidencia de la luz debida a la posición del sol. La velocidad promedio del tractor fue de 7,5 Km/h, registrándose máximos de 8,2 Km/h.
La velocidad promedio mencionada equivale a 2 m/s con lo que el dispositivo guardará de 3 a 4 registros en las franjas gruesas y al menos uno en las franjas angostas. De circular a una velocidad mayor, no se contaría con una cantidad adecuada de registros para las franjas angostas.
Figura 4. Detector instalado en el tractor.
Malezas con coordenadas
Con los datos registrados y bajados a una PC se conformaron los mapas georeferenciados de las malezas presentes en el lote, por medio del programa AFS de la empresa Case.
La Figura 6 muestra uno de los mapas correspondientes a la circulación del tractor en forma paralela a las franjas. Los puntos verdes indican presencia de malezas y los rojos malezas.
Figura 6. Mapas de malezas circulación del tractor paralela a las franjas ensayadas Primera Repetición.
Como podemos apreciar en esta figura existen puntos verdes mezclados dentro de filas de puntos rojos lo que indicaría malezas dentro de las zonas tratadas con herbicida. Esto se debe a que, efectivamente, existen malezas en tales zonas como se ve en las fotos.
En la Figura 7 se puede observar un mapa correspondiente a la circulación del tractor en forma transversal a las franjas tratadas.
Nuevamente podemos verificar un comportamiento similar al caso anterior, aunque para este sentido de circulación no se distinguen con tanta claridad las franjas, principalmente en las angostas ya que la frecuencia de muestreos a la velocidad de avance ensayada puede determinar la falta de lectura sobre la zona con malezas.
El mapa final
Por último se agruparon los cuatro mapas uno encima de otro y se puede apreciar como en la zona de franjas anchas, éstas se manifiestan claramente, y no tanto en la zona de franjas de 2 m. (Figura 8)
Figura 7. Mapas de malezas circulación del tractor transversal a las franjas ensayadas Segunda Repetición.
Figura 8. Mapa de malezas de todos los puntos relevados. Se suma aquí la información de los cuatro mapas individuales (dos de los cuales se muestran mas arriba)
Resulta interesante comparar este último mapa, que contiene todos los puntos registrados, con el esquema de franjas planteado en un primer momento para el ensayo (Figura 1), de manera de corroborar la ubicación de los puntos relevados por el dispositivo.
Figura 9. Mapa interpolado de todos los puntos relevados.
Por último, mediante el uso de un programa de interpolación (Surfer
8.0) se puede generar un mapa continuo como el de la Figura 9, en donde quedan en evidencia nuevamente, las franjas relevadas producto del tratamiento realizado al lote.
Conclusiones de lo ensayado
El dispositivo detector presentó un comportamiento adecuado al ser evaluado en forma dinámica permitiendo la correcta generación de los mapas de malezas presentes en el lote.
La precisión del mapa así generado estará determinada por la densidad de malezas, el tamaño de los manchones y la velocidad de avance, ya que, recordemos, el muestreo genera un dato por segundo; por lo tanto a menor velocidad de avance los puntos de muestreo corresponderán a sitios más cercanos entre sí.
El equipo de investigadores está compuesto por: Andrés Moltoni, Gerardo Masiá, Ramiro Cid, Luciana Moltoni, Adriana Fuica y Sebastián Furo; todos del Instituto de Ingeniería Rural, INTA Castelar.
Trabajo citado: Moltoni, A.F.; Masia, G.; Cid, R.; Moltoni, L.A.; Fuica, A.M.; Duro, S.; Casartelli, M.; Hilbert, J.A. (2008). Site-Specific Weed Control: Dynamic Performance and Weed Mapping of a Weed detector System Designed by Researchers of INTA. 10th International Congress on Mechanization and Energy in Agriculture. Proceedings ISBN: 978-975-7666-93-6. pp. 631-635. Turquía.
