¿Por qué MSU está volando 12.000 hectáreas de maíz?

MSU eligió a DroneScope.ag. para agregar una capa de información clave que le permita optimizar la producción de maíz. Buscan determinar densidades por ambiente, cantidad de plantas emergidas y dónde hace falta reforzar la fertilización. El análisis de Nicolás Ridley detrás de la decisión de usar drones.

Nicolás Ridley es responsable del área de tecnología de MSU, una empresa agropecuaria familiar que siembra más de 140.000 hectáreas en distintas regiones de Argentina. “Una de las funciones básicas de mi tarea es producir de manera más eficiente, con el menor costo por tonelada producida”, aclara.

En MSU hace 4 años que trabajan con aplicación variable de insumos y esta campaña lo harán en unas 20.000 hectáreas. “La ambientación de los lotes y la siembra variable no solo nos permiten optimizar el uso de insumos, también determinar cuál es la densidad óptima de maíz para cada ambiente y de esa forma potenciar la producción”, explica Ridley y abre un tema clave: “sucede que, a veces, la densidad prescripta difiere de la sembrada y de la lograda. Y para hacer prescripciones a medida tenemos que comparar densidades logradas. Uno, con el mapa de rinde, puede hacer comparación de rinde, pero le está faltando la densidad real lograda para poder definir en un futuro qué densidades quiere prescribir. Es por eso que este año decidimos sumar una capa adicional, que es la del recuento de plantas con drones”.

Los vuelos con drones sobre el cultivo de maíz vienen a aportar información sobre la diferencia entre densidades fijas y variables y, adicionalmente, permiten determinar el coeficiente de logro por ambiente, es decir, la cantidad de plantas emergidas en cada sector del lote.

Estos vuelos se hacen entre V2 y V4. “V2 para tener un área mínima por planta para que la detecte el algoritmo y V4 antes de que se empiecen a tocar las hojas y que el algoritmo logre discriminar si es 1 o 2 plantas”, detalla Ridley y aclara que en esta campaña volarán 10.000 o 12.000 hectáreas. “Es un área importante. Hicimos ensayos con distintas empresas de drones y nos decidimos por DroneScope.ag. Analizamos todo y ya determinamos cómo queremos que nos entreguen la información, en qué formato y de qué manera, para que nos sirva. Nosotros entregamos el mapa de ambientación y nos darán el recuento y el coeficiente de variación por ambiente en base a ese mapa”, explica.

Ridley destaca que “de DroneScope.ag nos gustó cómo nos presentan la información, la flexibilidad, la posibilidad de disponer de las imágenes en la plataforma online para verlas cuando queramos y la información resumida en una tabla a partir de la cual se toman las decisiones”. Los vuelos ya comenzaron y también la entrega de los informes. Con los datos de recuento por ambiente en MSU piensan ir evaluando el ajuste de la fertilización nitrogenada si es necesario.

Para Ridley, lo verdaderamente crítico es el análisis de los datos y ese es un aporte adicional que le hace el equipo de DroneScope.ag. “El uso de la tecnología en sí misma no es costosa, lo que implica un esfuerzo extra es el análisis de los datos para la empresa. En este caso, DroneScope.ag nos entrega la información procesada y a su vez podemos acceder a ella dato por dato. Si yo me tengo que poner a juntar los valores y hacer los cálculos me llevaría mucho más tiempo. Esto, ya predigerido de la manera en que nosotros lo necesitamos, nos la hace mucho más fácil”, destaca el técnico. 

¿Cómo sigue la película? “Cuando cosechemos, analizaremos el mapa de rindes por ambientes y veremos cuál fue la diferencia de rinde entre las distintas densidades por ambiente. Con esa información podremos decidir cuál es la población ideal para cada situación”, concluye. 

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