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Tecnologías emergentes para asistir a la toma de decisiones agronómicas


En el segundo día del Congreso Nacional SeaMaíz, se llevó a cabo una charla sobre las «Tecnologías emergentes para asistir a la toma de decisiones agronómicas», con el objetivo de buscar un nuevo enfoque de la utilización de sensores remotos para ajustar las recomendaciones agronómicas de maíz. El Dr. Nahuel Peralta, de Monsanto Sudamérica, explica…


En el segundo día del Congreso Nacional SeaMaíz, se llevó a cabo una charla sobre las «Tecnologías emergentes para asistir a la toma de decisiones agronómicas», con el objetivo de buscar un nuevo enfoque de la utilización de sensores remotos para ajustar las recomendaciones agronómicas de maíz.

El Dr. Nahuel Peralta, de Monsanto Sudamérica, explica que la principal idea es trabajar con sensores remotos para ir mejorando la productividad de los cultivos. Destaca que existen brechas de rendimiento e impacto de las prácticas agronómicas, nuevas tecnologías emergentes para reducir el GAP y recomendaciones agronómicas con agricultura digital.

En cuanto al tema brechas, relata que los rendimientos alcanzables se realizan a través de modelos de simulación y, que la brecha está dada por no hacer una buena decisión de híbrido o de nitrógeno, ya que los productores no aplican lo que necesitan los cultivos. Como consecuencia, se obtiene una gran brecha, plagas y malezas.

Peralta recomienda que se trabaje en recomendaciones integradas, lo cual da una visión de sistemas y asimismo, aconseja trabajar con todos los factores en conjunto. De esta manera,  se reducirá la brecha de rendimiento debido a que se elegirá una buena elección de híbrido, y además por una recomendación de densidad y de nitrógeno para maximizar el rendimiento.

Durante la charla, enfatizó en la importancia de trabajar en caracterización y enfocados en los ambientes de productividad, debido a que cada ambiente necesita un genotipo recomendado.
Por último, se refirió a un nuevo proyecto en el que está trabajando Bayer/Monsanto. La primera fase está focalizada en el calibración de la recomendación. Es decir, determinar a relación entre los índices de vegetación y el status nutricional de nitrógeno por híbrido específico. El principal objetivo es sabes cuál es el mejor momento para capturar dicha información y desarrollar algoritmos de diagnósticos y recomendación de nitrógeno. Se trabaja con distintas plataformas remotas, especialmente drones.

Con respecto a la segunda etapa del proyecto, se busca la validación de los modelos de refertilización y comparar entre distintas estrategias de fertilización nitrogenada. De esta manera, la idea es maximizar rendimiento de cultivo de maíz explorando híbridos, genotipos y nitrógeno por ambiente y las nuevas tecnologías.

Fuente: AgroSitio

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