Sensores remotos para la optimización de la fertilización nitrogenada en trigo
DOI:
https://doi.org/10.17398/3101-7177.2.159Palabras clave:
Estado nutricional cultivo, Mapas aplicación fertilizante, Rendimiento, Calidad granoResumen
La teledetección es una herramienta valiosa para crear mapas de aplicación variable de fertilizantes que permitan mejorar la eficiencia del nitrógeno (N) y reducir el impacto ambiental de la aplicación excesiva. El objetivo de este estudio fue aplicar la teledetección para estimar el estado nutricional del cultivo y ajustar la fertilización de N a las necesidades de trigo panificable (Triticum aestivum L.). Se llevó a cabo un experimento en un campo de trigo con cuatro niveles de N y dos regímenes hídricos en Aranjuez (Madrid) durante 2 años. Se tomaron en campo mediciones de biomasa, concentración de N en la planta y el índice de nutrición nitrogenada (NNI) en tres etapas de crecimiento, y se registraron el rendimiento del grano y la concentración de N en la cosecha. Cerca de las fechas de las mediciones en campo, se adquirieron imágenes hiperespectrales con un sensor que cubría las regiones del visible y parte del infrarrojo cercano (400–850 nm) y otro que cubría parte del infrarrojo de onda corta (950–1750 nm) desde una aeronave que voló a 300 m sobre el experimento. También se descargaron imágenes Sentinel-2 del sitio. Se evaluaron índices de vegetación extraídos de las imágenes aéreas y satelitales para estimar el NNI. El índice de contenido de clorofila del dosel (CCCI) fue el mejor indicador del NNI (RMSE = 0,21). Los mapas de NNI obtenidos a partir de las imágenes reflejaron la distribución espacial de las necesidades de N del trigo y permitieron identificar zonas que al ser fertilizadas responden al rendimiento en encañado y a la concentración de N en grano en floración. Los resultados destacan la capacidad de las imágenes hiperespectrales y satelitales para el monitoreo de cultivos y la gestión del N y de la fertilización.
Descargas
Referencias
FAO. World Fertilizer Trends and Outlook to 2019; Food and Agriculture Organization of the United Nations: Rome, Italy, 2016.
Fitzgerald, G., Rodriguez, D., O’Leary, G. (2010). Measuring and predicting canopy nitrogen nutrition in wheat using a spectral index-The canopy chlorophyll content index (CCCI). Field Crops Res., 116, 318–324.
https://doi.org/10.1016/j.fcr.2010.01.010.
Lemaire G., M.-H. Jeuffroy, F. Gastal. (2008). Diagnosis tool for plant and crop N status in vegetative stage: theory and practices for crop N management. European Journal of Agronomy, 28 (4) (2008) 614–624. https://doi.org/10.1016/j.eja.2008.01.005
Pancorbo, J. L., Camino, C., Alonso-Ayuso, M., Raya-Sereno, M. D., Gonzalez-Fernandez, I., Gabriel, J. L., Zarco-Tejada, P. J., & Quemada, M. (2021). Simultaneous assessment of nitrogen and water status in winter wheat using hyperspectral and thermal sensors. Eur. J. Agron, 127, 126287. https://doi.org/10.1016/j.eja.2021.126287
Pancorbo, J. L., Alonso-Ayuso, M., Camino, C., Raya-Sereno, M. D., Zarco-Tejada, P. J., Molina, I., Gabriel, J.L., Quemada, M. (2023). Airborne hyperspectral and Sentinel imagery to quantify winter wheat traits through ensemble modeling approaches. Precis. Agric. 24, 1288-1311.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Miguel Quemada, Jose Luis Pancorbo, Nuria Arencibia Pérez, María Dolores Raya-Sereno, Pablo J. Zarco-Tejada, Jose Luis Gabriel (Autor/a)

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Todo el contenido disponible en el Portal de Revistas-UEx se distribuye bajo una licencia Creative Commons: Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)