Validación agronómica de la aplicación variable de nitrógeno y semilla en trigo mediante zonificación por Clustering (Congresos UEx, actas de Congresos, 2026)
La agricultura de precisión busca optimizar el uso de insumos ajustando las dosis a la variabilidad intra-parcelaria. Sin embargo, la adopción de tecnologías de dosis variable (VRT, Variable Rate Technology) a menudo carece de una validación agronómica posterior que cuantifique su éxito real. Este trabajo evalúa la eficacia de una prescripción VRT de semilla y nitrógeno en una parcela comercial de trigo (Triticum aestivum) en Espinosa de Cerrato (Palencia). Se integraron datos masivos de mapas de aplicación (As-Applied), monitor de rendimiento y series temporales de satélite (Sentinel-2). Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje no supervisado (K-Means Clustering), se segmentó la parcela en tres zonas de manejo homogéneas para reducir el ruido espacial. Los resultados demuestran una correlación positiva significativa entre las zonas de alto potencial (identificadas mediante NDVI) y el rendimiento final, alcanzando el valor de 0,50 en el momento de mayor desarrollo vegetativo, validando la estrategia de intensificación en dichas áreas. Por el contrario, las zonas de bajo potencial mostraron una respuesta limitada a los insumos, sugiriendo restricciones edáficas estructurales donde la estrategia de ahorro de insumos resulta la más eficiente económica y ambientalmente.