Control de la aplicación de urea en el arroz

Para facilitar la gestión de la urea (nitrógeno) en los arrozales de Australia, investigadores de la Universidad de Deakin están probando el uso de imágenes multiespectrales. Estos investigadores utilizan un sensor RedEdge de la serie MicaSense en su plataforma de drones, lo que les permite recopilar información detallada sobre un campo con la frecuencia que necesitan para supervisar la salud de los cultivos.

En uno de sus ensayos, realizado en un campo de arroz, los investigadores realizaron seis vuelos diferentes durante un periodo de tres meses, capturando datos calibrados con su sistema de sensores RedEdge. La calibración permitió a los investigadores comparar estas diferentes capturas de datos, compensando automáticamente los efectos que las distintas condiciones de luz solar pueden tener en los datos.

A continuación se muestran los datos recogidos en uno de los vuelos. Este vuelo se realizó dos semanas después de que se efectuara una aplicación de urea mediante equipo de tierra, justo antes de que se aplicara agua permanente al arrozal. Ambos gráficos muestran datos capturados en el mismo vuelo; la primera imagen es un mapa NDVI de los datos, mientras que la segunda es un mapa NDRE.

No parece que haya problemas cuando se analiza el campo utilizando el mapa NDVI, un índice de vegetación utilizado habitualmente para evaluar el vigor de las plantas. Aparte de algunas zonas problemáticas conocidas en la esquina del campo, el mapa NDVI no muestra ninguna zona preocupante tras la aplicación de urea.

Sin embargo, tras una revisión más detallada utilizando el mapa NDRE, se hace evidente que había un problema, el esparcidor no distribuyó uniformemente el fertilizante.

¿Por qué el mapa NDVI no muestra esta variabilidad? Porque la aplicación de nitrógeno aún no había afectado al crecimiento y la biomasa de la planta (área foliar), y los valores de NDVI se correlacionan con la cantidad de biomasa o cubierta foliar de la planta. Como efecto más inmediato de la mala aplicación de nitrógeno, el contenido de clorofila en las hojas descendió en las zonas afectadas. El NDRE es un indicador mucho mejor de los niveles de clorofila que el NDVI, por lo que el mapa del NDRE muestra el problema con mucha más claridad.

Los investigadores de la Universidad de Deakin controlaron este arrozal durante el resto de la temporada. Aprovechando los datos calibrados generados por RedEdge, realizaron un seguimiento de los cambios en el cultivo a lo largo del tiempo, controlando los valores de NDVI y NDRE de las hileras que experimentaron niveles de nitrógeno bajos o altos debido a la aplicación no uniforme de urea al principio de la temporada.

Los resultados muestran que los índices avanzados de vegetación como el NDRE (posible gracias al uso de sensores multiespectrales de banda estrecha como RedEdge) pueden detectar la aplicación no uniforme de urea mucho antes que el NDVI. En este caso, casi dos meses antes.

Al final de la temporada, las imágenes NDVI muestran la escala de variabilidad de la salud de los cultivos. En esta fase de crecimiento, el NDVI es un buen indicador de la biomasa total y, en consecuencia, del rendimiento del cultivo de arroz. La diferencia en la aplicación de urea que el NDRE detectó al principio de la temporada provocó un descenso significativo del rendimiento de los cultivos.

Las imágenes multiespectrales avanzadas proporcionan información valiosa que puede aprovecharse para emprender acciones correctivas basadas en esa detección temprana de problemas. Por ejemplo, el nitrógeno suele aplicarse al arroz durante la iniciación de la panícula, cuando ésta (o cabeza) empieza a formarse en la base del brote. Esta aplicación suple las necesidades de nitrógeno de la planta de arroz durante la floración, por lo que la cantidad y el momento de la aplicación son fundamentales. Las imágenes multiespectrales pueden utilizarse para ayudar a tomar decisiones sobre las dosis y el momento de aplicación de los nutrientes, maximizando el rendimiento de los cultivos.