La brújula verde: sensores NDVI para ajustar la fertilización en trigo y cebada

La brújula verde: sensores NDVI para ajustar la fertilización en trigo y cebada

Un estudio de investigadores de la UNCPBA y de la UNLPam comprobó que la profundidad del suelo modifica la interpretación del Índice de Suficiencia de Nitrógeno (ISN) en trigo, pero no en cebada. Los sensores NDVI permiten monitorear el estado nutricional de los cultivos y ajustar en tiempo real la fertilización, optimizando rendimientos y reduciendo el impacto ambiental.

Diagnóstico de nitrógeno con tecnología verde

El manejo del nitrógeno (N) es un factor crítico en la producción de trigo y cebada, los principales cultivos invernales de la región pampeana. Bajo condiciones de secano, la oferta natural de N del suelo suele ser inferior a la demanda del cultivo, lo que limita el rendimiento y disminuye la eficiencia del uso de fertilizantes. La sincronización entre la demanda del cultivo y la oferta de N disponible —suma del N del suelo y el aportado como fertilizante— resulta determinante tanto en términos económicos como ambientales.

Los métodos tradicionales de diagnóstico, basados en estimaciones de rendimiento esperable y análisis de nitratos previos a la siembra, presentan limitaciones frente a las variaciones climáticas y edáficas que caracterizan a los sistemas agrícolas pampeanos. En ese contexto, las herramientas de agricultura de precisión, como los sensores ópticos que estiman el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), ofrecen una alternativa dinámica para monitorear el estado nutricional del cultivo y ajustar las dosis de N durante el ciclo.

 

El Índice de Suficiencia de Nitrógeno (ISN)

El ISN se calcula como el cociente entre el NDVI del lote y el NDVI de una franja de referencia fertilizada al máximo. Este indicador refleja de manera relativa el estado de nitrógeno del cultivo: valores cercanos a 1 indican una nutrición adecuada, mientras que valores inferiores señalan posibles deficiencias. La utilización de sensores que permitan obtener NDVI, ya sean portátiles o montados en drones y/o satélites, permite obtener lecturas rápidas y representativas del lote, facilitando la toma de decisiones sobre la necesidad de refertilizar o no durante el ciclo del cultivo.

El método permite definir umbrales de ISN específicos según cultivo, tipo de suelo y condiciones económicas, siguiendo la línea de modelos propuestos por Reussi Calvo et al. (2020) para estimar dosis óptimas de nitrógeno en cereales de invierno. A partir de la comparación entre el ISN medido y un valor crítico de referencia, el técnico puede determinar si es necesario aplicar una dosis adicional de N, evitando tanto déficits como excesos de fertilización.

 

Diseño del estudio

El trabajo fue realizado por investigadores de las universidades nacionales del Centro (UNCPBA) y de La Pampa (UNLPam), con ensayos desarrollados entre 2013 y 2014 en 16 sitios de producción de la Pampa húmeda argentina. En cada sitio se instalaron parcelas de trigo y cebada bajo siembra directa y condiciones de secano, abarcando zonas con suelos profundos (Typic Argiudolls, >1 m de espesor) y suelos someros (Petrocalcic Hapludolls y Petrocalcic Argiudolls, <0,5 m).

Los tratamientos incluyeron cuatro niveles de fertilización nitrogenada (0–200 kg N ha⁻¹), aplicados como urea al momento de la siembra. En la etapa de encañazón (Z31) se midió el NDVI con un sensor GreenSeeker™, y al final del ciclo se cuantificaron los rendimientos y el contenido de proteína del grano. A partir de esos datos se calcularon el ISN y la dosis económica óptima de nitrógeno (EONR), definida como la cantidad de N que maximiza la rentabilidad considerando la relación entre el costo del fertilizante y el precio del grano.

 

Respuesta productiva según la profundidad del suelo

Los resultados mostraron una clara diferenciación entre ambos cultivos. En cebada, los rendimientos oscilaron entre 2.870 y 10.641 kg ha⁻¹, con diferencias menores entre suelos profundos y someros. En trigo, en cambio, la productividad fue más sensible a la profundidad: los rendimientos promedio fueron un 27 % mayores en suelos profundos, con una diferencia más acentuada en los tratamientos fertilizados.

El comportamiento diferencial se vincula con la dinámica hídrica. La cebada, de ciclo más corto, completa buena parte de su desarrollo en etapas de mayor disponibilidad de agua, lo que reduce las brechas de rendimiento entre suelos. En el trigo, de ciclo más largo, las fases críticas coinciden con mayores déficits hídricos, especialmente en suelos someros de menor capacidad de retención (Sadras & Calviño, 2001). Esta diferencia explica también las variaciones en la eficiencia de uso del nitrógeno observadas entre ambos cultivos.

 

Umbrales del ISN y su interpretación

Los valores de ISN asociados a la dosis económica óptima de nitrógeno (EONR) fueron consistentes con los reportados en la bibliografía para cultivos de invierno. En cebada, los valores se ubicaron entre 0,95 y 0,97, sin diferencias atribuibles a la profundidad del suelo. En trigo, el rango fue más amplio (0,89 a 0,99), pero con diferencias significativas según el tipo de suelo: 0,98 en suelos profundos y 0,95 en suelos someros (Tabla N°1).

Estos resultados indican que el ISN umbral para el trigo debe ajustarse de acuerdo con la profundidad del suelo, mientras que en cebada puede aplicarse un valor general. Además, se observó que cuando la relación insumo–producto aumenta (fertilizante más caro o precio del grano más bajo), el ISN umbral tiende a disminuir, lo que implica que el cultivo puede tolerar un déficit leve de N sin comprometer la rentabilidad.

En promedio, los niveles de N requeridos para alcanzar el valor máximo de NDVI fueron superiores a los necesarios para maximizar el rendimiento, con diferencias de 24 kg N ha⁻¹ en cebada y 29 kg N ha⁻¹ en trigo. Esta observación refuerza la utilidad del ISN como indicador complementario para ajustar la fertilización sin basarse únicamente en la respuesta vegetativa.

 

Recomendaciones para la aplicación práctica

A partir de los resultados obtenidos, se propone el siguiente esquema general para el uso del ISN en cereales de invierno:

  • Segmentar el lote según la profundidad efectiva del suelo, identificando zonas de suelos profundos y someros mediante mapas de suelos o topografía local.
  • Medir el NDVI en estadios vegetativos tempranos (inicio de encañazón) con sensores portátiles o aéreos.
  • Calcular el ISN como NDVI del lote / NDVI de la franja saturada de N.
  • Considerando la relación insumo producto, comparar con el umbral crítico:
  • En cebada: aplicar N si ISN < 0,97.
  • En trigo: aplicar N si ISN < 0,98 en suelos profundos o < 0,95 en someros.

Ajustar las dosis de fertilización únicamente en las zonas donde el cultivo presente valores por debajo del umbral, priorizando eficiencia y sostenibilidad.

De este modo, el ISN permite focalizar la aplicación de fertilizantes, reducir costos innecesarios y minimizar pérdidas por lixiviación, sin afectar el rendimiento global del cultivo.

 

Implicancias y conclusiones

El estudio confirma que el Índice de Suficiencia de Nitrógeno (ISN) es una herramienta válida para monitorear y ajustar la nutrición nitrogenada en trigo y cebada a lo largo del ciclo del cultivo. Su aplicación debe considerar tanto las condiciones edáficas —en particular, la profundidad del suelo— como los factores económicos vinculados al costo del fertilizante y al precio del grano.

En trigo, la profundidad del suelo tiene un efecto determinante sobre el ISN, lo que obliga a calibrar los umbrales de diagnóstico de manera diferenciada. En cebada, en cambio, la respuesta es más estable y menos dependiente de las características del suelo. En ambos cultivos, la implementación del ISN favorece una fertilización más precisa y eficiente, contribuyendo a reducir los impactos ambientales asociados al exceso de nitrógeno.

 

 

Destacado

El ISN es una brújula verde que orienta las decisiones de fertilización con criterios técnicos, económicos y ambientales.

Bibliografía

Reussi Calvo, N.I.; Wyngaard, N.; Queirolo, I.; Prystupa, P.; Sáinz Rozas, H. (2020) Canopy indices: a model to Estimate the Nitrogen Rate for Barley and Wheat. J Soil Sci Plant Nutr 20:2419–2430.

Sadras, V. O.; Calviño, P. A. (2001). Quantification of grain yield response to soil depth in soybean, maize, sunflower and wheat. Agron J, 93, 577–583.