En las evaluaciones a campo de maíz híbrido, FieldView aporta información fundamental. Conocé una experiencia muy valiosa en el sudeste cordobés.
Por Equipo FieldView
La agricultura de precisión y la digitalización se han convertido en una sociedad altamente eficaz para evaluar maíz híbrido en diferentes ambientes.
Definir qué materiales genéticos pueden ser utilizados en cada lote es una de las decisiones que más impacto genera en la productividad a campo.
Es por ello que bajo modelos comparativos, sembrar diferentes híbridos en un mismo lote y someterlos a un mismo manejo es una de las formas de identificar la mejor tecnología.
El objetivo no es otro que evaluar el rendimiento de híbridos y avanzar en la generación de información adaptada a las diferentes zonas de producción.
Con esa idea, la empresa agropecuaria Los Pinos Producción viene realizando desde hace dos campañas su propia evaluación de desempeño de híbridos de maíz.
El establecimiento ubicado en el sudeste de la provincia de Córdoba, en los suelos de mejor aptitud agrícola del país, tiene una vinculación estrecha con FieldView, que aprovecha para llevar a cabo los ensayos.
“Desde que llegó la plataforma al país, en 2019, el propietario del establecimiento, Julián Haynes, es un usuario calificado de sus prestaciones, tanto en siembra como en cosecha”, sostiene Ignacio Juárez, asesor técnico de la empresa agropecuaria.
El lote donde se lleva a cabo el ensayo está ubicado en la zona de Monte Buey, en el departamento de Marcos Juárez.
En la gestión de la evaluación, en la búsqueda de recomendaciones híbrido-específicas, la plataforma se convierte en un gran acervo de información, sobre materiales, fechas de siembra y densidades.
“Es información que queda plasmada en el iPad y en la recorrida a campo, por ejemplo, se pueden observar los índices verdes que caracterizan cómo evolucionan los diferentes cultivos”, relata Juárez.
A la hora de llevar a cabo ensayos, FieldView contribuye a que el proceso se realice con facilidad.
Los datos de siembra georreferenciados y la generación de mapas de manera automática permiten evaluar maíz híbrido, en parcelas con diferentes densidades, o probar la velocidad de siembra sin necesidad de demarcar el campo.
En la cosecha, los resultados se recogen y procesan. Al final de la campaña, la información contenida en la plataforma sirve para analizar en detalle cada uno de estos ensayos.
Las evaluaciones a campo en Los Pinos Producción incluyen un ensayo con maíces tempranos, sembrados el 29 de septiembre, de genética Dekalb.
Para evaluar el Dekalb rinde, el ensayo incluye en esta campaña a los híbridos comerciales DK 72-72, DK 72-08, DK 73-03, DK 74-47, DK 69-62, DK 72-70, siguiendo los protocolos de la marca.
“Lo realizamos con 24 surcos sembrados a 40 centímetros de distancia entre hileras, y la longitud es de alrededor de 300 metros, que se marcan con GPS”, describió el asesor técnico.
En la otra punta del mismo lote, la experiencia en esta campaña también incluye seguir la evolución de otros materiales comerciales de otras marcas, como ST 9820-20, NK 870, KM 3916, P1669, P2089, P2297, P2167 y LT 723.
Con la red de ensayos de la Asociación de Productores de Siembra Directa (Aapresid), el establecimiento llevó a cabo otro ensayo, bajo el protocolo de la entidad, para manejos tardíos, con siembra el 28 de diciembre.
Según Juárez, el objetivo es evaluar el desempeño de estos materiales para la zona y su posible incorporación a la rotación.
“En esta campaña se va a poder observar de manera nítida la evolución que han tenido frente al estrés”, anticipó el asesor.
En la información disponible en FieldView están, en forma de imágenes satelitales, características clave del ambiente en el que se desenvuelven los cultivares analizados.
“Sobre un rastrojo de soja de primera y sobre una vicia tardía, los híbridos tempranos (de Dekalb) recibieron un suministro de urea y fueron implantados con una densidad de 82.000 plantas por hectárea”, relata Juárez.
Por su parte, en la evaluación del rinde en esta siembra tardía, la información grabada en la plataforma indica que la estrategia de implantación utilizó 65.000 semillas por hectárea.
Otra información importante de las labores que queda registrada en FieldView durante el ensayo es la velocidad de siembra, que sirve de parámetro para ajustar la tarea si hace falta.
Es sabido que velocidades muy bajas demoran la siembra y, en equipos sin dosis variable pueden significar deficiencias en la implantación y en la posterior germinación.
Por el contrario, las velocidades altas también afectan la distribución de las semillas dentro del lote. A partir de la agricultura digital es posible calibrar la velocidad de siembra.
Al momento de la cosecha, FieldView permite saber con precisión cuál es el híbrido que se está recolectando y seguir el desempeño de la cosechadora en tiempo real, a través de la aplicación FieldView Cab.
“A medida que la máquina va cosechando, en el iPad se refleja cuál es el híbrido y cómo son sus resultados productivos. Se va monitoreando online su rendimiento”, se entusiasma Juárez.
En los últimos años, el maíz se ha convertido –por tecnología y rendimiento– en el cultivo de mayor crecimiento en las rotaciones de la región pampeana.
Tener definido cuál es el mejor maíz híbrido para cada ambiente contribuye a hacer de la agricultura por sitio específico el modelo productivo a seguir, con toda la eficiencia que eso implica. ©
En esta ocasión hablamos con Antonella Corsi, Ingeniera Agrónoma y asistente técnica de FieldView. Vive en Tandil, al sur de la provincia de Buenos Aires, una región donde las heladas son frecuentes en cultivos de invierno.
La mecanización agrícola global está entrando en una etapa donde la eficiencia, la automatización y la sostenibilidad comienzan a integrarse de manera estructural. Los desarrollos vistos este año mostraron un avance real en la electrificación, el control inteligente de insumos y la capacidad de análisis agronómico a partir de datos operativos.
Existen diferentes usos de la tecnología en la producción agropecuaria que la hacen más moderna, digital y conectada.