Temporada de cosecha fina: cómo obtener mapas de productividad con buena calidad

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En este marco, un aspecto importante es que el potencial de los mapas de productividad depende en gran medida de su calidad: no generan alto impacto si las imágenes satelitales obtenidas son de baja definición.

Por esa razón, desde Club Agtech, una comunidad que reúne a más de nueve mil personas entre empresarios, productores, contratistas y emprendedores, difundieron una serie de recomendaciones para que los mapas de productividad sean realmente eficientes y útiles.

Datos

Como primera medida, el informe recuerda cuáles son los datos que puede aportar una cosechadora, más allá de los rendimientos de los cultivos.

“Tenemos un montón de otras capas adicionales para aprovechar con el fin de ser más rentables, eficientes y sustentables. Podemos obtener: mapas de velocidad, de humedad relativa, de temperatura. Podemos visualizar cuáles son los factores que nos hacen aumentar el gasto de combustibles. Además, obtener todos los datos de altimetría y representar así el relieve del lote. Hoy una cosechadora no sólo cosecha el cultivo, sino que también recoge muchos datos de cada punto por el cual pasa”, menciona el documento.

Estas capas de información se recopilan a través de los sensores de la cosechadora y se envían de forma remota a una plataforma de gestión. Constantemente se obtiene información en tiempo real de todas las máquinas conectadas a través de este sistema telemático: se comunican y envían información a la plataforma.

Pautas

Acto seguido, Club Agtech define tres claves para que un mapa sea considerado “de calidad”:

  1. Que no esté “franjeado” por cambios de fecha de cosecha o de calibración.
  2. Que esté cosechado por una sola máquina con pasadas rectas.
  3. Que tenga pocos puntos con cero rindes, lo que depende de la configuración del monitor.

Y también sugiere los procedimientos que se pueden implementar durante la etapa de precosecha para lograr que efectivamente los datos obtenidos al momento de la recolección sean útiles.

Por ejemplo:

  • Corroborar el estado de placa de impacto: es el sensor de rendimiento en la punta de la noria. La placa tiene que estar sana, limpia y trabajar bien para evitar errores.
  • Corroborar que el sensor de humedad funcione correctamente, que no esté tapado con tierra o granos.
  • Controlar el correcto funcionamiento del sensor de altura del cabezal.
  • Cargar correctamente parámetros de cosecha.
  • Configurar tipo y ancho de cabezal.
  • Tratar de que coseche una sola máquina y, si fueran dos, cosechar una al lado de la otra para disminuir error.

“Los datos son el combustible del futuro, es fundamental saber gestionarlos para poder administrar y acotar riesgos climáticos, productivos y del mercado”, cierra el reporte.

AGRO VOZ – LA VOZ