La Agricultura de Precisión tiene beneficios pero la complejidad de los procesos es una barrera para que esta practica se masifique. La aparición de servicios de gestión permite diseñar integraciones interdisciplinarias que permitirán escalar estos procesos construyendo alianzas estratégicas con empresas de servicios.

1. Experiencias en el Oeste
1- La Variabilidad de los Ambientes.
2- Que practicas estamos haciendo.
3- El Desafío.
Santiago Gonzalez Venzano

2. Landsat 11-2001

3. Landsat 11-2001 + Curvas de Nivel

4. Landsat 11-2001 + Curvas de Nivel
Macroambientes

5. Landsat 11-2001 + Curvas de Nivel
Macroambientes + Microambientes

6. Ambientes

7. Micro-Ambientes x Cultivo
Productividad Consolidado de 4 años de monitores de rendimiento
Campaña (Todas)
Cruzando el mapa de
microambientes con los
Promedio de Promedio Rótulos de columna
mapas de rendimiento Rótulos de fila Maíz Soja Soja 2º Trigo
Loma Arenosa 4,773 1,919 1,640 3,724
Loma 8,025 2,886 1,655 4,036
Medio 9,359 3,489 1,804 4,557
Bajo 9,512 3,905 2,130 4,521
Bajo Hidrico 7,802 3,544 2,157 4,027
Total general 8,524 3,295 1,902 4,290
10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
Maíz
tn/ha
5,000
Soja
4,000
Soja 2º
3,000 Trigo
2,000
1,000
0,000
Loma Loma Medio Bajo Bajo
Arenosa Hidrico

8. Cruzando los ptos de muestreo
Productividad Ambientes x Cultivo
con los mapas de rendimiento
11,000 4,000
Tn-Ha Soja
Tn-Ha Maiz y Trigo
Maiz
10,000
3,500
9,000
3,000 Trigo
8,000
2,500
7,000
Soja
2,000
6,000
5,000
1,500 Soja 2da
4,000 1,000
40 50 60 70 80 90
% de Arena

9. Genotipos Interacción Genotipo x Ambiente
y Fecha de Siembra en Soja
En lasInteraccion con el ambiente y la fecha de
En los
Lomas siembra en Soja Medios
5000 5000 a a ab
ab
bc
4000 4000 c c cd
Rendimiento (kg/ha)
Rendimiento (kg/ha)
ab de
3000 bc 3000
bcd cde
ef de de
2000 f f 2000
1000 1000
0 0
1 2 3 1 2 3
5,2 2029 2363 5,2 3324 3161
5,5 1899 2242 5,5 3167 3032
3100 1350 1387 3100 3796 3729
3700 1538 1815 1825 3700 4001 3602 2677
Fecha de siembra Fecha de siembra

10. Análisis de Campaña
Genotipos Interacción Genotipo x Ambiente
Cual es la variedad mas apropiada para cada ambiente?
y Fecha de Siembra en Soja
DATOS INFORMACIÓN CONOCIMIENTO
Soja 08-09 + de
4
78% de
R² = 0,6378 y = -0,1349x + 12,179 Arena
R² = 0,4291
3 Media
Tn - Ha
dm 3700
y = -0,0402x + 5,1361 dm4670 si Dm5.1i
R² = 0,412 dm5.1i
2
no Dm4670
1
40 50 60 70 80
% de Arena
Rendimiento al
X Genotipo Protocolo!!!
Parámetros edáficos

11. Genotipos Interacción Genotipo x Ambiente
en Trigo
9.000
8.500 Rend vs Indicador am biental
8.000
7.500
5.5-9 tn./ha
7.000
6.500 y = -0.20x
6.000 R2 = 0.61
5.500
2.5-3.5 tn./ha
Rend (Kg/ha)
5.000
4.500
4.000
3.500
3.000
2.500
2.000 Trigo
1.500 Trigo B10
y = -0.13x
1.000 R2 = 0.77
0.500
0.000
60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90
%Arena

12. Fertilización Respuesta al Fosforo x Ambiente
en Soja
a
5000 b 450 kg
4420
4500 3983
Rendimiento (kgt/ha)
4000
3500
3000 c c
2500
2000 1494
0 kg
1446
1500
1000
500
0
0 80
Dosis de PMA
BAJO LOMA

13. Respuesta al Fungicida x
Fungicidas la aplicación de fungicida en R3 en cultivo de soja DM4670
Respuesta a
Ambiente en Soja
Campaña 2009-2010
150 kg 400 kg 650 kg
Ridzo 2009- Crea Hd-Dx

14. Monitoreo de Plagas.
Monitoreo Georeferenciado
El Control de con escala?
Como buscar eficiencia
Plagas

15. Monitoreo de Plagas.
La “ordenes de aplicación” son
El Control de con escala?
Como buscar eficiencia
Plagas dibujos digitales georeferenciados
Ejemplo de Arañuela

16. El Control de El avión nos devuelve un
Plagas “mapa de aplicación”
Devolución: Mapa de Aplicacion

17. De acuerdo a lasxreglas de decisión
Costos Directos microambiente
Costos por Ha protocolizadas, cada ambiente
Con las reglas de decisión por
ambiente según protocolo
genera un costo
450
400
350
CD u$s/ha
300
250
200
150
100
Loma Bajo
Loma Medio Bajo
Arenosa Hidrico
M 263 339 424 400 323
T 279 302 339 302 270
S1 167 167 233 233 167
Sda 138 138 138 138 138

18. Del VRT económico de la
Impacto
Resultado Ahorro de costos contra la aplicación gobernada por el
agricultura por ambientes
ambiente predominante
Con las reglas de decisión por
ambiente según protocolo en el Oeste
MicroAmb sup relativa M T S1 Sda
Loma Arenosa 4% 7 3 3 0
Loma 22% 19 8 14 0
Medio 52% 0 0 0 0
Bajo 17% 5 6 0 0
Bajo Hidrico 5% 5 4 4 0
Ahorro Manchoneo de insecticidas 6 4
Total Ha Media de Cultivo 36 21 27 4
Cultivo en la Rotacion 25% 25% 50% 25%
Total Ha Media Agrícola 9 5 13 1
Suma Total 29 u$s /ha

19. Margen Bruto x microambiente
Resultado Rotaciones Optimas por Ambiente
Con las reglas de decisión por
ambiente según protocolo y
los rendimientos según T-S2 / S1 M / S1 T-S2 / S1
monitores
500
450
400
350
MB u$s/ha
300
250
200
150
100
Loma Bajo
Loma Medio Bajo
Arenosa Hidrico
M 153 360 421 436 352
T-Sda 308 322 372 465 447
S1 190 370 415 492 492

20. metodología de trabajo
En el marco de un Proyecto
1 2 3
Definir Consensuar Gestionar
Ambientes Protocolos Información
1. Identificar las 1. Definir procesos 1. Transformar las
variables edáficas para la gestión Reglas de Decisión
relevantes. operativa de los en Algoritmos en el
2. Parametrizar las cultivos. sistema de Gestión
variables. 2. Definir Reglas de de información Web
3. Definir Decisión por Espacial  S4
Nomenclatura de ambiente. 2. Capacitar en el uso
Ambientes. 3. Definir un proceso de SIG.
para la Mejora 3. Diseñar los Tableros
Continua de los de Control.
Protocolos.

21. Reglas de Autonomía
Inteligencia Mejora
Decisión por en la toma
Colectiva Continua
Ambiente de Desicion
Reglas de decisión por ambiente
Portada del Protocolo
Procesos sobre un eje temporal

22. Reglas de decisión Protocolizadas
Nitrógeno en Trigo
200
180 y = -0,48x + 200 Arena < 80%
Napa 1m - 1,5m
160
y = -0,48x + 180 Arena < 80%
140 Napa >1,5m
N optimo (kg/ha)
120 y = -0,48x + 160 Arena < 80%
Napa < 1m
100
y = 90 Sodico salino
80
60 y = -4,5x + 500 Arena > 80%
40
20
0
50 60 70 80 90 100
% de arena

23. Que no es… Que si es…
Verdades definitivas…una “biblia”. Hipótesis sujetas a una mejora continua
La expresión de “un experto” La expresión de la “inteligencia colectiva”
Instrumento de “obediencia de las personas” Instrumento de “autonomía de las personas”
Conocimiento “teórico” Manual de “Buenas Prácticas”
Instrumento para el “control de las personas” Instrumento para el “control de los procesos”
Comunicación “unidireccional” Comunicación “bidireccional”
Hay “consumidores” de conocimiento Hay “prosumidores” de conocimiento
Estancamiento en el desarrollo de las personas Expansión del desarrollo de las personas
Rigidez en la toma de decisiones Agilidad y Flexibilidad

24. Regla de Reporting y
Carga de Datos Exporta Orden
Desición= Benchmarking
para operar de Trabajo
Algoritmo en Tiempo Real

25. Permite desarrollar un proceso claro y simple de agricultura por
ambientes. Tiene formato de pasos correlativos a seguir, con
interface GIS-Web, y dibujando, permite geo-referenciar
información capturada en carga de datos analíticos necesarios
para calcular dosis  captura en tiempo real la información
necesaria para gestionar la operación. Cálculos de acuerdo a las
reglas de decisión protocolizadas, pudiéndose controlar la
calidad de los procesos de decisión.

26. Redes bajo Lenguaje
loma
medio
GC: Editar Dibujar
las reglas de ambientes y Operación
Control de Hipótesis decisión de puntos de •Protocolo = Reglas de decisión por
•Redes los muestreo de ambiente. Autonomía para Decidir.
•Inteligencia Colaborativa Protocolos suelos •Flujos de Información en Web=
•Web 2.0 Wikis Control del Proceso.
3 Tn 7 Tn Importar el Cargar los datos 70 s
mapa de en la Planilla 40 s
10 Tn rendimiento Técnica
80 s
Exportar el
Control de
mapa de
Gestión en Tiempo Real Cultivo
prescripción Capacitación
•BI - Inteligencia en Base de Datos •Redes de Servicio.
•Web Espacial Trazabilidad=georeferencia •Estándares de Calidad.
•Reporting. Importar el •Incorporación de Tec. y Procesos.
mapa de
aplicación VRT
Estándares Control de la Operación •Fertilización de N y P
Calidad •Tableros de Control •Densidad Variable
•Benchmarking •Manchoneo georeferenciado
•Muestreos georeferenciados de insecticidas y herbicidas

27. Profesional Industrial
La Lógica del Stock
Primero acumulo, después trabajo analizando datos
Análisis de campaña ex-post 
•Rutinas
Autopsia
DATOS INFORMACIÓN CONOCIMIENTO DECISIONES
•Conceptualizador-Comunicador
• Interpersonal-Colaborador
Reportes on-line

Analista Simbólico
La gestión de la información es
•Innovador-Creativo
funcional a la gestión operativa en
tiempo real.
La Lógica del Flujo
Primero trabajo construyendo procesos.

28. Web+GIS+Reportes Proceso
Exportación de
Prescripciones
Importacion de
Mapas de
Simplificado para VRT Rendimiento
El dibujo permite
gestionar
espacialmente toda la
información
Lenguaje
consensuado

29. Filtrado de
Variables Que benchmark
se quiere
Fitrado de hacer?
Rangos
Reporten en
tiempo real

30. Hay Valor
•Corto Plazo: 30 u$s/ha La Web es el “territorio”
donde la integración de
•Largo Plazo: Más Conocimiento procesos se materializa
Hay Servicios Procesos
•Los contratistas están equipados interdisciplinarios
Integración de
Por que no Escala? Redes
•La complejidad del proceso es una barrera de
entrada  Aparecen servicios tecnológicos para
escalar los procesos de gestión de información.
Los Técnicos son los Agentes de Cambio!
Es el Desafío que enfrentan!!!