Comparación de modelos geo-espaciales para datos de rendimiento en lotes de cultivos

Abstract

En la actualidad la agricultura busca obtener el mayor rendimiento, con el fin de lograr mayores beneficios económicos. Es por esto que en los últimos años, se ha incrementado la implementación de sistemas de agricultura de precisión en la producción de cultivos agrícolas. La agricultura de precisión debe ser comprendida como una herramienta que le permite al productor desarrollar técnicas que cuantifican y diseccionan, diferenciadamente, la variabilidad natural y/o causada por el manejo histórico de la unidad. Una de las técnicas más usadas en el país y el mundo es el monitor y mapeo de rendimiento, el cual mide y graba el rendimiento de pequeñas áreas, dentro del lote y en forma continua. En este trabajo se comparan 3 modelos de ajuste de semivariogramas (exponencial, esférico y gaussiano) para cada mapa de rendimiento provenientes de diferentes cultivos (soja, maíz, trigo, cebada y girasol). El criterio para la selección del modelo más adecuado fue la suma de cuadrado del error (SCE) y el Criterio de Información de Akaike (AIC). El modelo que mejor ajustó en el 86% de los casos es el exponencial y con el 14 % el modelo esférico.