Evaluación de dos fuentes de información para determinar ambientes productivos en lotes agrícolas del centro-sur de Entre Ríos y noroeste bonaerense

Resumen

La delimitación de ambientes productivos intralote es una estrategia clave para optimizar el uso de insumos y mejorar la eficiencia productiva en agricultura de precisión. Este estudio comparó la capacidad de mapas de rendimiento con imágenes satelitales NDVI, para discriminar ambientes productivos en cuatro lotes agrícolas del centro-sur de Entre Ríos y del noroeste bonaerense. Se aplicó una clasificación no supervisada mediante el algoritmo k-means (k = 3) sobre datos normalizados y se evaluó la congruencia entre ambas fuentes mediante análisis píxel a píxel. Los resultados mostraron que el rendimiento presentó mayor variabilidad que el NDVI, reflejando de forma más completa las condiciones acumulativas de la campaña. Si bien ambas fuentes permitieron discriminar significativamente entre ambientes, el NDVI tendió a sobrevalorar píxeles clasificándolos en categorías más altas que el rendimiento, posiblemente por saturación en etapas de alta biomasa y por la dependencia de fechas específicas de captura. La congruencia entre clasificaciones varió entre regiones y lotes: fue mayor en Entre Ríos (80,00 % en el lote 1-ER y 59,41 % en el lote 3-ER) y menor en Buenos Aires (48,70 % en el lote 6-BA y 43,99 % en el lote 28-BA). Esta diferencia se asoció a la mayor heterogeneidad edáfica y topográfica en Entre Ríos, vinculada a procesos de erosión hídrica, que estructuran la variabilidad productiva y favorecen una respuesta más coherente del NDVI respecto del rendimiento. Se concluye que las imágenes satelitales de acceso libre constituyen una herramienta complementaria y válida para delimitar ambientes productivos cuando no se dispone de mapas históricos de rendimiento o cuando los mapas disponibles presentan limitaciones de calidad. Futuros estudios deberían evaluar el impacto de incrementar el número de observaciones NDVI por lote, establecer umbrales de variabilidad que orienten decisiones de manejo variable y explorar índices alternativos que superen las limitaciones del NDVI.