Generación de mapas de variabilidad en la impedancia eléctrica del suelo para agricultura de precisión

El presente trabajo de investigación fue desarrollado en "El Departamento de Maquinaria Agrícola de la Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro (UAAAN)". Dentro de su objetivo se destaca el desarrollo de un circuito electrónico para la determinación de los mapas de diagnóstico del suelo para medir la variabilidad de la impedancia eléctrica del suelo que existe mediante una medida de voltaje. Se llevó a cabo inicialmente bajo condiciones de laboratorio empleando probetas con un contenido de sal (NaCl) en una variación de peso en 0, 40 y 60 gramos y suelo. Los niveles de sal a ser evaluados se combinaron con un solo nivel de humedad que fue medido con un suelo en condiciones de campo. Una vez mejorado el circuito en condiciones de laboratorio, se evaluó en campo con la finalidad de verificar la continuidad en la conexión de los discos para que el registro de información pueda estar completa y detalladamente correcto, posteriormente poder realizar el registro de datos en una parcelas de 20 m de ancho por 50 m de largo. Empleando para esto un carro porta-sensores con dos electrodos y la adaptación del mismo en un sistema de amortiguamiento para poder tener un mejor control y un mayor rango de niveles de profundidad. En las pruebas que se realizaron en campo se observó que el mejor arreglo consiste en una separación de 30 cm y una profundidad de 10 cm entre los discos cuando son enterrados, ya que se tuvo una mayor estabilidad en la profundidad y una mayor variabilidad en la impedancia eléctrica del suelo. En cambio cuando se tienen los discos a una distancia de 25 cm y 15 cm de profundidad, mostró una mayor variación en la profundidad y se registraron valores de cero de voltaje. Lo cual significo que produjo una discontinuidad entre el disco y el brazo que lo sujeta. El registro de los datos se realizó con el sistema de adquisición Log Book 360. Para la georreferenciación se empleó el GPS Trimble 132. Finalmente se elaboraron los mapas de diagnóstico empleando inicialmente el programa QGIS 2.14.3 y después el GS+