En ambientes semiáridos, donde frecuentemente la disponibilidad de agua y de nutrientes es limitante para la producción, la aplicación de fertilizantes nitrogenados en cultivos de maíz (Zea mays L.) es un elemento central de manejo. El uso de prácticas de agricultura de precisión, al implementar estrategias de manejo sitio-específico, permitirían mejoras en la rentabilidad del cultivo al definir dosis de fertilización según tipos de suelo y otras condiciones de ambiente definidas en zonas de manejo dentro de un mismo lote. Los objetivos de este trabajo fueron: i) establecer un modelo de respuesta sitio-específica de cultivos de maíz según niveles de nitrógeno y de agua disponibles, y ii) determinar las disponibilidades óptimas económicas y agronómicas de nitrógeno según zonas de manejo en ambientes de regiones semiáridas. Durante la campaña 2004-2005, en un sitio aledaño a Manfredi (Córdoba, Argentina) se identificaron dos ambientes de secano con diferente potencial de productividad, uno de alto y otro de bajo potencial productivo. Además con la finalidad de evaluar la respuesta potencial del cultivo sin limitaciones de agua ni de nitrógeno se establecieron parcelas de riego. En estos ambientes se estableció un ensayo en franjas continuas de fertilización con 6 niveles fijos de N (0, 32, 64, 96, 129 y 161 kg ha-1 en las zonas en secano y 0, 64, 137, 212, 279 y 351 kg ha-1 bajo riego). El análisis de los datos se realizó teniendo en cuenta su estructura espacial según técnicas de estadística espacial. La interacción entre el nitrógeno (N) del fertilizante y las zonas de manejo sugirió que la respuesta del cultivo depende de variables sitioespecíficas no homogéneas en el lote; lo que justificó la modelización con variables sitio específicas, que predijeron significativamente al rendimiento. Los rendimientos de maíz variaron según zonas de manejo y se relacionaron con la disponibilidad de agua, y de N del suelo, y con los niveles de fertilización a la siembra. Esta variación estuvo comprendida entre 6.632 y 9.735 kg ha-1 en la zona de baja productividad, 6.981 y 10.434 kg ha-1 en la de alta productividad y 8.330 y 14.258 kg ha-1 en las parcelas con riego. El N disponible óptimo agronómico (DOA) considerando para N el perfil hasta 60 cm y hasta 200 cm para el agua útil inicial en cada zona manejo, fue de 285, 184 y 162 kg ha-1 para las zonas de mayor a menor productividad. Por otra parte el N disponible óptimo económico (DOE) fue de 171, 111 y 90 kg ha-1, respectivamente. Se concluye que la inclusión del agua y N inicial en un suelo Haplustol permitió en principio la obtención de un único modelo de respuesta al N disponible en las diferentes zonas de manejo en secano, y en riego excluyendo el agua inicial como variable, dado que en este caso no fue factor limitante. Este único modelo fue obtenido utilizando como variables N inicial a 200 cm o a 60 cm y agua inicial hasta 200 cm, lo que permitiría la aplicación de recomendaciones de fertilización con dosis variable, maximizar el beneficio económico y/o minimizar riesgos de contaminación del ambiente por la aplicación de sobredosis de insumos. Las conclusiones son preliminares ya que provienen de un solo experimento que no cubrió el rango de todas las condiciones iniciales posibles, siendo necesarios más escenarios para validar el modelo propuesto. | Appropriate strategies for nitrogen fertilization in corn production is specially important in semi-arid regions, where soil water and nutrients are limiting factors. Precision agriculture has the potential to adjust fertilizer rates according to soil types and/or other defined conditions within management zones. The objectives were: i) to determine the site specific response of corn to nitrogen and available water at planting, and ii) to determine the economic and agronomic optimal levels of nitrogen and water. Three management zones with different production potential were identified: rainfed high and low potential and high potential with irrigation. The data are from on-farm trials for the 2004-2005 crop season, in Manfredi (Córdoba) with a uniform N rate along strips (0, 32, 64, 96, 129 and 161 kg N ha-¹ in the dry land and 0, 64, 137, 212, 279 and 351 kg N ha-¹ in the irrigated area) and a randomized complete block design to estimate site-specific crop response functions. Spatial autocorrelation is taken into account in regression estimation of N response functions by landscape position, in the form a spatial autoregressive error structure. Results suggest that N response differs significantly by landscape position and by soil water availability. Yields ranged from 4.914 to 11,346 kg ha-¹ in the zone of low productivity, between 4,956 and 12,204 kg ha-¹ in the one of high productivity and between 7,830 and 14,387 kg ha-¹ in irrigated plots. The agronomical (DOA) and economically (DOE) optimal N rates also differed among management zones, being DOA= 285, 184 and 162 kg ha-1 for the zones from greater to smaller productivity, meanwhile DOE values were 171, 111 and 90 kg ha-1, respectively. Initial soil nitrogen and available water inclusion allowed us to build a single N response model for the rainfed management zones. Besides, irrigated experiment maize performance was well predicted by the same model type but excluding available water (non-limiting factor), as input. The model performed well using either available N at 60 or 200 cm soil depth, and available water al 200 cm depth. This model allowed us to recommend fertilization rates using variable rate application, maximizing net return to N, and minimizing environment contamination risks, by over dose input (i.e. N fertilization) application. Our conclusions are preliminary because they come from a single year experiment, which did not include the whole range of expectated initial conditions. More scenarios are needed in order to validate the proposed model.

En ambientes semiáridos, donde frecuentemente la disponibilidad de agua y de nutrientes es limitante para la producción, la aplicación de fertilizantes nitrogenados en cultivos de maíz (Zea mays L.) es un elemento central de manejo. El uso de prácticas de agricultura de precisión, al implementar estrategias de manejo sitio-específico, permitirían mejoras en la rentabilidad del cultivo al definir dosis de fertilización según tipos de suelo y otras condiciones de ambiente definidas en zonas de manejo dentro de un mismo lote. Los objetivos de este trabajo fueron: i) establecer un modelo de respuesta sitio-específica de cultivos de maíz según niveles de nitrógeno y de agua disponibles, y ii) determinar las disponibilidades óptimas económicas y agronómicas de nitrógeno según zonas de manejo en ambientes de regiones semiáridas. Durante la campaña 2004-2005, en un sitio aledaño a Manfredi (Córdoba, Argentina) se identificaron dos ambientes de secano con diferente potencial de productividad, uno de alto y otro de bajo potencial productivo. Además con la finalidad de evaluar la respuesta potencial del cultivo sin limitaciones de agua ni de nitrógeno se establecieron parcelas de riego. En estos ambientes se estableció un ensayo en franjas continuas de fertilización con 6 niveles fijos de N (0, 32, 64, 96, 129 y 161 kg ha-1 en las zonas en secano y 0, 64, 137, 212, 279 y 351 kg ha-1 bajo riego). El análisis de los datos se realizó teniendo en cuenta su estructura espacial según técnicas de estadística espacial. La interacción entre el nitrógeno (N) del fertilizante y las zonas de manejo sugirió que la respuesta del cultivo depende de variables sitioespecíficas no homogéneas en el lote; lo que justificó la modelización con variables sitio específicas, que predijeron significativamente al rendimiento. Los rendimientos de maíz variaron según zonas de manejo y se relacionaron con la disponibilidad de agua, y de N del suelo, y con los niveles de fertilización a la siembra. Esta variación estuvo comprendida entre 6.632 y 9.735 kg ha-1 en la zona de baja productividad, 6.981 y 10.434 kg ha-1 en la de alta productividad y 8.330 y 14.258 kg ha-1 en las parcelas con riego. El N disponible óptimo agronómico (DOA) considerando para N el perfil hasta 60 cm y hasta 200 cm para el agua útil inicial en cada zona manejo, fue de 285, 184 y 162 kg ha-1 para las zonas de mayor a menor productividad. Por otra parte el N disponible óptimo económico (DOE) fue de 171, 111 y 90 kg ha-1, respectivamente. Se concluye que la inclusión del agua y N inicial en un suelo Haplustol permitió en principio la obtención de un único modelo de respuesta al N disponible en las diferentes zonas de manejo en secano, y en riego excluyendo el agua inicial como variable, dado que en este caso no fue factor limitante. Este único modelo fue obtenido utilizando como variables N inicial a 200 cm o a 60 cm y agua inicial hasta 200 cm, lo que permitiría la aplicación de recomendaciones de fertilización con dosis variable, maximizar el beneficio económico y/o minimizar riesgos de contaminación del ambiente por la aplicación de sobredosis de insumos. Las conclusiones son preliminares ya que provienen de un solo experimento que no cubrió el rango de todas las condiciones iniciales posibles, siendo necesarios más escenarios para validar el modelo propuesto.<br>Appropriate strategies for nitrogen fertilization in corn production is specially important in semi-arid regions, where soil water and nutrients are limiting factors. Precision agriculture has the potential to adjust fertilizer rates according to soil types and/or other defined conditions within management zones. The objectives were: i) to determine the site specific response of corn to nitrogen and available water at planting, and ii) to determine the economic and agronomic optimal levels of nitrogen and water. Three management zones with different production potential were identified: rainfed high and low potential and high potential with irrigation. The data are from on-farm trials for the 2004-2005 crop season, in Manfredi (Córdoba) with a uniform N rate along strips (0, 32, 64, 96, 129 and 161 kg N ha-¹ in the dry land and 0, 64, 137, 212, 279 and 351 kg N ha-¹ in the irrigated area) and a randomized complete block design to estimate site-specific crop response functions. Spatial autocorrelation is taken into account in regression estimation of N response functions by landscape position, in the form a spatial autoregressive error structure. Results suggest that N response differs significantly by landscape position and by soil water availability. Yields ranged from 4.914 to 11,346 kg ha-¹ in the zone of low productivity, between 4,956 and 12,204 kg ha-¹ in the one of high productivity and between 7,830 and 14,387 kg ha-¹ in irrigated plots. The agronomical (DOA) and economically (DOE) optimal N rates also differed among management zones, being DOA= 285, 184 and 162 kg ha-1 for the zones from greater to smaller productivity, meanwhile DOE values were 171, 111 and 90 kg ha-1, respectively. Initial soil nitrogen and available water inclusion allowed us to build a single N response model for the rainfed management zones. Besides, irrigated experiment maize performance was well predicted by the same model type but excluding available water (non-limiting factor), as input. The model performed well using either available N at 60 or 200 cm soil depth, and available water al 200 cm depth. This model allowed us to recommend fertilization rates using variable rate application, maximizing net return to N, and minimizing environment contamination risks, by over dose input (i.e. N fertilization) application. Our conclusions are preliminary because they come from a single year experiment, which did not include the whole range of expectated initial conditions. More scenarios are needed in order to validate the proposed model.

[SPA] Este documento muestra una visión general del estado del arte de la inteligencia artificial aplicada a la agricultura de precisión. Además, describe el plan de trabajo propuesto para conseguir uno de los objetivos relacionados con el manejo eficiente del agua en la agricultura que pretenden ser abordados en la tesis doctoral y muestra algunos de los avances conseguidos hasta ahora. [ENG] This document gives an overview of the state of the art of artificial intelligence applied to precision agriculture. In addition, it describes the proposed work schedule in order to achieve the one of the objectives related to the efficient water management in agriculture that are aimed within this PhD and shows some of the advances that are fulfilled until now. | Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Investigación e Innovación del Gobierno de España (PCIN-2017-091, WaterWorks2015 ERA-NET) y Manuel Forcen agradece la financiación del contrato predoctoral recibida de la Fundación Séneca (20767/FPI/18).

El monitoreo del contenido de humedad en el suelo es especialmente importante, ya que proporciona información relevante para tomar decisiones acertadas, en cuanto a riego, fertirriego y manejo del estrés hídrico. Este trabajo tiene como objetivo validar un modelo de estimación del contenido de agua en el suelo, mediante espectroscopía de reflectancia difusa en el rango del infrarrojo cercano. Los suelos evaluados provienen de los municipios de Puerto Gaitán (Meta), Espinal (Tolima) y Mosquera (Cundinamarca). En los dos primeros se establecieron redes rígidas, para seleccionar los puntos de muestreo y empleando dos profundidades en cada caso (0-10 y 10-30; 0-10 y 10-25 cm, respectivamente). Para el tercero, se describieron 77 calicatas y se tomaron muestras a 0-10 y 10-35 cm de profundidad. Posteriormente, se evaluó el contenido de humedad considerando 0, 15 y 30 % de humedad. Los datos obtenidos se analizaron con estadística descriptiva. Se empleó la validación cruzada y externa para cada modelo y se obtuvo un modelo general, a partir de los datos de los tres sitios. Los modelos obtenidos para cada sitio de muestreo y el modelo general tienen buena capacidad predictiva. Según los resultados, se afirma que la espectroscopía de reflectancia difusa NIR es una excelente opción para determinar el contenido de agua en el suelo. De igual manera, a partir del análisis de componentes principales, se identificó una diferenciación entre contenidos de agua de los suelos estudiados.

RESUMEN El monitoreo del contenido de humedad en el suelo es especialmente importante, ya que proporciona información relevante para tomar decisiones acertadas, en cuanto a riego, fertirriego y manejo del estrés hídrico. Este trabajo tiene como objetivo validar un modelo de estimación del contenido de agua en el suelo, mediante espectroscopía de reflectancia difusa en el rango del infrarrojo cercano. Los suelos evaluados provienen de los municipios de Puerto Gaitán (Meta), Espinal (Tolima) y Mosquera (Cundinamarca). En los dos primeros se establecieron redes rígidas, para seleccionar los puntos de muestreo y empleando dos profundidades en cada caso (0-10 y 10-30; 0-10 y 10-25 cm, respectivamente). Para el tercero, se describieron 77 calicatas y se tomaron muestras a 0-10 y 10-35 cm de profundidad. Posteriormente, se evaluó el contenido de humedad considerando 0, 15 y 30 % de humedad. Los datos obtenidos se analizaron con estadística descriptiva. Se empleó la validación cruzada y externa para cada modelo y se obtuvo un modelo general, a partir de los datos de los tres sitios. Los modelos obtenidos para cada sitio de muestreo y el modelo general tienen buena capacidad predictiva. Según los resultados, se afirma que la espectroscopía de reflectancia difusa NIR es una excelente opción para determinar el contenido de agua en el suelo. De igual manera, a partir del análisis de componentes principales, se identificó una diferenciación entre contenidos de agua de los suelos estudiados. | ABSTRACT Monitoring soil moisture content is especially important as it provides relevant information for making informed decisions regarding irrigation, fertigation, and water stress management. This study aims to validate a model for estimating soil water content using diffuse reflectance spectroscopy in the near-infrared range. The evaluated soils come from the municipalities of Puerto Gaitán (Meta), Espinal (Tolima), and Mosquera (Cundinamarca). In the first two municipalities, rigid networks were established to select sampling points, with two depths considered for each case (0-10 and 10-30 cm; 0-10 and 10-25 cm, respectively). For the third municipality, 77 soil pits were described, and samples were taken at depths of 0-10 and 10-35 cm. Subsequently, moisture content was evaluated at 0, 15, and 30 % moisture levels. The obtained data were analyzed using descriptive statistics. Cross-validation and external validation were applied to each model, and a general model was developed based on the data from all three sites. The obtained models for each sampling site and the general model demonstrated good predictive capacity. Based on the results, it is affirmed that near-infrared diffuse reflectance spectroscopy is an excellent option for determining soil water content. Similarly, principal component analysis identified differentiation between water contents of the studied soils.

Proyecto de Investigación y extensión (Código: 1421021) Instituto Tecnológico de Costa Rica. Vicerrectoría de Investigación y Extensión (VIE). Programa de Regionalización. Escuela de Ingeniería Agrícola, 2023 | Este proyecto cumple con el objetivo ODS 6: garantizar la disponibilidad y la gestión sostenible del agua y el saneamiento para todas las personas. Meta 3: mejorar la calidad del agua reduciendo la contaminación, eliminando el vertimiento y minimizando la emisión de productos químicos y materiales peligrosos, reduciendo a la mitad el porcentaje de aguas residuales sin tratar y aumentando considerablemente el reciclado y la reutilización sin riesgos a nivel mundial. | La Sociedad de Usuarios de Agua (SUA) del proyecto Sanatorio Durán, corresponde a un grupo de productores hortícolas que se desarrollan dentro de la zona Norte de Cartago, la cual se destaca por poseer suelos muy fértiles y con gran capacidad de drenaje, en los cuales se desarrollan primariamente cultivos como papa, zanahoria, cebolla y fresa en una extensión de 39.83 ha para 42 unidades de manejo. Dichos cultivos al encontrarse en estas beneficiosas condiciones de suelo hacen que expresen al máximo su potencial en el uso adecuado agua, y en materia de riego es un área que tiene gran oportunidad de mejora para la gestión de los productores. Esta necesidad evidenciada es la que permitirá poder crear e implementar una herramienta de gestión que les ayude en la gestión del recurso para que sus cultivos expresen los mejores rendimientos. Por lo tanto, se abordó a través de la integración de información de cada una de las unidades de manejo, para establecer sistemas de riego específico en cada campo y con esto establecer los parámetros de automatización para la Sociedad de Usuarios de Agua (SUA) del proyecto Sanatorio Durán. | The Water Users Society (SUA) of the Sanatorio Durán project consist of a group of horticultural producers who operate within the northern zone of Cartago, which stands out for having very fertile soils with great drainage capacity, where crops such as potatoes, carrots, onions and strawberries are developed on an area of 39.83ha consisting of 42 management units. These crops, being in such beneficial soil conditions, express their maximum potential with the proper use of water, and on irrigation terms, it is an area with great opportunity for the producers' management improvements. This identified need will allow the development and implementation of a management tool to assist them in the management of the resource so that their crops express the best yields. Therefore, it'll will be addressed through the integration of each of the management units information, to establish specific irrigation systems on each of the parcels and with the objective of establishing the necessary automation parameters to design the water management model through precision irrigation techniques for subsequent implementation in the field through experimental parcels and with this end in Stage III of technological integration and management in the Society of Water Users (SUA) of the Sanatorio Durán project.