Flujo de trabajo del distribuidor en Italia: John Deere Ops Center - GeoPard - VRA Nitrógeno - Ensayos - Mapas de rentabilidad

Estudio de caso de distribuidor John Deere: Sergio Bassan y GeoPard impulsan el ROI de la agricultura de precisión

En agricultura de precisión, los datos precisos y la analítica avanzada son clave para decisiones más inteligentes y una mayor productividad de la explotación. El año pasado, GeoPard Agriculture se asoció con John Deere Distribuidor Sergio Bassan S.r.l. en Italia para apoyar a los agricultores locales a lo largo de la temporada de cultivo. Aquí se muestra cómo nuestra colaboración impactó a un solo campo como ejemplo.

1. Inicio: Definición de zonas de productividad y mapas VRA

Para preparar la temporada, analizamos datos históricos de rendimiento y tendencias de vegetación para evaluar el perfil de productividad del campo. Dado que la topografía era relativamente plana y no representaba un factor limitante, el enfoque se centró en el rendimiento y los patrones históricos de vegetación. Los datos de rendimiento se importaron sin problemas a GeoPard a través de integración con John Deere Operations Center.

Usando un enfoque de múltiples capas, segmentamos cada campo en tres zonas de productividad basadas en datos de rendimiento y vegetación histórica usando el índice EVI2 de imágenes satelitales. Esto permitió a los agricultores afinar sus estrategias de siembra y fertilización, ajustando dosis para adaptarse a la variabilidad del campo.

Para evaluar el impacto de la siembra a tasa variable (VRA), designamos una línea de ensayo que cruzaba todas las zonas de productividad. Esta comparación directa ayudó a medir la efectividad de la siembra VRA frente a la siembra convencional a tasa uniforme.

Mapa de siembra VRA para maíz forrajero con una línea de ensayo resaltada.

2. Ejecución de precisión: Desde la siembra hasta la aplicación de fertilizantes

GeoPard facilitó la ejecución fluida de los mapas VRA y proporcionó un seguimiento detallado de las aplicaciones durante la temporada.

Entrega y ejecución fluida de mapas VRA

Los mapas VRA se enviaron directamente al John Deere Operations Center para su ejecución por la maquinaria. GeoPard admite múltiples formatos de exportación, incluidos Shapefile, ISOXML e integración directa con John Deere Ops Center, como Archivos, Capas de Mapa y Planes de Trabajo. A lo largo de la temporada se implementó una combinación de aplicaciones a tasa variable (siembra, fertilización nitrogenada) y tratamientos a tasa fija (aplicación de fósforo y potasio antes de la siembra, así como varias aplicaciones de nitrógeno en bandas laterales) para optimizar el rendimiento del cultivo y la gestión de nutrientes.

Seguimiento de mapas de fertilizante aplicados

GeoPard capturó y analizó todos los datos de aplicación, comparando operaciones planificadas vs. ejecutadas para detectar cualquier discrepancia que pudiera requerir ajustes o re-aplicación. Así, una comparación de las tasas de siembra objetivo vs. aplicadas confirmó una ejecución precisa sin discrepancias importantes.

Tasa de siembra: comparación objetivo vs. aplicada.

3. Entrega de insights accionables

El análisis poscosecha juega un papel crucial para aprender de la temporada y planificar la siguiente.

Limpieza y calibración de datos de rendimiento

Una vez finalizada la cosecha, los mapas de rendimiento aparecen automáticamente en GeoPard a través de la integración con John Deere Operations Center o se pueden subir manualmente mediante la interfaz de GeoPard. La plataforma calibra y limpia los datos de rendimiento de la cosechadora, asegurando insights de alta precisión para una mejor toma de decisiones. Las comparaciones lado a lado a continuación muestran claramente cómo la limpieza de datos afina la analítica y mejora la fiabilidad.

Datos de rendimiento calibrados (arriba) vs. crudos (abajo).

Gestión del nitrógeno

Tener acceso a todos los mapas aplicados de la temporada permitió cálculos precisos de la aplicación total de nitrógeno sumando todas las operaciones relacionadas con nitrógeno.

La tasa de captura de nitrógeno se determinó usando datos de rendimiento y modelos de cultivo. Si las cosechadoras están equipadas con sensores de proteína bruta, estos datos se incorporan a los cálculos para obtener insights aún más precisos.

Eficiencia de uso del nitrógeno y excedente se evaluaron comparando la entrada total de nitrógeno vs. la absorción de nitrógeno por el cultivo, ayudando a optimizar las estrategias de fertilización para temporadas futuras.

Eficiencia de uso del nitrógeno.

Evaluación de VRA y ensayos

Con áreas de ensayo bien definidas, se generaron análisis en profundidad para comparar el rendimiento del cultivo en las diferentes zonas de productividad.

Estos insights proporcionaron una comprensión clara de cómo cada zona respondió a la siembra VRA, ayudando a validar las mejores prácticas para temporadas futuras.

El mapa de ensayo y la tabla de datos proporcionados presentan un análisis detallado del rendimiento del cultivo en cuatro zonas de productividad distintas, mostrando el impacto de la siembra con Aplicación a Tasa Variable (VRA) en el rendimiento y la rentabilidad.

Resultados de VRA y ensayos.

Observaciones clave e insights

• Rentabilidad vs. Área: Mientras que la Zona 2 alcanzó la mayor ganancia total y rendimiento medio, la Zona 3 demostró que áreas más pequeñas y altamente productivas (20,42 t/ha) pueden generar alta rentabilidad por hectárea (€1808,14/ha).

• Rendimiento por zona: El mapa muestra que las áreas de mayor rendimiento se alinean con zonas de productividad de verde más claro (Zona 3), lo que indica una fuerte respuesta a la siembra VRA.

• Distribución de la ganancia: La Zona 4 (línea de ensayo), a pesar de tener un rendimiento decente, tuvo un rendimiento inferior en ganancia total debido a su menor superficie y posiblemente a mayores costos de insumos o menor eficiencia.

• Implicaciones futuras: Estos análisis proporcionan una base basada en datos para refinar las estrategias de siembra en temporadas futuras, sugiriendo que invertir más en zonas más sensibles (como la Zona 3) podría aumentar el rendimiento general de la explotación.

Análisis de rendimiento y rentabilidad

Al analizar los datos de rendimiento frente a los costos reales de insumos, los agricultores obtuvieron una visibilidad clara de Mapas de ganancia espacial una herramienta poderosa para evaluar la rentabilidad a nivel subcampo. Una comparación de los ingresos por rendimiento menos los gastos identificó zonas de alto margen y señaló áreas que necesitan intervenciones más focalizadas.

Mapa de rentabilidad con áreas de márgenes altos y bajos.

4. Mirando hacia adelante: ¿Qué sigue?

A partir del éxito de este año, la colaboración con el distribuidor John Deere Sergio Bassan Italy continúa en la temporada 2025 con características adicionales y operaciones mejoradas:

Recomendaciones automatizadas de muestreo de suelo

El sistema inteligente de GeoPard propone puntos óptimos para muestreos de suelo zonales. La aplicación móvil GeoPard se utiliza para el muestreo y la prospección.

Mapa con ubicaciones de muestreo de suelo

Análisis de datos de muestreo de suelo y recomendaciones VRA

Una vez los datos de suelo se recopilan, GeoPard traducirá esa información en mapas de aplicación de fertilizantes de precisión, guiando las prescripciones de tasa variable a través de las diferentes zonas.

Análisis automatizados de ensayos y VRA

Los agricultores se beneficiarán de un proceso automatizado para evaluar la efectividad de sus estrategias VRA y líneas de ensayo, permitiendo informes más rápidos y coherentes.

Generación automatizada de mapas de rentabilidad

Planeamos automatizar los mapas de rentabilidad usando las operaciones ejecutadas y otros datos clave para optimizar la rentabilidad y ayudar en la planificación de la próxima temporada

5. Insights del socio

Según nuestro socio Sergio Bassan Italy,

“Los análisis de GeoPard han facilitado que nuestro equipo y los agricultores utilicen las herramientas de agricultura de precisión de forma efectiva. La analítica fiable y el apoyo constante durante la temporada han mejorado la planificación y gestión de insumos. Confiamos en que la sinergia entre nuestro departamento y GeoPard traerá cambios y beneficios significativos a nuestros clientes.”

- Edoardo Pozzato, Agrónomo de Agricultura de Precisión.

Reflexiones finales

Desde la definición de zonas de productividad hasta el análisis de mapas de rendimiento y rentabilidad, nuestra colaboración con el distribuidor John Deere Sergio Bassan Italy muestra los beneficios reales de la agricultura de precisión. Al avanzar con recomendaciones automatizadas de muestreo de suelo y analíticas de rentabilidad mejoradas, esperamos impulsar una mayor eficiencia y sostenibilidad para los agricultores de la región.

Acerca de las empresas

Sergio Bassan srl: En sus 10 ubicaciones, la empresa ofrece una selección de maquinaria agrícola nueva y usada, tractores, cosechadoras, trituradores, manipuladores telescópicos, excavadoras, sistemas de guiado por satélite, equipos para laboreo y henificación, maquinaria para horticultura y viñedos, máquinas y tractores de jardinería, accesorios y repuestos. El equipo de Sergio Bassan está formado por ocho técnicos de agricultura de precisión dedicados a proporcionar orientación sobre tecnología de precisión y ayudar a que los agricultores experimenten sus beneficios de primera mano en el campo. El departamento de Agricultura de Precisión tiene como objetivo probar nuevas soluciones para sus clientes mientras mantiene una conexión constante, incluso de forma remota, para ofrecer soporte continuo.

GeoPard Agriculture: La empresa está a la vanguardia de la tecnología de agricultura de precisión. Especializada en analítica geoespacial, GeoPard ofrece soluciones que transforman datos agrícolas complejos en insights accionables. Su tecnología se centra en optimizar varios aspectos de la agricultura, desde el análisis del suelo hasta los mapas VRA, teledetección y analítica de datos de equipos agrícolas, contribuyendo de manera significativa al avance de las prácticas de agricultura inteligente.