# Mapas de siembra de dosis variable (plantación) ## Resumen general Los mapas de siembra a tasa variable (VRS) o mapas de siembra VR son esenciales para optimizar las estrategias de siembra según las condiciones específicas del lote. Configurar eficazmente los mapas VRS puede mejorar significativamente el rendimiento del cultivo y la eficiencia en el uso de recursos. Esta guía describe los principales aspectos y opciones para crear mapas VRS eficaces utilizando las herramientas de agricultura de precisión de GeoPard. Lea más sobre [Siembra a tasa variable en el blog de GeoPard](https://geopard.tech/blog/variable-rate-seeding-how-does-it-work). ## Opciones de configuración de mapas VRS A continuación se muestran algunas configuraciones recomendadas para mapas VRS: ### **1. Potencial del lote basado solo en imágenes** * **Descripción**: Use imágenes históricas para crear mapas de siembra a tasa variable (VRS) basados en los [Mapas de potencial del lote](https://geopard.tech/blog/field-potential-maps-yield-data/). El sistema automatizado de recomendaciones de GeoPard ayuda a identificar años representativos. Como predecir el clima de la próxima campaña es un desafío, compensa los años atípicos (por ejemplo, equilibrando años demasiado secos con años demasiado húmedos) para ofrecer recomendaciones más precisas. [Recomendación automatizada de GeoPard de años representativos](https://geopard.tech/blog/r8yc32d9jc-multi-year-zones/).

GeoPard selecciona imágenes automáticamente; sin embargo, puede seleccionar otras imágenes bajo demanda

Zonas de potencial del lote utilizadas para siembra VR, creadas automáticamente a partir de imágenes de varios años

* **Ideal para:** Escenarios de inicio rápido, especialmente cuando hay información de rotación de cultivos disponible. Seleccione años con el mismo cultivo (por ejemplo, años de maíz para siembra de maíz). ### **2. Potencial del lote basado en imágenes, topografía y brillo del suelo** * **Descripción:** Este [enfoque de múltiples capas](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/zones-maps-and-analytics/multi-layer-analytics) incorpora imágenes, topografía y [brillo del suelo](https://geopard.tech/blog/how-the-soil-brightness-index-enables-sustainable-agriculture/). * **Configuración:** Asigne peso negativo a la pendiente (para tener en cuenta el riesgo de erosión) y a un mayor brillo del suelo (que indica menor materia orgánica). ### **3. Potencial del lote basado en rendimiento, muestreo/escaneo de suelo, imágenes, topografía y brillo del suelo**

Un ejemplo de un mapa de siembra VR de soja basado en conductividad eléctrica, topografía, rendimiento e imágenes satelitales

* **Descripción:** Integre múltiples fuentes de datos para elaborar un mapa completo del potencial del lote. * **Pasos:** 1. [**Limpie y calibre los datos de rendimiento**](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/yield-calibration-and-cleaning): Asegure la precisión de los datos históricos de rendimiento. 2. **Genere** [**Mapas sintéticos de rendimiento**](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/synthetic-yield-map): Si faltan datos de rendimiento de campañas anteriores, use GeoPard para generar estos mapas. Solo se necesita el rendimiento total o promedio, con una precisión de alrededor del 90%. ### **4. Enfoque basado en ecuaciones para la siembra**

Un ejemplo de mapa de siembra VR de soja basado en conjuntos de datos de rendimiento

* **Descripción:** [Utilice fórmulas personalizadas](https://geopard.tech/blog/equation-based-analytics-precision/) y cualquier capa de datos disponible (por ejemplo, imágenes, topografía, rendimiento, suelo). * **Flexibilidad:** Permite configuraciones a medida según necesidades agronómicas específicas. * También disponible en [Analítica de ecuaciones por lotes](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/product-tour-web-app/equation-based-analytics/batch-equation-analytics) ## Tabla de recomendaciones para siembra a tasa variable A continuación se presenta una tabla completa de recomendaciones de siembra para diversos cultivos en varios países. Las recomendaciones de población están expresadas en semillas por acre para EE. UU. y Canadá, y en semillas por hectárea para otros países.
CultivoPaísPoblación (semillas/acre)Población (semillas/hectárea)
MaízEE. UU.28,000 - 34,000
Canadá28,000 - 34,000
Ucrania65,000 - 75,000
Brasil60,000 - 70,000
Australia70,000 - 85,000
Alemania70,000 - 85,000
Francia70,000 - 85,000
TrigoEE. UU.1,000,000 - 1,300,000
Canadá1,000,000 - 1,300,000
Ucrania4,000,000 - 5,000,000
Brasil3,500,000 - 4,500,000
Australia4,000,000 - 5,000,000
Alemania4,000,000 - 5,000,000
Francia4,000,000 - 5,000,000
SojaEE. UU.140,000 - 180,000
Canadá140,000 - 180,000
Ucrania350,000 - 450,000
Brasil300,000 - 400,000
Australia350,000 - 450,000
Alemania350,000 - 450,000
Francia350,000 - 450,000
GirasolEE. UU.15,000 - 22,000
Canadá15,000 - 22,000
Ucrania55,000 - 65,000
Brasil50,000 - 60,000
Australia50,000 - 60,000
Alemania50,000 - 60,000
Francia50,000 - 60,000
Canola (colza)EE. UU.500,000 - 800,000
Canadá500,000 - 800,000
Ucrania350,000 - 450,000
Brasil2,200,000 - 3,500,000
Australia1,200,000 - 2,000,000
Alemania1,200,000 - 2,000,000
Francia1,200,000 - 2,000,000
Caña de azúcarEE. UU.8,000 - 12,000
CanadáN/D
UcraniaN/D
Brasil100,000 - 140,000
Australia100,000 - 140,000
AlemaniaN/D
FranciaN/D
CebadaEE. UU.1,000,000 - 1,300,000
Canadá1,000,000 - 1,300,000
Ucrania4,000,000 - 5,000,000
Brasil3,500,000 - 4,500,000
Australia2,500,000 - 3,200,000
Alemania4,000,000 - 5,000,000
Francia4,000,000 - 5,000,000
ArrozEE. UU.100,000 - 150,000
CanadáN/D
UcraniaN/D
Brasil400,000 - 600,000
Australia250,000 - 370,000
AlemaniaN/D
FranciaN/D
AlgodónEE. UU.45,000 - 55,000
CanadáN/D
UcraniaN/D
Brasil100,000 - 120,000
Australia110,000 - 135,000
AlemaniaN/D
FranciaN/D
SorgoEE. UU.40,000 - 60,000
Canadá40,000 - 60,000
Ucrania100,000 - 150,000
Brasil90,000 - 120,000
Australia100,000 - 150,000
Alemania100,000 - 150,000
Francia100,000 - 150,000
#### Fuentes: Universidad Purdue, Extensión de la Universidad de Illinois, [FAO](https://www.fao.org/), [Embrapa](https://www.embrapa.br/), Departamento de Agricultura y Pesca, Universidad Estatal de Dakota del Norte, [Comisión del Trigo de Alberta](https://www.albertawheat.com/), [Corporación de Investigación y Desarrollo de Granos](https://grdc.com.au/), [Asociación Nacional del Girasol](https://www.sunflowernsa.com/), [Federación Australiana de Oleaginosas](https://www.australianoilseeds.com/), [Consejo Canadiense de la Canola](https://www.canolacouncil.org/), [USDA](https://www.usda.gov/), [Comisión Europea - Agricultura y Desarrollo Rural](https://ec.europa.eu/agriculture/index_en) ### Análisis poscosecha Después de la campaña, ejecute [análisis estadísticos y de ensayos](https://app.gitbook.com/s/YICBELdyAXXebKAzfLOR/agronomy/field-trial-analytics) para calcular mapas de rendimiento y de rentabilidad basados en los datos de rendimiento. Esto ayuda a optimizar el mapa VRS para la próxima campaña. ### Más casos de uso de ag de precisión Consulta la [PDF de casos de uso de GeoPard PrecisionAg](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials#product-overview-and-use-cases) para ver ejemplos visuales y obtener más información. ### Cómo empezar Con las herramientas y métodos avanzados de GeoPard, puede optimizar las estrategias de siembra, mejorar los rendimientos del cultivo y apoyar una agricultura más sostenible. Para comenzar, regístrese gratis en [app.geopard.tech](https://app.geopard.tech). *** Al integrar estos métodos, GeoPard le ayuda a lograr prácticas agrícolas eficientes y productivas mediante estrategias de siembra precisas.