A lo largo de la temporada de producción de alfalfa, las decisiones de cosecha cuidadosas e informadas aumentan las posibilidades de alcanzar los objetivos de producción. El crecimiento de un rodal de un corte al siguiente siempre variará según la salud del rodal y una variedad de factores ambientales.
Evaluar con precisión un cultivo de alfalfa en el campo es fundamental para maximizar la rentabilidad, tanto en términos de calidad como de rendimiento.
En la parte superior del Medio Oeste, donde la industria láctea impulsa la demanda de forraje, el valor de la cosecha depende especialmente de la calidad del forraje. Mayor calidad significa mayor leche por tonelada, lo que significa mayor rentabilidad por tonelada de forraje.
Madurez de alfalfa como indicador de calidad
La madurez de la alfalfa es actualmente el indicador de calidad más preciso y consistente. A medida que aumenta la madurez, la calidad del forraje disminuye (Figura 1).
En términos generales, una buena calidad significa mayor proteína cruda y menores fracciones de fibra. La calidad es máxima cuando la relación hoja-tallo es máxima (más hojas, menos tallos). A medida que la alfalfa se desarrolla y el crecimiento pasa de vegetativo a reproductivo, la calidad comienza rápidamente a disminuir.
La clasificación del crecimiento de la alfalfa en la escala de madurez de 0 a 9 permite calcular índices de madurez, como el estadio medio por conteo (MSC) y el estadio medio por peso (MSW). Puede interpretar los valores de MSC o MSW como indicadores de parámetros de calidad del forraje.
Una muestra de tallos de alfalfa se puede clasificar individualmente en las etapas apropiadas descritas en la Tabla 1 e ilustradas en las Figuras 2 y 3.
Para calcular el MSC, cuente los tallos en cada etapa e ingrese los valores resultantes en la ecuación del índice. Para calcular los RSU, seque y pese cada grupo de madurez e introduzca los valores correspondientes en la ecuación.
Tabla 1: Guía de etapas del crecimiento de la alfalfa
| número de etapa | Nombre de escena | Definición de etapa |
|---|---|---|
| 0 | vegetativo temprano | La longitud del tallo es inferior a 15 centímetros (cm). Sin capullos, flores ni vainas de semillas. |
| 1 | vegetativo medio | La longitud del tallo es de 16 a 30 cm. Sin capullos, flores ni vainas de semillas. |
| 2 | vegetativo tardío | La longitud del tallo es superior a 31 cm. Sin capullos, flores ni vainas de semillas. |
| 3 | Brote temprano | Uno o dos nudos con yemas. Sin flores ni vainas de semillas. |
| 4 | Brote tardío | Tres o más nudos con yemas. Sin flores ni vainas de semillas. |
| 5 | Flor temprana | Un nodo con una flor abierta (abierto estándar). Sin vainas de semillas. |
| 6 | Flor tardía | Dos o más nudos con flores abiertas. Sin vainas de semillas. |
| 7 | Vaina de semillas tempranas | De uno a tres nudos con vainas de semillas verdes. |
| 8 | Vaina de semillas tardía | Cuatro o más nudos con vainas de semillas verdes. |
| 9 | Vaina de semilla madura | Nudos con vainas de semillas maduras, en su mayoría marrones. |
La eficacia de estos índices de madurez puede cambiar a medida que la alfalfa se cosecha antes para obtener mayor calidad y a medida que se desarrollan nuevas variedades de alfalfa con menor lignina (es decir, mayor fibra digestible).
La introducción de estas líneas aportará nueva flexibilidad a la gestión de la cosecha de alfalfa y limitará las aplicaciones de las herramientas de evaluación tradicionales. Aunque la madurez de la alfalfa seguirá correlacionada con la calidad en estas nuevas líneas, se mantendrá una mayor calidad con una mayor madurez.
Esto significa que puede lograr la misma calidad con mayores rendimientos, o una mayor calidad con iguales rendimientos (convencionales). Una gestión precisa e intensiva es fundamental para optimizar estos recursos y maximizar los márgenes de beneficio.
Herramientas tecnológicas para aumentar la rentabilidad
Varias nuevas herramientas y aplicaciones de agricultura de precisión están permitiendo el uso más eficiente de los recursos y la máxima rentabilidad en otros cultivos importantes. Por ejemplo, los productores están tomando en cuenta la variabilidad en el campo con la aplicación de fertilizantes en dosis variables y la siembra en dosis variables.
Se están equipando vehículos aéreos no tripulados (UAV) o drones con tecnología GPS y una amplia gama de sensores/cámaras para evaluar la salud de los cultivos, su progreso, la presión de enfermedades/insectos, deficiencias de nutrientes, etc., y están informando las decisiones de gestión.
Teledetección de cultivos
Una de las tecnologías más utilizadas en la teledetección de cultivos es la medición de la reflectancia del dosel. Los índices espectrales de banda ancha como el NDVI (índice vegetativo de diferencia normalizada) son indicadores valiosos de verdor, salud de los cultivos o porcentaje de cobertura del suelo.
Índices más específicos como el MTCI (índice de clorofila terrestre MERIS) están diseñados para aplicaciones más precisas. Los índices diseñados para fines específicos utilizan la reflectancia espectral de bandas de ondas particulares (rangos de nanómetros en el espectro visible e infrarrojo cercano). Las bandas de ondas de importancia pueden variar según el cultivo y la aplicación de destino.
Los drones o vehículos terrestres equipados con estos sensores pueden viajar por el campo, recopilando y mapeando datos que se correlacionan con el estado actual del cultivo en todo el campo.
En 2014, los investigadores realizaron un estudio piloto para determinar si los índices espectrales podían predecir la madurez de la alfalfa.
Utilizaron un espectrofotómetro de rango completo, midiendo valores de reflectancia de 350 a 2500 nanómetros (nm), para escanear periódicamente parcelas de alfalfa a lo largo del crecimiento de un rodal, seguido de una cosecha destructiva, muestreo y análisis de rendimiento, calidad y madurez.
El análisis preliminar indica potencial para que índices espectrales conocidos predigan la madurez de la alfalfa (Figura 4). Sin embargo, aún no se han desarrollado índices específicos para la alfalfa.
Los investigadores realizaron un estudio de seguimiento con principios similares en 2015. Los tratamientos dentro de un experimento replicado se cortaron periódicamente para establecer un gradiente de madurez en el campo (Figura 5).
El rodal resultante representa un rango de madurez, desde el estado vegetativo temprano hasta la floración plena. Luego, múltiples formas de instrumentación de detección remota escanearon todos los cultivos antes de la cosecha y el análisis. Se agregó la tecnología LiDAR (detección y alcance de luz) para medir de forma remota la altura del cultivo.
Los resultados preliminares indican que esta altura estimada del cultivo tiene potencial para predecir la biomasa siempre que el rodal aún esté erguido (antes del acame), como se muestra en la Figura 6. Los investigadores pretenden desarrollar una plataforma de detección remota específica de la alfalfa como herramienta práctica para optimizar la alfalfa. toma de decisiones gerenciales.
Revisado en 2023