Zonas de manejo

Una zona de manejo es una subregión del lote en la que se combinan factores limitantes del rendimiento lo bastante parecidos como para que una misma dosis o una misma práctica resulten adecuadas en toda su extensión. La definición se atribuye habitualmente a Doerge (1999). Su finalidad es reducir un campo continuo de valores, imposible de manejar píxel a píxel, a un número pequeño de áreas sobre las que sí se puede actuar.

El concepto implica dos condiciones. Las zonas deben ser internamente homogéneas respecto de las variables que importan para el manejo y distintas entre sí. Además, cada una debe poder tratarse de manera diferente con los equipos y las labores disponibles, pues una delimitación que nadie puede aplicar carece de utilidad operativa.

Capas de información

Las zonas se derivan de capas que describen factores estables del terreno o integran la respuesta del cultivo. Las más empleadas son las siguientes.

• Los mapas de suelo, construidos a partir de muestras con análisis de laboratorio o de cartografía edafológica existente. Aportan textura, materia orgánica, pH y profundidad, entre otras propiedades.
• La conductividad eléctrica aparente del suelo, una clase de medición que se obtiene con sensores de inducción electromagnética o de contacto transportados por el terreno. El valor integra varias propiedades, entre ellas el contenido de arcilla, la humedad y la salinidad, de modo que su interpretación requiere calibrarla con muestras de suelo.
• El relieve, derivado de un modelo digital de elevación. De él se obtienen la pendiente, la orientación y la posición en el paisaje, así como índices que estiman dónde tiende a acumularse el agua.
• Los índices de vegetación de varias fechas, que registran cómo respondió el cultivo en distintos momentos de la temporada y en distintos años.
• Los mapas de rendimiento de campañas anteriores, cuando existen, porque resumen el efecto conjunto de todos los factores.

Cada capa tiene su propia resolución y sus propias unidades. Antes de combinarlas se llevan a una grilla común, se revisan los valores atípicos y se estandarizan, restando la media y dividiendo entre la desviación estándar, para que ninguna domine el resultado solo por la magnitud de sus números. Cuando dos capas están muy correlacionadas aportan información redundante, y es frecuente reducirlas a unas pocas variables sintéticas mediante análisis de componentes principales.

Agrupamiento en clases

Con las capas preparadas, cada píxel queda descrito por un conjunto de valores. El agrupamiento (clustering) reúne los píxeles que se parecen entre sí en clases, sin que el analista indique de antemano a cuál pertenece cada uno. Existen dos familias de métodos de uso extendido.

Los métodos de partición dura, como el de k-medias, asignan cada píxel a una sola clase. Parten de un número de clases fijado por el usuario, calculan el centro de cada una y reasignan los píxeles al centro más cercano hasta que la partición deja de cambiar. El nombre del método se debe a MacQueen (1967).

El agrupamiento difuso, cuyo ejemplo más conocido son las c-medias difusas, propuestas por Dunn (1973) y generalizadas por Bezdek (1981), asigna a cada píxel un grado de pertenencia a todas las clases en lugar de una etiqueta única. Resulta apropiado cuando el cambio entre áreas es gradual, como en una transición de suelo, porque un píxel intermedio queda representado con pertenencias repartidas y no se fuerza a un extremo.

Los resultados dependen de las capas elegidas, de su ponderación y del número de clases. Por ello el producto del agrupamiento se evalúa con criterios estadísticos y agronómicos antes de adoptarse como base de decisiones.

Tres capas de un mismo lote ficticio, suelo, relieve e índice de vegetación, que se superponen y se combinan en un mapa continuo. El mapa se clasifica en tres zonas, baja, media y alta, distinguidas por color y por textura. En el último paso, los fragmentos menores que un tamaño mínimo se fusionan con la zona vecina y se trazan los contornos de las zonas resultantes. Los datos son ilustrativos.

Tamaño mínimo y suavizado

El resultado directo de un agrupamiento suele contener islotes de pocos píxeles, un patrón de aspecto granular conocido como efecto de sal y pimienta. Esos fragmentos reflejan ruido de las capas o transiciones locales, y no tienen utilidad práctica porque ningún equipo puede aplicar una dosis distinta en un área tan pequeña.

El tamaño mínimo práctico de una zona queda fijado por la maquinaria o la cuadrilla que ejecutará la labor: el ancho de una pasada, la resolución de aplicación del equipo y la precisión de su posicionamiento. También lo limita la resolución espacial de las capas, ya que una zona más pequeña que unos pocos píxeles no puede considerarse bien definida. El suavizado consiste en eliminar los fragmentos menores que ese tamaño, ya sea con un filtro que reasigna cada píxel a la clase más frecuente de su vecindad o fusionando los polígonos pequeños con el vecino más parecido. Los bordes resultantes se simplifican para obtener polígonos con contornos que una máquina pueda seguir.

Número de zonas con sentido operativo

Aumentar el número de clases tiende a reducir la variación dentro de cada una, de modo que el criterio estadístico por sí solo tiende a favorecer divisiones cada vez más finas. Existen índices de validez del agrupamiento, como los que miden la compacidad y la separación de las clases, que ayudan a identificar un número razonable. No obstante, el límite lo impone la capacidad de manejo.

En la práctica se conservan pocas zonas, y cada una adicional debe justificarse. Por ejemplo, un lote con tres zonas que difieren en la profundidad del suelo puede tratarse con tres dosis, mientras que seis zonas cuyas diferencias son menores que el error de la aplicación o de la medición no ofrecen ventaja. Una zona se valida comprobando que sus medias difieren de las de las demás en variables del suelo o del cultivo, y que esa diferencia es relevante para la decisión de manejo.