Fertilización de precisión en Galicia: cómo aplicar el abono según el potencial real de cada parcela

Mapas de productividad, teledetección y recomendación agronómica para aplicar el fertilizante donde realmente aporta valor

En Galicia, dos fincas aparentemente similares pueden comportarse de forma muy distinta. Incluso dentro de una misma parcela es habitual encontrar zonas que producen más y zonas que producen menos. La causa no suele ser única: cambios en la textura del suelo, contenido en materia orgánica, profundidad efectiva, pendiente, humedad, compactación, drenaje, encharcamientos temporales, orientación o historial de manejo pueden generar diferencias productivas importantes dentro de una misma finca.

Tradicionalmente, la fertilización se ha realizado de forma uniforme: una misma dosis para toda la parcela. Sin embargo, cuando la finca no es uniforme, aplicar la misma cantidad de fertilizante en todas las zonas puede provocar dos problemas: exceso de abono en áreas con menor capacidad de respuesta y limitación nutricional en zonas con mayor potencial productivo.

En Grupo ARESA combinamos el conocimiento agronómico, la experiencia local en fertilización y las herramientas de teledetección para hacer recomendaciones más precisas. Nuestro objetivo es ajustar el tipo de fertilizante y la dosis a la realidad productiva de cada parcela.

1. Por qué Galicia necesita recomendaciones de fertilización más precisas

Las condiciones agroclimáticas gallegas hacen que la variabilidad intraparcela sea especialmente relevante. En muchas explotaciones conviven praderas, maíz forrajero, cultivos de invierno y rotaciones forrajeras sobre suelos con elevada heterogeneidad.

En una misma parcela puede haber zonas con buen desarrollo vegetativo, mayor profundidad de suelo y buena disponibilidad hídrica, junto a otras áreas con limitaciones persistentes: exceso de agua, menor fertilidad, compactación, peor estructura, más pendiente o menor capacidad de retención de nutrientes.

Estas diferencias condicionan la respuesta al abonado. Una zona de bajo potencial no siempre responde aumentando la dosis de fertilizante; en algunos casos, la limitación principal no es la falta de nutrientes, sino el drenaje, la estructura del suelo, la compactación o la escasa profundidad útil. Por el contrario, una zona de alto potencial puede aprovechar mejor una dosis superior si el cultivo tiene capacidad real de transformar ese nutriente en biomasa o rendimiento.

Por eso, la pregunta ya no debería ser únicamente: “¿cuántos kilos por hectárea aplico?”. La pregunta correcta es:

¿Qué dosis necesita cada zona de la parcela según su potencial productivo real?

2. Qué aporta la teledetección a la recomendación de abonado

La teledetección permite observar el comportamiento del cultivo a escala espacial. A partir de imágenes satelitales, podemos analizar cómo se desarrolla la vegetación en distintos momentos de la campaña y comparar ese comportamiento durante varios años. Esto nos permite detectar diferencias dentro de una misma parcela que no siempre son evidentes a simple vista, pero que condicionan la respuesta del cultivo a la fertilización.

Uno de los índices más utilizados es el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada o NDVI. Se trata de una expresión matemática que relaciona la reflectancia en la banda roja visible y en el infrarrojo cercano para estimar el vigor o estado vegetativo general de la vegetación (USGS, Landsat Normalized Difference Vegetation Index).

La vegetación sana y activa fotosintéticamente absorbe una parte importante de la radiación roja visible y refleja una proporción elevada de infrarrojo cercano. Por el contrario, una vegetación débil, estresada o poco desarrollada refleja más luz roja y menos infrarrojo cercano. Por este motivo, el NDVI se utiliza como indicador indirecto del vigor vegetativo, la biomasa, la cobertura vegetal y la actividad fotosintética del cultivo (NASA Earthdata).

La fórmula empleada es:

NDVI = (NIR − Rojo) / (NIR + Rojo)

Donde NIR corresponde al infrarrojo cercano, aproximadamente entre 0,76 y 0,90 micrómetros, y Rojo corresponde a la luz roja visible, aproximadamente entre 0,64 y 0,67 micrómetros.

Los valores del NDVI varían entre −1 y 1. De forma orientativa, los valores negativos suelen corresponder a superficies sin vegetación activa, como agua, rocas, nubes o nieve. El suelo desnudo suele situarse aproximadamente entre 0,1 y 0,2, mientras que la vegetación comienza normalmente a mostrar valores superiores a 0,2. Una vegetación densa, sana y con buen desarrollo suele presentar valores por encima de 0,5.

No obstante, estos rangos deben interpretarse con prudencia. El NDVI no mide directamente el rendimiento ni sustituye al análisis agronómico de la parcela. Sus valores pueden variar según el tipo de cultivo, la fase fenológica, la fecha de siembra, la densidad de plantas, la presencia de suelo visible, los cortes en pradera, el estrés hídrico, enfermedades, sombras, condiciones atmosféricas o geometría de iluminación y observación (Zeng et al., 2022). Por ejemplo, en un cultivo joven puede haber una proporción importante de suelo desnudo entre plantas, lo que reduce el valor del NDVI, aunque el cultivo esté evolucionando correctamente.

Por eso, en ARESA utilizamos el NDVI como una herramienta de apoyo, no como una conclusión automática. La información obtenida mediante teledetección se contrasta con el conocimiento agronómico, la observación en campo, el historial de la parcela y, cuando están disponibles, los análisis de suelo. De esta forma, evitamos interpretaciones erróneas y transformamos los datos satelitales en recomendaciones prácticas de fertilización.

En nuestro servicio utilizamos imágenes Sentinel-2, que ofrecen bandas en el rojo y en el infrarrojo cercano con resolución espacial de 10 metros, adecuadas para analizar diferencias dentro de parcelas agrícolas (Copernicus Data Space Ecosystem; ESA). Al trabajar con series multianuales, no nos limitamos a una imagen puntual, sino que identificamos patrones estables de productividad dentro de la finca. Esto permite diferenciar zonas de mayor y menor potencial productivo y ajustar la dosis de fertilizante de forma más precisa.

3. Del mapa de vigor al mapa de productividad

Un error habitual sería tomar una imagen aislada y decidir la fertilización únicamente a partir de ella. Una imagen puntual puede estar condicionada por una fecha concreta, un corte reciente en una pradera, una sequía puntual, una nube residual, una aplicación previa de purín, diferencias en la fecha de siembra o cualquier otra variación temporal del manejo.

Por eso, en ARESA trabajamos con mapas de productividad multianual. El objetivo no es ver solamente cómo está el cultivo en un momento concreto, sino identificar qué zonas de la parcela muestran un comportamiento productivo estable a lo largo de varias campañas (Mulla, 2013).

La metodología se basa en el análisis de imágenes Sentinel-2 durante varios años, seleccionando las ventanas temporales más representativas según la fenología de cada cultivo:

• Praderas: periodo principal de crecimiento, especialmente entre invierno y primavera.
• Maíz forrajero: fase vegetativa y desarrollo del cultivo, de primavera a otoño.
• Cereales y cultivos de invierno: fases comprendidas entre el ahijado, el encañado y el llenado de grano.

A partir de esas imágenes se calcula el NDVI, se filtran las fechas con nubosidad y se eliminan interferencias que puedan distorsionar la interpretación del cultivo. Posteriormente, se obtiene un valor representativo del potencial vegetativo de cada zona de la parcela.

En la metodología técnica de referencia de ARESA se trabaja con el percentil 90 del NDVI por campaña, es decir, con valores altos y representativos del desarrollo vegetativo de cada zona, evitando que fechas puntuales de bajo vigor distorsionen el análisis. A partir de ahí se calcula un promedio multianual, se aplica un suavizado espacial y se normalizan los valores dentro de cada parcela. Este procedimiento permite representar mejor el potencial productivo de cada zona y reducir el peso de valores anómalos asociados a condiciones puntuales o interferencias atmosféricas.

El resultado no es simplemente un mapa de vigor de una fecha concreta, sino un mapa de productividad relativa. Este mapa permite diferenciar zonas que, de forma recurrente, presentan mayor o menor capacidad de desarrollo del cultivo. Así, podemos separar mejor la variabilidad estructural de la parcela (suelo, topografía, humedad, drenaje, materia orgánica, textura o disponibilidad hídrica) de los efectos puntuales de una campaña concreta.

Esta información es clave para avanzar desde una fertilización uniforme hacia una fertilización ajustada al potencial real de cada zona, evitando interpretar como efecto del abonado diferencias que en realidad responden a la variabilidad intrínseca de la parcela.

4. Zonas de productividad: baja, media y alta

El resultado del análisis es un mapa donde la parcela se divide en zonas de productividad relativa. Esta clasificación no indica que una zona sea buena o mala de forma absoluta, sino que compara el comportamiento de cada área dentro de la propia parcela (Nawar et al., 2017). De esta forma, podemos identificar qué zonas muestran de manera recurrente un menor, medio o mayor potencial de desarrollo del cultivo.

La clasificación en zonas permite pasar de una lectura visual del cultivo a una interpretación agronómica útil para la toma de decisiones.

• Zona de baja productividad

Son áreas que, de forma repetida a lo largo de varias campañas, muestran menor vigor vegetativo. En Galicia, estas zonas pueden estar asociadas a suelos más someros, compactación, menor fertilidad, problemas de drenaje, encharcamientos temporales, pendientes, menor contenido en materia orgánica, diferencias de textura o limitaciones físicas del suelo.

En estas zonas, aumentar la dosis de fertilizante no siempre se traduce en un mayor rendimiento. Si el factor limitante es estructural (por ejemplo, exceso de humedad, compactación o poca profundidad útil del suelo), aplicar más abono puede reducir la eficiencia económica y aumentar el riesgo de pérdidas de nutrientes.

• Zona de productividad media

Representa el comportamiento medio de la parcela. Suele ser la referencia para establecer la dosis estándar de fertilización, ya que refleja una situación intermedia entre las zonas con menor y mayor potencial productivo.

• Zona de alta productividad

Son áreas que muestran mayor vigor de forma estable. Normalmente presentan mejores condiciones para el desarrollo del cultivo y una mayor capacidad de respuesta al abonado. Pueden corresponder a zonas con mejor estructura del suelo, mayor profundidad efectiva, mejor disponibilidad hídrica, mayor contenido en materia orgánica o menor presencia de limitaciones físicas.

En estas zonas puede ser interesante ajustar la dosis al alza, siempre dentro de una recomendación agronómica razonada. Para ello deben tenerse en cuenta el cultivo, el análisis de suelo, la disponibilidad de purín o estiércol, el historial de la parcela, el momento de aplicación y el objetivo productivo.

La clave no es aplicar más o menos fertilizante de forma automática, sino adaptar la dosis al potencial real de cada zona y a su capacidad de respuesta.

5. Cómo transformamos el mapa en una recomendación de fertilización

La teledetección no sustituye al criterio agronómico. Lo complementa.

En ARESA no entregamos simplemente un mapa de colores. Interpretamos la información y la convertimos en una recomendación práctica de abonado, adaptada al cultivo, a la parcela y al manejo real de la explotación.

Para ello combinamos diferentes fuentes de información:

• Mapas multianuales de productividad mediante NDVI.
• Tipo de cultivo y momento de aplicación.
• Objetivo productivo de la parcela.
• Fertilizante disponible en la explotación o más adecuado técnicamente.
• Dosis agronómica objetivo.
• Historial de manejo de la finca.
• Conocimiento local de suelos y condiciones gallegas.
• Análisis de suelo cuando están disponibles.
• Uso de purines, estiércoles u otros aportes orgánicos.
• Limitaciones visibles en campo: encharcamiento, compactación, pendiente, zonas improductivas o diferencias claras de desarrollo del cultivo.
• Condicionantes ambientales o normativos que puedan afectar a la fertilización.

Con esta información, el mapa deja de ser una imagen descriptiva y se convierte en una herramienta de decisión. La recomendación final no se basa únicamente en si una zona aparece con más o menos vigor, sino en interpretar por qué ocurre esa diferencia y si el cultivo tiene capacidad real de responder a una mayor o menor dosis de fertilizante (Silvestri et al., 2024).

Este enfoque es especialmente relevante en Galicia, donde el ajuste de la fertilización debe tener en cuenta no solo las necesidades del cultivo, sino también la fertilidad del suelo, el uso habitual de purines y estiércoles, la disponibilidad hídrica y las limitaciones propias de cada parcela. En este sentido, es coherente con las herramientas de recomendación utilizadas en cultivos forrajeros gallegos, como las aplicaciones RAX del CIAM/INGACAL para maíz forrajero, praderas y cultivos forrajeros de invierno, basadas en el aprovechamiento agronómico del purín como fertilizante principal.

El resultado es una recomendación de abonado más precisa, práctica y adaptada a la realidad de la explotación: qué fertilizante aplicar, en qué dosis y en qué zonas de la parcela.

6. Ejemplo práctico: ajuste de NAC 27% por zonas de productividad

Imaginemos una parcela forrajera en la que se plantea una aplicación de nitrato amónico cálcico, NAC 27%, como aporte nitrogenado.

Con una recomendación uniforme, toda la parcela recibiría la misma dosis, independientemente de las diferencias internas de suelo, humedad, pendiente, drenaje o potencial productivo. Sin embargo, el mapa multianual de productividad permite identificar tres zonas claramente diferenciadas dentro de la finca.

A partir de esta zonificación, se puede plantear una estrategia de fertilización variable ajustada al potencial de respuesta de cada zona (Vizzari et al., 2019). A modo de ejemplo, la estrategia podría plantearse de la siguiente forma:

Este ejemplo procede del planteamiento técnico desarrollado por ARESA para la aplicación de fertilización variable en función de zonas de productividad.

La lógica agronómica es sencilla: reducir el aporte en las zonas donde el cultivo difícilmente va a transformar ese nitrógeno en producción, mantener una dosis equilibrada en la zona media e incrementar la inversión en las áreas con mayor capacidad de respuesta. No obstante, estas dosis deben interpretarse como un ejemplo orientativo.

De esta forma, el mapa de productividad no sustituye al criterio técnico, sino que permite distribuir mejor la dosis total de fertilizante y adaptar el abonado al potencial real de cada zona.

7. Beneficios agronómicos, económicos y ambientales

La fertilización basada en mapas de productividad permite tomar mejores decisiones porque ajusta el abonado al comportamiento real de la parcela. Esto aporta beneficios en cuatro niveles principales.

• Más eficiencia en el uso del fertilizante

El nutriente se aplica de forma más ajustada al potencial de cada zona. Esto mejora la eficiencia de uso del nitrógeno y evita aplicar dosis elevadas en zonas donde el cultivo no puede aprovecharlas correctamente.

• Mejor interpretación de la variabilidad de la parcela

Los mapas ayudan a entender por qué una finca produce de forma desigual. Muchas veces el problema no está únicamente en la falta de fertilizante, sino en una limitación física, hídrica o edáfica que se repite año tras año.

• Mejor planificación de la inversión

El abono es uno de los costes más importantes en muchos cultivos. Ajustar dosis por zonas permite invertir mejor: no necesariamente aplicar menos, sino aplicar con mayor criterio.

• Menor riesgo ambiental

El uso más eficiente del nitrógeno también tiene una dimensión ambiental. Una fertilización mejor ajustada ayuda a reducir el riesgo de pérdidas de nutrientes, especialmente en zonas con menor capacidad de aprovechamiento, suelos saturados de agua o áreas con escorrentía.

En sistemas agrícolas intensivos, especialmente cuando se combinan fertilizantes minerales con purines o estiércoles, ajustar correctamente las dosis es clave para mejorar la eficiencia agronómica y reducir riesgos de contaminación por nitratos (European Commission).

8. Qué recibe el agricultor o la explotación

El servicio de recomendación de fertilización con teledetección de ARESA puede incluir:

1. Análisis de la parcela mediante imágenes satelitales multianuales.
2. Mapa de productividad intraparcela.
3. Clasificación por zonas de baja, media y alta productividad.
4. Interpretación agronómica de las diferencias observadas.
5. Recomendación de fertilizante y dosis por zona.
6. Mapa de prescripción para fertilización variable, cuando la maquinaria lo permita.
7. Alternativa de manejo por sectores, para explotaciones que no dispongan de abonadoras con aplicación variable.
8. Apoyo técnico para decidir la estrategia de abonado.

El valor del servicio no está solo en generar un mapa, sino en convertir la información en una decisión práctica: qué fertilizante aplicar, en qué dosis y en qué zonas de la parcela.

9. Aplicación práctica: con o sin maquinaria de dosis variable

La fertilización de precisión no está reservada únicamente a explotaciones con maquinaria avanzada.

Cuando la explotación dispone de una abonadora compatible con mapas de prescripción, se puede generar un archivo para realizar una aplicación variable de fertilizante dentro de la parcela. Sin embargo, cuando no se dispone de esta tecnología, el mapa sigue teniendo un gran valor práctico. Permite dividir la finca en sectores, ajustar manualmente la dosis, priorizar zonas, orientar muestreos de suelo o identificar áreas donde conviene corregir problemas de drenaje, compactación o manejo antes de aumentar el abonado (Santaga et al., 2021). En ambos casos, el objetivo es el mismo: adaptar el abonado al potencial real de cada zona.

Esto es especialmente importante en Galicia, donde muchas parcelas presentan formas irregulares, tamaños variables y condiciones internas muy heterogéneas. En este contexto, los mapas de productividad permiten adaptar la recomendación técnica a la realidad de cada explotación, incluso sin disponer de maquinaria de aplicación variable.

10. Conclusión

La variabilidad dentro de parcela es una realidad en Galicia. Ignorarla supone fertilizar a ciegas.

Los mapas multianuales de productividad basados en NDVI permiten identificar patrones estables dentro de cada finca y diferenciar zonas con distinto potencial productivo. A partir de esa información, ARESA transforma la teledetección en recomendaciones prácticas de fertilización: qué producto utilizar, en qué dosis y en qué zonas de la parcela.

Con este enfoque, la explotación puede tomar decisiones de abonado más racionales, eficientes y adaptadas a la realidad de cada finca.

No se trata de aplicar más. Se trata de aplicar mejor.

11. Referencias

CIAM/INGACAL. Aplicaciones RAX y REN. Herramientas de recomendación de encalado y fertilización para maíz forrajero, praderas, cultivos forrajeros de invierno y otros cultivos, basadas en el uso del xurro/purín como fertilizante principal.

Copernicus Data Space Ecosystem. Sentinel-2 mission documentation. Documentación técnica sobre el sensor MSI, sus 13 bandas espectrales y la resolución espacial de 10 m, 20 m y 60 m.

European Commission. Nitrates: protecting waters against pollution caused by nitrates from agricultural sources. Fuente técnica sobre el impacto del exceso de nitrógeno agrícola procedente de fertilizantes y estiércoles en aguas superficiales y subterráneas.

Mulla, D. J. (2013). Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps. Biosystems Engineering, 114(4), 358-371. DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2012.08.009.

NASA Earthdata. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Fuente técnica sobre la relación entre reflectancia en el rojo visible e infrarrojo cercano y el estado de la vegetación.

Nawar, S., Corstanje, R., Halcro, G., Mulla, D., & Mouazen, A. (2017). Delineation of soil management zones for variable-rate fertilization. Advances in Agronomy, 143, 175-245. DOI: 10.1016/bs.agron.2017.01.003.

Santaga, F. S., Benincasa, P., Toscano, P., Antognelli, S., Ranieri, E., & Vizzari, M. (2021). Simplified and Advanced Sentinel-2-Based Precision Nitrogen Management of Wheat. Agronomy, 11(6), 1156. DOI: 10.3390/agronomy11061156.

Silvestri, N., et al. (2024). Integrating NDVI and agronomic data to optimize the variable-rate nitrogen fertilization. Precision Agriculture. DOI: 10.1007/s11119-024-10185-2.

USGS. Landsat Normalized Difference Vegetation Index. Fuente técnica sobre la fórmula del NDVI y su uso como indicador de verdor, densidad vegetal y cambios en la salud de la vegetación.

Vizzari, M., Santaga, F. S., & Benincasa, P. (2019). Sentinel 2-Based Nitrogen VRT Fertilization in Wheat: Comparison between Traditional and Simple Precision Practices. Agronomy, 9(6), 278. DOI: 10.3390/agronomy9060278.

Zeng, Y., Hao, D., Huete, A., et al. (2022). Optical vegetation indices for monitoring terrestrial ecosystems globally. Nature Reviews Earth & Environment, 3, 477-493. DOI: 10.1038/s43017-022-00298-5.