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“Esta herramienta facilita la aplicación de diferentes estrategias de manejo para mejorar la calidad de los granos y la diferenciación de la producción a campo, dos factores que promueven el agregado de valor en origen”, aseguró Andrés Méndez, especialista en agricultura de precisión del INTA Manfredi –Córdoba–.

El técnico resaltó la importancia que le significa al productor el hecho de conocer anticipadamente la calidad de la producción. “En el caso de la soja, es fundamental conocer los valores de proteína y de aceite que tienen los granos antes de ser enviados a la extrusora, ya que eso evita elaborar un producto que no alcanza el estándar deseado”, explicó.

Asimismo, Méndez recomendó la segregación de los granos para lograr una industrialización diferencial del trigo y de la cebada y sugirió la adopción de este tipo de tecnologías. “Este sensor permite armar un ‘mapa de calidad de los granos’ que, al igual que el mapa de rendimiento, genera información georreferenciada para el manejo eficiente del sistema productivo”, observó.

En la Argentina, el mayor volumen de aceite se obtiene a partir del sistema de extracción por solvente, el cual deja en el subproducto de soja un residual de aceite del 1 al 2 %. Para traducir este diferencial a rentabilidad, podría pensarse el siguiente ejemplo –apuntó el técnico–:

“Supongamos que ingresan dos camiones a una planta, ambos con 30.000 kg de soja, pero uno con una variabilidad de aceite en granos del 17 % y el otro, con una variabilidad del 23 %. Luego de la extracción por solvente, los granos cosechados quedarán con un 16 y 22 % de aceite, respectivamente. Por tonelada, cada camión permitirá conseguir 160 kg y 220 kg de aceite. Si estos valores se multiplican por las 30 toneladas disponibles en cada vehículo, se deduce que podrán obtenerse 4.800 y 6.600 kg de aceite, sumados a otros 1.800 kg que surgen del diferencial por calidad. Si la tonelada cotiza a $4.310 en el mercado, eso implica una ganancia de $7.758 por camión, es decir, de más de 15.000 para el productor”.

El prototipo, denominado “NIR-Crop Analyzer”, cuenta con una cámara de medición, donde se ubica una lámpara que escanea los granos y calcula la emisión de energía. “Esa energía es comparada con los espectros precargados en el sistema de medición del dispositivo y, luego, traducida a los porcentajes de proteína, humedad, grasa y almidón”, especificó Méndez.

Asimismo, destacó el funcionamiento del sistema de escaneo, “debido a que maximiza la representatividad de datos al acumular un gran volumen de información espectral”.

La cámara de medición se coloca en la cosechadora y toma muestras de 300 gramos de grano entre cada 10 y 15 segundos, lo que equivale a tener un dato georreferenciado entre cada 20 y 30 metros. La muestra es seleccionada por gravedad del flujo de granos de la noria y, tras ser analizada, regresa al mismo sistema.

“Finalmente, el resultado del análisis queda almacenado en un monitor instalado en la cabina de la cosechadora y la información puede descargarse fácilmente a través de cualquier dispositivo con puerto USB”, concluyó.