Discriminación óptica de soja [<i>Glycinemax</i> (l.) Merr.] y una de sus principales malezas, como herramienta de decisión en el control sitio específico de herbicida

Abstract

La expansión de cultivares de soja resistente a glifosato (SoRR), la consolidación de la siembra directa y el uso de herbicidas, han determinado una presión de selección sobre las malezas, redundando en una disminución en la diversidad de especies y evolución de biotipos resistentes como el sorgo de Alepo (Sh). Sin embargo, la aplicación de herbicidas es fundamental para controlar malezas en la agricultura moderna. Los avances tecnológicos en términos de sistemas de posicionamiento global, sistemas de información geográfica, junto a desarrollos de equipos de precisión para la aplicación variable de herbicidas, muestran que la posibilidad de tratamientos localizados con herbicidas es una realidad hoy en día. La discriminación entre malezas y suelo o en barbecho, es sencilla de realizar con pocas longitudes de onda. Sin embargo, tal discriminación en cultivos implantados, requiere de más bandas. Esto puede realizarse mediante sensores hiperespectrales, donde los datos pueden ser utilizados para el reconocimiento de diferentes tipos de vegetación. En este estudio, se llevaron a cabo ensayos para examinar el uso de curvas de reflectancia espectral en la discriminación de SoRR y Sh. Las curvas espectrales mostraron una adecuada diferenciación entre maleza y cultivo. Esta información podría ser útil para la aplicación sitio específica de herbicidas.

The expanding glyphosate-resistant soybean cultivars (SoRR), herbicides use, as main weed’s control tool as well as the no-till system, has meant a selection pressure over weeds, these result in a species diversity decreases and resistant biotypes evolution, as an example, the Johnsongrass (Sh). However, herbicides application is essential for weed control in modern agriculture.Technological advances in terms of global positioning systems, geographic information systems, along with precision equipment development to herbicides application, show that, the variable rate herbicides treatments is a reality today. Discrimination between weeds/soil or fallow, are simple to take with a few wavelengths. However, this discrimination with the crop established, requires many more bands. This can be done with hyperspectral sensors, where the data are collected simultaneously in hundreds of adjacent spectral bands, and can be used to different vegetation types recognition. In this study, experiments were conducted to examine the use of spectral reflectance curves for discriminating between SoRR and Sh. The spectral signatures, showed adequate discrimination between weed and crop. This information may be useful for site specific herbicide application.