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4 Abr 2025 | Actualizado 10:40

Revista del Sector Hortofrutícola

Coitaal premia un trabajo sobre niveles de nitrógeno del cultivo de pepino

El manejo óptimo del nitrógeno en agricultura es esencial para la producción de cultivos rentables y para reducir al mínimo las pérdidas al medio ambiente.

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El trabajo ‘Sensores ópticos proximales para la monitorización del estado de nitrógeno en un cultivo de pepino en invernadero’ de Miguel Moriana Navarro, bajo la dirección de María Luisa Gallardo Pino y Francisco M. Padilla Ruiz ha obtenido el premio al mejor trabajo Fin de Carrera que cada año otorga el Colegio Oficial de Ingenieros Tecnicos Agrícolas de Almería (COITAAL) en colaboración con la Escuela Superior de Ingeniería y que tiene una dotación económica de 1.000 euros.

El jurado, presidido por la presidenta de COITAAL, María Teresa García Muñoz, y Rosa Chica Moreno, subdirectora de la Escuela Superior de Ingeniería de la Universidad de Almería, que tras revisar en profundidad los distintos trabajos presentados y en aplicación de las bases del premio decidió premiar el de Miguel Moriana por su originalidad, estructura, contenidos, buena redacción, documentación y utilidad práctica.

La presidenta de COITAAL ha valorado positivamente esta iniciativa, consolidada desde 1998 como un reconocimiento del Colegio a los profesionales recién titulados. “Desde el Colegio queremos fomentar la excelencia en los futuros profesionales del sector y se ha convertido en un incentivo más entre los estudiantes a la hora de afrontar su trabajo de Fin de Carrera. Nuestro sector se caracteriza por la constante innovación e investigación y sin duda que el premio viene a refrendar ese dinamismo siempre en la búsqueda de optimizar los recursos naturales, el respeto al medio ambiente y en la mejora de la calidad”, apunta María Teresa García.

Miguel Moriana, de 23 años de edad, ha mostrado su satisfacción “porque es un premio a toda la dedicación que he empleado en la carrera, no solo en el proyecto de fin de carrera, sino a lo largo de los cuatro años”. Además, el trabajo le ha permitido encontrar empleo “en una empresa que dedica a la mejora genética en pepino, por lo que está estrechamente vinculado”.

Resumen del trabajo

El manejo óptimo del nitrógeno en agricultura es esencial para la producción de cultivos rentables y para reducir al mínimo las pérdidas al medio ambiente. Caso de ello son los cultivos hortícolas intensivos, los cuales tienen un elevado potencial de contaminación por nitratos debido a las grandes aplicaciones de fertilizantes nitrogenados y a los grandes volúmenes de agua de riego que se aplican. Para optimizar la fertilización se requiere un correcto diagnóstico del estado de nitrógeno a lo largo de todo el ciclo productivo. En el trabajo de Miguel Moriana se evaluó el sistema de monitorización basado en sensores óptimos proximales para estimar el estado de nitrógeno de un cultivo de pepino desarrollado en invernadero en Almería.

Se llevó a cabo un cultivo experimental sobre suelo en un invernadero, en condiciones similares a las explotaciones comerciales del sureste de España. El cultivo se sometió a cinco tratamientos experimentales con cinco concentraciones diferentes de nitrógeno (de deficiente a excedentaria), aplicadas en la solución nutritiva del sistema de fertirrigación, sin limitaciones en el resto de nutrientes. También se realizaron medidas periódicas con sensores ópticos proximales a lo largo del cultivo. Estas medidas consistieron en el contenido de clorofila en hoja, el contenido de flavonoles en hoja, razón entre contenido de clorofila y flavonoles (NBI) y algunos índices de reflectancia de la cubierta vegetal (NDVI, GNDVI, RRVI, GRVI, RENDVI, REI) realizadas con diversos sensores ópticos proximales.

El índice de suficiencia del N (NBI_R) medido con el sensor Multiplex 3.6 así como el índice de reflectancia medido con el sensor Crop Circle ACS-470, GNDVI, fueron considerados como los mejores para la estimación del contenido de nitrógeno del cultivo en términos de coeficiente de determinación de regresión lineal, error estándar de estimación, precocidad de las relaciones y mantenimiento de estas durante el cultivo.

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