La aplicación en la granja de la espectroscopia de infrarrojo cercano para la determinación de nutrientes en abonos orgánicos líquidos: desafíos y oportunidades
Autores: Höpker, Charlotte; Dittert, Klaus; Olfs, Hans-Werner
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
La aplicación en la granja de la espectroscopia de infrarrojo cercano para la determinación de nutrientes en abonos orgánicos líquidos: desafíos y oportunidades
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Niveles de nutrientes
Abonos orgánicos líquidos
Aplicación en campo
Fertilización
Contenido de nutrientes
Espectroscopía de infrarrojo cercano
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Los niveles de nutrientes en abonos líquidos orgánicos (LOM) varían considerablemente, por lo que es importante determinar las concentraciones antes de la aplicación en el campo para asegurar que la fertilización se adapte a los requisitos del cultivo. El conocimiento preciso del contenido de nutrientes en los LOM es un requisito básico para suministrar óptimamente estos nutrientes a los cultivos y evitar problemas ambientales causados por la sobre-fertilización. Los componentes de los LOM se pueden determinar en el lugar utilizando varios métodos. Una posibilidad es la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS). Este método ya es un procedimiento común para su uso en laboratorio. Esta revisión trata sobre la idoneidad del uso de NIRS para la caracterización de LOM en la granja. Para aplicaciones en la granja, hay muchos factores como la temperatura ambiente o los movimientos y vibraciones de las máquinas que pueden influir en la medición con los sensores y, por lo tanto, también en los valores medidos. Por lo tanto, los factores influyentes deben ser tenidos en cuenta. La fiabilidad de los sistemas NIRS para el análisis en la granja de abonos líquidos es verificada por la Sociedad Alemana de Agricultura. Para las pruebas, se miden varios LOM de diferentes granjas con sensores NIRS y se certifica la calidad del acuerdo de los datos NIRS con las pruebas de laboratorio para los respectivos ingredientes de cada tipo de LOM. Para aprovechar todo el potencial de la tecnología NIRS en el futuro, las calibraciones indispensables deben ser ampliadas y mejoradas para que los sensores entreguen resultados precisos y reproducibles para los diferentes tipos de LOM en aplicaciones prácticas.
Descripción
Los niveles de nutrientes en abonos líquidos orgánicos (LOM) varían considerablemente, por lo que es importante determinar las concentraciones antes de la aplicación en el campo para asegurar que la fertilización se adapte a los requisitos del cultivo. El conocimiento preciso del contenido de nutrientes en los LOM es un requisito básico para suministrar óptimamente estos nutrientes a los cultivos y evitar problemas ambientales causados por la sobre-fertilización. Los componentes de los LOM se pueden determinar en el lugar utilizando varios métodos. Una posibilidad es la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS). Este método ya es un procedimiento común para su uso en laboratorio. Esta revisión trata sobre la idoneidad del uso de NIRS para la caracterización de LOM en la granja. Para aplicaciones en la granja, hay muchos factores como la temperatura ambiente o los movimientos y vibraciones de las máquinas que pueden influir en la medición con los sensores y, por lo tanto, también en los valores medidos. Por lo tanto, los factores influyentes deben ser tenidos en cuenta. La fiabilidad de los sistemas NIRS para el análisis en la granja de abonos líquidos es verificada por la Sociedad Alemana de Agricultura. Para las pruebas, se miden varios LOM de diferentes granjas con sensores NIRS y se certifica la calidad del acuerdo de los datos NIRS con las pruebas de laboratorio para los respectivos ingredientes de cada tipo de LOM. Para aprovechar todo el potencial de la tecnología NIRS en el futuro, las calibraciones indispensables deben ser ampliadas y mejoradas para que los sensores entreguen resultados precisos y reproducibles para los diferentes tipos de LOM en aplicaciones prácticas.