Se describe el desarrollo de modelos de regresión para estimar predictivamente el rendimiento y la utilización de nutrientes de cultivos de soja y maíz. Para el desarrollo de los modelos de predicción se tomaron en cuenta los datos climáticos y edáficos registrados del área, además del manejo planeado de nutrientes para los cultivos en estudio.

Las tecnologías electrónicas y de la información constituyen herramientas básicas de la moderna agricultura de precisión. La conductividad eléctrica de suelo aparente es una de las medidas más confiables y frecuentes para caracterizar la variabilidad de las propiedades edáficas en una agricultura de precisión.

La medida de la Conductividad eléctrica es entre otras la herramienta más frecuentemente usada en la agricultura de precisión para una caracterización témporo-espacial de las propiedades edáficas y antropogénicas que influencian los rendimientos de los cultivos. Se trata de un extenso artículo de revisión sobre el desarrollo y uso de la conductividad eléctrica aplicada a una agricultura de precisión. LECUTRA RECOMENDADA

Es una revisión que refuerza el valor de la Conductividad eléctrica para usarla en agricultura de precisión, y plantea ventajas, limitantes y problemas de la técnica. LECTURA RECOMENDADA.

Dan B. Jaynes, Tom S. Colvin, Tom C. Kaspar 
Computers and Electronics in Agriculture 46 (2005) 309-327

One approach for developing potential management zones for a variable-rate precision-agriculture system is to identify areas within a field exhibiting similar yield behavior. In this study, we applied cluster analysis of multi-year soybean (Glycine max [L.] Merr.) yield to partition a field into a few groups or clusters with similar temporal yield patterns and investigated the relationships between these yield clusters and the easily measured properties elevation (and the simple terrain attributes derived from elevation) and apparent soil electrical conductivity (ECa).

Se propone un modelo para aumentar la eficiencia en los procesos de cosecha y transporte haciendo uso de una logística adecuada. El modelo puede utilizarse en otros procesos.

Se describen modelos para aumentar la productividad de los cultivos en relación al agua que ellos consumen, es decir miden la productividad del agua consumida.

Los marcadores funcionales (FM) derivan de sitios polimórficos del genoma con genes involucrados en la variación de caracteres fenotípicos, y por lo tanto ofrecen ventajas comparativas respecto de otros marcadores «anónimos». El desarrollo de FM requiere de genes caracterizados funcionalmente, secuencias de alelos de tales genes, identificación del motivo polimórfico funcional afectando el fenotipo de la planta, validación de las asociaciones entre el DNA polimórfico y la variación del carácter. Los FM pueden clasificarse como indirectos (IFM) o directos (DFM). En el presente estudio se revisa el estado de investigación desarrolladas sobre el genoma de maíz con respecto al desarrollo de FM, y se ilustra el proceso mediante el desarrollo de FM para calidad de forraje relacionados con un bajo contenido de lignina. LECTURA RECOMENDADA