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               Uso de imágenes
               satelitales en la Agricultura
               específica por sitio
               Karolina Argote
               Asistente de investigación CIAT




               Seminario Agricultura específica por sitio y Agricultura de presición.
               Cali-Colombia. 28, 29 y 30 Septiembre
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1. Introducción

2. Las Imágenes satelitales

3. Aplicación de datos satelitales en la
          AEPS: Experiencia CIAT.




                                    inicio   atrás   siguiente
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el Logo   Introducción


    Agricultura específica por sitio (AEPS)

  El arte de realizar las prácticas agronómicas requeridas por
una especie vegetal de acuerdo con las condiciones espaciales
 y temporales del sitio donde se cultiva, para obtener de ella su
            máximo rendimiento potencial. (CENICAÑA)




                                                     inicio   atrás   siguiente
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el Logo       Introducción

              Agricultura de                                           Agricultura específica
              precisión (AP)                                    Vs.       por sitio (AEPS)
 •Manejo    de     lotes   a    mayor                               •Manejo     de    lotes    según           sus
 escala/resolución dentro del lote                                  caractérísticas particulares

 •Mide la variación dentro del lote                                 •Mide la variación entre lotes

 •Analiza el efecto de cada factor                                  •Analiza la combinación de factores
 sobre la productividad.                                            sobre su efecto en la productividad

 • Modelos requieren conocimiento                                   • Modelos construidos con limitado
 detallado de procesos involucrados                                 conocimiento acerca de la interacción
 en     el    crecmiento    de    las                               de los factores que determinan el
 plantas.(relaciones más exactas)                                   crecimiento de una planta (caña,
                                                                    café) – Relaciones aproximadas

   Referencias:
   Plant, 2001. Computers and electronics in agriculture.
   Jiménez et al., 2009. Computers and electronics in agriculture
   Jiménez et al., 2011. Agricultural Systems
   Cock et al., 2011. Agricultural Systems



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el Logo   Introducción
          Agricultura específica por sitio (AEPS)

                                                             Tipos de manejo
  Edad de
  plantas



                                                                  Variedades
Tipo de suelo




Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias
en las características de los suelos, climáticas o topográficas, o debido a la
intervención del agricultor quien implementa y experimenta con diversas prácticas
agrícolas.


                                                                 inicio   atrás   siguiente
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          Antecedentes de la AEPS en Colombia


 Caña de azúcar – CENICAÑA

 Café – DAPA – Federación nacional de cafeteros

 Frutales poco investigados - BIOTEC – CIAT – HEIG-VD

 Agricultura específica por sitio compartiendo experiencias
(AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia.
CIAT- ASOHOFRUCOL cofinanciado por FNFH.




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                   Los Sensores Remotos

Instrumentos transportados en plataformas capaces de detectar,
caracterizar y cuantificar la energía proveniente de objetos situados a
la distancia, captando información para diferentes regiones del
espectro.

• Sensores Pasivos

Se limitan a recibir la energía proveninete de un foco exterior.
Ejemplo: cámaras fotográficas, exploradores de barrido, exploradores
de empuje, cámaras de video, radiómetros de micro-ondas

• Sensores Activos

Son capaces de emitir su propio haz de energía. Ejemplo: Radar y
Lidar



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                  Resolución de un Sensor

• Resolución Espacial: El objeto más pequeño que puede ser
distinguido en una imagen.

• Resolución Temporal: Periocidad con la que éste adquiere
imágenes de la misma porción de la superficie terrestre. Función de las
características orbitales de la plataforma(altura, velocidad, inclinación)

• Resolución Espectral: Indica el número y anchura de las bandas
espectrales que puede discriminar el sensor. Un sensor será más idóneo
cuanto mayor número de bandas proporcione, ya que facilita la
caracterización espectral de las distintas coberturas.

• Resolución Radiométrica: Indica la capacidad para detectar
variaciones en la radiancia espectral que recibe. Una mayor resolución
puede discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividad,
que no serían separables con otros sensores menos sensibles.


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          Plataformas de teledetección espacial

En función de su órbita pueden clasificarse en:

Geosíncronos
Colocados en órbitas muy alejadas, permitiendo su sincronización al
movimiento de rotación de la tierra, y observando siempre la misma
zona. Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra se
conocen como satélites geoestacionarios.


Heliosíncronos
Observan sistemáticamente distintas zonas del planeta. El plano de la
órbita es paralelo al eje de rotación de la Tierra pasando siempre sobre
el mismo punto a la misma hora local.




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          Resolución
                                                Aplicaciones
           Espacial
                         Quickbird, Ikonos-2, World View-1 y 2, GeoEye-1. Permite
   Muy alta resolución   individualizar objetos del mundo real (árboles, autos, casas,
         (<1m)
                         edificios, parques, carreteras) Múltiples aplicaciones, es
                         comparable a una fotografía aérea.
                         SPOT-5, Rapid-Eye Agricultura de presición, catastro rural,
      Alta resolución
         (1m-5m)
                         explotación petrolera y minera, cartografía y SIG,
                         contaminación.
     Media resolución    SPOT, Landsat, CBERS-2, IRS-1C (pan). Diseñados para la
       (6m - 30m)        evaluación de recursos naturales.

Baja resolución (200m - IRS-Wifs, Modis, Seawifs, SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR.
         1km)
                         Orientado hacia aplicaciones más globales

  Muy baja resolución
        (5km)            Meteosat, GOES, GMS. Satélites meteorológicos de órbita
                         geoestacionaria

                                                                         inicio   atrás   siguiente
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 IKONOS
Ismailia-Egipto
2003

Lanzado en 1999
B/N: 1m
A color: 4m
11km X11km
Revisita de 3 días




                     http://www.geoeye.com/CorpSite/
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 QUICKBIRD
 Lima-Perú
 Callao
 2005

Lanzado en 2001
B/N: 61cm
A color: 2.44m
16.5km X16.5km




                      http://www.digitalglobe.com/

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ASTER
California
Fuego en Topanga
2007
(15m)

Lanzado en 1999
14 Bandas
5bandas TIR a 90m
6bandas SWIR a 30m
4bandas VNIR a 15m
60km X 60km
Revisita de 16 días




                      http://asterweb.jpl.nasa.gov/
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 LANDSAT
 Bolivia
 Deforestación
 2000
 (30m)

Lanzado en 1972 el
primero de la serie
y el último en 1999
Landsat-7
Altura 705km
Resolución 15-60m




                 http://edcsns17.cr.usgs.gov/NewEarthExplorer/

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  CBERS-2
  Beijing
  (20m)

Satélite Chino Brasilero
Sucesor de CBERS-1
5 bandas
Resolución Esp. 20m




                           http://www.dgi.inpe.br/CDSR/
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MODIS
Amazonía Brasil
Deforestación
en Rondonia
(250m)

A bordo de Terra
y Aqua. NASA
7 bandas
44 Productos
Resolución Esp.
250, 500 y 1000m




                   http://modis.gsfc.nasa.gov/data/
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                  Corrección de Imágenes
Las imágenes satelitales están sometidas a una serie de interferencias
que afectan la información.

• Corrección radiométrica. Fallos en los sensores, generan píxeles
incorrectos. Implica la restauración de píxeles perdidos y la corrección
del bandeado de la imagen.

• Corrección geométrica. Alteraciones en el movimiento del
satélite y el mecanismo de captación, generan distorsiones en la
imagen global. Ubica los pixeles en el espacio geográfico corrigiendo las
posibles distorsiones

• Corrección atmosférica. Interferencias de la atmósfera, alteran
de forma sistemática los valores de los píxeles. Elimina las distorsiones
que la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan al
sensor

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          Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT




Agricultura específica por sitio compartiendo
     experiencias (AESCE) aplicada a la
    producción de frutales en Colombia.
           Proyecto liderado por: Dr. Daniel Jimenez




                                         Cadenas productivas de
                                        mango, aguacate, cítricos y
                                                plátano.
             Con la participación de:




                                                                      inicio   atrás   siguiente
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                        Objetivo Principal
          Aumentar la competitividad de los productores de
          frutales en el país por medio de un sistema de Agricultura
          Especifica por Sitio basado en compartir experiencias
          (AESCE) entre productores de cítricos, aguacate, mango
          y plátano.




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                          Objetivos
  • Caracterizar los sitios      de   producción     y        recopilar
  información de eventos.


  • Constituir un sistema de información para orientar la toma
  de decisiones de los fruticultores


  • Propiciar que grupos de fruticultores además de enriquecer el
  sistema con información, sean asesorados en la toma de
  decisiones en términos de competitividad y rentabilidad.


  • Capacitar a los diferentes actores en la implementación de
  AESCE en el sector hortofrutícola nacional



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                           Hipotesis

     Si fuese posible compilar la información de lo que hizo el
     agricultor y caracterizar las condiciones de un gran
     número de éstos experimentos, seria posible deducir las
     prácticas y condiciones agroambientales óptimas para
     tener altas producciones en sitios específicos.



          “Cada vez que un productor siembra y cosecha es
            una experiencia, experimento o evento único”




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Principio 1: Cultura de medición y registro

Lo que no se mide
   no se puede
     manejar
 eficientemente
 Los fruticultores
 establecerán una
cultura de registro
  de información.




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          Principio 2: Conocimiento colectivo

 Cada productor
     tiene un
  conocimiento
valioso que no es
  aprovechado.
     Si todos
    comparten
   experiencias,
     todos se
    benefician.




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 Principio 3: Uso de tecnología informática

Las tecnologías de
  información y
  comunicación
 (TICs) conectan
   conocimiento


 Revolución en la
       toma,
 procesamiento,
análisis y entrega
  de información




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              Componentes del Proyecto

 1.     Recopilar información sobre las características
 ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos"
 de los agricultores.


 2.       Analizar e interpretar la información recopilada.


 3.    Implementación de manejo específico por sitio y
    compartir de experiencias.




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1                   Recopilar información sobre las características
                      ambientales de los sitios y las experiencias o
                              "eventos" de los agricultores.


                 Mean annu
                            al
               temperature
                           (ºC)
                    -30.1

                     30.5




                Annual
          precipitatio
                       n (mm)
                0

               12084




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            Información de Entrada y salida en
                  una unidad de manejo
                           Relieve y Suelo


         Clima
      Topografía y                                 Manejo del
        paisaje                                     cultivo




                          • Producción y calidad
              • Mejores condiciones ambientales y de suelos
                        • Prácticas mas adecuadas
                       • Adaptación de variedades

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           Georeferenciación de las unidades de
                     manejo o lotes




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                 Datos Climáticos: WorldClim
                     http://www.worldclim.org/

 Datos meteorológicos de
todo el mundo compilados
    de bases de datos
       nacionales e               Mean annual
     internacionales.           temperature (ºC)
                                      -30.1

Temperatura, precipitación, y         30.5

  las 19 variables bioclim.
      Resolución: 1 km
 Usamos las19 variables
     bioclimáticas
                                     Annual
                                precipitation (mm)
                                      0

                                      12084



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               Datos de Precipitación: TRMM
                   http://trmm.gsfc.nasa.gov/

Tropical Rainfall Measuring
  Mission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y
  estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales,
   entre 35º N y 35º S.
    Lanzado en 1997.
Datos de precipitación
mundial res. 28km cada
       3horas.
  Usamos promedios
diarios de precipitación


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                  Datos Topografícos: SRTM
                     http://srtm.csi.cgiar.org/

SRTM es un sistema de radar
voló a bordo de Endeavour en
  una misión de 11 días en
febrero de 2000, liderado por
       NGA y la NASA.
  Produciendo una Base de
 datos digitales topográficos
de la Tierra res. 90m y 30m).
       Usamos datos de
        Elevación 90m


                    Con estos datos se puede obtener:
                  Elevación, pendiente, aspecto, paisaje,
                       curvatura, radiación solar….
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                      Datos de Suelo: RASTA

   Se capacita a los
  agricultores para la
 caracterización de
    los suelos y el
   terreno en cada
 unidad de manejo de
forma rápida, sencilla y
       confiable.
   Y estos datos de
caracterización edáfica
 son usados también
  para alimentar los
       modelos.



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          Datos de Manejo: Con los Agricultores

Para cada finca se toman
datos de manejo para las
variedades sembradas:
• Distancia de siembra
• Podas
• Riego y Drenaje
• Fertilización
• Manejo Fitosanitario
• Prácticas Culturales
• Producción y Calidad




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2         Analizar e interpretar la información recopilada.

                                                         Clima

                                                                  Parámet
                                                                     ro




                                        Bases de datos
                                                                   Mat.
                                                         Suelos

                                                                  Parámet
                                                                     ro
                                                                            Kilos/l
                                                                              ote
                                                                   Mat.
                                                         Manejo
              Evidencia    Variables
                                                                  Parámet
                 de       ambientales                                ro
                                                          Info
              presencia                                            Mat.
                                                         adicio
                                                          nal




                                                                                  inicio   atrás   siguiente
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              Modelos de Nicho - Homologue

 Identifica sitios
  edafológica y
 climáticamente
    similares.
 Entradas: Puntos
 georefenciados de
   las unidades de
    manejo, datos
climáticos, datos de
        suelo




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                 Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho                                                Distribución probabilística
  de un cultivo o                                                          potencial

  especie animal          Modelo probabilístico multivariado

    basado en
probabilidades de
    presencia.            Evidencia               Variables
  Entradas: Puntos           de                  ambientales
                          presencia
georefenciados de las
 unidades de manejo,
  variables continuas
      (climáticas:
     precipitación,
   temperatura, 19
bioclim) y categoricas.
                                                                  Distribución de
                                                               probabilidad alrededor
                                                                  de cada variable

                                                                       inicio    atrás   siguiente
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  Modelos de Respuesta – Regresiones Lineales

            Análisis de eventos con el objetivo de dar
               recomendaciones sitio-especificas

   Kilos/lote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

  •OLS: (Ordinary least squares)

  •Regresiones robustas: (permiten contrarrestar la influencia
  de outliers)

  •Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
  Predictor): permiten estimar efectos fijos o aleatorios


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     Modelos de Respuesta – Regresión No Lineal
                 Redes Neuronales

                            Clima

                                       Parámetro
          Bases de datos




                                         Mat.
                            Suelos
                                       Parámetro
                                                   Kilos/lote
                                         Mat.
                           Manejo
                                       Parámetro
                             Info        Mat.

                           adicional




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             Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT

          Interpretación de la información recopilada
Departamento    Área    Rendimiento
                (Has)     (Kg/ha)                        Antioquia produce más naranja
                                                          con la mitad de las hectáreas
  Antioquia     1,163      30,035                             cultivadas en Tolima
   Tolima       2,413      8,625

    Cesar       1,884      11,023

Cundinamarca    1,440      9,939              • Estadísticas MADR
 Magdalena      483        18,772             • Manuales generales
   Bolívar
                                              • Experiencias en otras condiciones
                353        7,453

  Risaralda     156        10,213

  Córdoba       262        18,836           3,000                                               40,000
                                                          Area    Producción
                                                                                                35,000
                                            2,500
                                                                                                30,000
                                            2,000
                                                                                                25,000




                                                                                                         Tons
                                      Has




                                            1,500                                               20,000
                                                                                                15,000
                                            1,000
                                                                                                10,000
                                             500
                                                                                                5,000
                                                 0                                              0
                                                        isa ar




                                                          aq a
                                                         Bo e
                                                                   ico




                                                                    as
                                                                   na
                                                          To a




                                                         G á
                                                       na ar




                                                        At ca




                                                        Vi a
                                                         nt a
                                                                     a




                                                                     á
                                                          C r




                                                                       r
                                                or Có a
                                                                     a




                                                         nt s
                                                                 de
                                                                 de




                                                                ad
                                                                     i




                                                                  cr

                                                     La yac
                                                     Sa ob




                                                                 jir
                                                               lim




                                                               da
                                                                lí v




                                                     Am uet
                                                                 ld
                                                     M arc
                                                               qu



                                                              es




                                                              on
                                                              au
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        • Más de 40 talleres de capacitación       y retroalimentación a
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        agricultores .

        • Más de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
        metodología RASTA.

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Uso de imagenes satelitales en la AEPS - Karolina Argote

  • 1. Espacio para colocar el Logo Uso de imágenes satelitales en la Agricultura específica por sitio Karolina Argote Asistente de investigación CIAT Seminario Agricultura específica por sitio y Agricultura de presición. Cali-Colombia. 28, 29 y 30 Septiembre
  • 2. Espacio para colocar el Logo Contenido 1. Introducción 2. Las Imágenes satelitales 3. Aplicación de datos satelitales en la AEPS: Experiencia CIAT. inicio atrás siguiente
  • 3. Espacio para colocar el Logo Introducción Agricultura específica por sitio (AEPS) El arte de realizar las prácticas agronómicas requeridas por una especie vegetal de acuerdo con las condiciones espaciales y temporales del sitio donde se cultiva, para obtener de ella su máximo rendimiento potencial. (CENICAÑA) inicio atrás siguiente
  • 4. Espacio para colocar el Logo Introducción Agricultura de Agricultura específica precisión (AP) Vs. por sitio (AEPS) •Manejo de lotes a mayor •Manejo de lotes según sus escala/resolución dentro del lote caractérísticas particulares •Mide la variación dentro del lote •Mide la variación entre lotes •Analiza el efecto de cada factor •Analiza la combinación de factores sobre la productividad. sobre su efecto en la productividad • Modelos requieren conocimiento • Modelos construidos con limitado detallado de procesos involucrados conocimiento acerca de la interacción en el crecmiento de las de los factores que determinan el plantas.(relaciones más exactas) crecimiento de una planta (caña, café) – Relaciones aproximadas Referencias: Plant, 2001. Computers and electronics in agriculture. Jiménez et al., 2009. Computers and electronics in agriculture Jiménez et al., 2011. Agricultural Systems Cock et al., 2011. Agricultural Systems inicio atrás siguiente
  • 5. Espacio para colocar el Logo Introducción Agricultura específica por sitio (AEPS) Tipos de manejo Edad de plantas Variedades Tipo de suelo Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias en las características de los suelos, climáticas o topográficas, o debido a la intervención del agricultor quien implementa y experimenta con diversas prácticas agrícolas. inicio atrás siguiente
  • 6. Espacio para colocar el Logo Introducción Antecedentes de la AEPS en Colombia  Caña de azúcar – CENICAÑA  Café – DAPA – Federación nacional de cafeteros  Frutales poco investigados - BIOTEC – CIAT – HEIG-VD  Agricultura específica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia. CIAT- ASOHOFRUCOL cofinanciado por FNFH. inicio atrás siguiente
  • 7. Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales Los Sensores Remotos Instrumentos transportados en plataformas capaces de detectar, caracterizar y cuantificar la energía proveniente de objetos situados a la distancia, captando información para diferentes regiones del espectro. • Sensores Pasivos Se limitan a recibir la energía proveninete de un foco exterior. Ejemplo: cámaras fotográficas, exploradores de barrido, exploradores de empuje, cámaras de video, radiómetros de micro-ondas • Sensores Activos Son capaces de emitir su propio haz de energía. Ejemplo: Radar y Lidar inicio atrás siguiente
  • 8. Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales Resolución de un Sensor • Resolución Espacial: El objeto más pequeño que puede ser distinguido en una imagen. • Resolución Temporal: Periocidad con la que éste adquiere imágenes de la misma porción de la superficie terrestre. Función de las características orbitales de la plataforma(altura, velocidad, inclinación) • Resolución Espectral: Indica el número y anchura de las bandas espectrales que puede discriminar el sensor. Un sensor será más idóneo cuanto mayor número de bandas proporcione, ya que facilita la caracterización espectral de las distintas coberturas. • Resolución Radiométrica: Indica la capacidad para detectar variaciones en la radiancia espectral que recibe. Una mayor resolución puede discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividad, que no serían separables con otros sensores menos sensibles. inicio atrás siguiente
  • 9. Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales Plataformas de teledetección espacial En función de su órbita pueden clasificarse en: Geosíncronos Colocados en órbitas muy alejadas, permitiendo su sincronización al movimiento de rotación de la tierra, y observando siempre la misma zona. Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra se conocen como satélites geoestacionarios. Heliosíncronos Observan sistemáticamente distintas zonas del planeta. El plano de la órbita es paralelo al eje de rotación de la Tierra pasando siempre sobre el mismo punto a la misma hora local. inicio atrás siguiente
  • 10. Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales Resolución Aplicaciones Espacial Quickbird, Ikonos-2, World View-1 y 2, GeoEye-1. Permite Muy alta resolución individualizar objetos del mundo real (árboles, autos, casas, (<1m) edificios, parques, carreteras) Múltiples aplicaciones, es comparable a una fotografía aérea. SPOT-5, Rapid-Eye Agricultura de presición, catastro rural, Alta resolución (1m-5m) explotación petrolera y minera, cartografía y SIG, contaminación. Media resolución SPOT, Landsat, CBERS-2, IRS-1C (pan). Diseñados para la (6m - 30m) evaluación de recursos naturales. Baja resolución (200m - IRS-Wifs, Modis, Seawifs, SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR. 1km) Orientado hacia aplicaciones más globales Muy baja resolución (5km) Meteosat, GOES, GMS. Satélites meteorológicos de órbita geoestacionaria inicio atrás siguiente
  • 11. Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales IKONOS Ismailia-Egipto 2003 Lanzado en 1999 B/N: 1m A color: 4m 11km X11km Revisita de 3 días http://www.geoeye.com/CorpSite/ inicio atrás siguiente
  • 12. Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales QUICKBIRD Lima-Perú Callao 2005 Lanzado en 2001 B/N: 61cm A color: 2.44m 16.5km X16.5km http://www.digitalglobe.com/ inicio atrás siguiente
  • 13. Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales ASTER California Fuego en Topanga 2007 (15m) Lanzado en 1999 14 Bandas 5bandas TIR a 90m 6bandas SWIR a 30m 4bandas VNIR a 15m 60km X 60km Revisita de 16 días http://asterweb.jpl.nasa.gov/ inicio atrás siguiente
  • 14. Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales LANDSAT Bolivia Deforestación 2000 (30m) Lanzado en 1972 el primero de la serie y el último en 1999 Landsat-7 Altura 705km Resolución 15-60m http://edcsns17.cr.usgs.gov/NewEarthExplorer/ inicio atrás siguiente
  • 15. Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales CBERS-2 Beijing (20m) Satélite Chino Brasilero Sucesor de CBERS-1 5 bandas Resolución Esp. 20m http://www.dgi.inpe.br/CDSR/ inicio atrás siguiente
  • 16. Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales MODIS Amazonía Brasil Deforestación en Rondonia (250m) A bordo de Terra y Aqua. NASA 7 bandas 44 Productos Resolución Esp. 250, 500 y 1000m http://modis.gsfc.nasa.gov/data/ inicio atrás siguiente
  • 17. Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales Corrección de Imágenes Las imágenes satelitales están sometidas a una serie de interferencias que afectan la información. • Corrección radiométrica. Fallos en los sensores, generan píxeles incorrectos. Implica la restauración de píxeles perdidos y la corrección del bandeado de la imagen. • Corrección geométrica. Alteraciones en el movimiento del satélite y el mecanismo de captación, generan distorsiones en la imagen global. Ubica los pixeles en el espacio geográfico corrigiendo las posibles distorsiones • Corrección atmosférica. Interferencias de la atmósfera, alteran de forma sistemática los valores de los píxeles. Elimina las distorsiones que la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan al sensor inicio atrás siguiente
  • 18. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Agricultura específica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia. Proyecto liderado por: Dr. Daniel Jimenez Cadenas productivas de mango, aguacate, cítricos y plátano. Con la participación de: inicio atrás siguiente
  • 19. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Objetivo Principal Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el país por medio de un sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias (AESCE) entre productores de cítricos, aguacate, mango y plátano. inicio atrás siguiente
  • 20. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Objetivos • Caracterizar los sitios de producción y recopilar información de eventos. • Constituir un sistema de información para orientar la toma de decisiones de los fruticultores • Propiciar que grupos de fruticultores además de enriquecer el sistema con información, sean asesorados en la toma de decisiones en términos de competitividad y rentabilidad. • Capacitar a los diferentes actores en la implementación de AESCE en el sector hortofrutícola nacional inicio atrás siguiente
  • 21. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Hipotesis Si fuese posible compilar la información de lo que hizo el agricultor y caracterizar las condiciones de un gran número de éstos experimentos, seria posible deducir las prácticas y condiciones agroambientales óptimas para tener altas producciones en sitios específicos. “Cada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia, experimento o evento único” inicio atrás siguiente
  • 22. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Principio 1: Cultura de medición y registro Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente Los fruticultores establecerán una cultura de registro de información. inicio atrás siguiente
  • 23. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Principio 2: Conocimiento colectivo Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es aprovechado. Si todos comparten experiencias, todos se benefician. inicio atrás siguiente
  • 24. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Principio 3: Uso de tecnología informática Las tecnologías de información y comunicación (TICs) conectan conocimiento Revolución en la toma, procesamiento, análisis y entrega de información inicio atrás siguiente
  • 25. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Componentes del Proyecto 1. Recopilar información sobre las características ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos" de los agricultores. 2. Analizar e interpretar la información recopilada. 3. Implementación de manejo específico por sitio y compartir de experiencias. inicio atrás siguiente
  • 26. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT 1 Recopilar información sobre las características ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos" de los agricultores. Mean annu al temperature (ºC) -30.1 30.5 Annual precipitatio n (mm) 0 12084 inicio atrás siguiente
  • 27. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Información de Entrada y salida en una unidad de manejo Relieve y Suelo Clima Topografía y Manejo del paisaje cultivo • Producción y calidad • Mejores condiciones ambientales y de suelos • Prácticas mas adecuadas • Adaptación de variedades inicio atrás siguiente
  • 28. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Georeferenciación de las unidades de manejo o lotes inicio atrás siguiente
  • 29. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Datos Climáticos: WorldClim http://www.worldclim.org/ Datos meteorológicos de todo el mundo compilados de bases de datos nacionales e Mean annual internacionales. temperature (ºC) -30.1 Temperatura, precipitación, y 30.5 las 19 variables bioclim. Resolución: 1 km Usamos las19 variables bioclimáticas Annual precipitation (mm) 0 12084 inicio atrás siguiente
  • 30. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Datos de Precipitación: TRMM http://trmm.gsfc.nasa.gov/ Tropical Rainfall Measuring Mission liderado por la NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones tropicales y subtropicales, entre 35º N y 35º S. Lanzado en 1997. Datos de precipitación mundial res. 28km cada 3horas. Usamos promedios diarios de precipitación inicio atrás siguiente
  • 31. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Datos Topografícos: SRTM http://srtm.csi.cgiar.org/ SRTM es un sistema de radar voló a bordo de Endeavour en una misión de 11 días en febrero de 2000, liderado por NGA y la NASA. Produciendo una Base de datos digitales topográficos de la Tierra res. 90m y 30m). Usamos datos de Elevación 90m Con estos datos se puede obtener: Elevación, pendiente, aspecto, paisaje, curvatura, radiación solar…. inicio atrás siguiente
  • 32. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Datos de Suelo: RASTA Se capacita a los agricultores para la caracterización de los suelos y el terreno en cada unidad de manejo de forma rápida, sencilla y confiable. Y estos datos de caracterización edáfica son usados también para alimentar los modelos. inicio atrás siguiente
  • 33. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Datos de Manejo: Con los Agricultores Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas: • Distancia de siembra • Podas • Riego y Drenaje • Fertilización • Manejo Fitosanitario • Prácticas Culturales • Producción y Calidad inicio atrás siguiente
  • 34. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT 2 Analizar e interpretar la información recopilada. Clima Parámet ro Bases de datos Mat. Suelos Parámet ro Kilos/l ote Mat. Manejo Evidencia Variables Parámet de ambientales ro Info presencia Mat. adicio nal inicio atrás siguiente
  • 35. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Modelos de Nicho - Homologue Identifica sitios edafológica y climáticamente similares. Entradas: Puntos georefenciados de las unidades de manejo, datos climáticos, datos de suelo inicio atrás siguiente
  • 36. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Modelos de Nicho - Maxent Encuentra el nicho Distribución probabilística de un cultivo o potencial especie animal Modelo probabilístico multivariado basado en probabilidades de presencia. Evidencia Variables Entradas: Puntos de ambientales presencia georefenciados de las unidades de manejo, variables continuas (climáticas: precipitación, temperatura, 19 bioclim) y categoricas. Distribución de probabilidad alrededor de cada variable inicio atrás siguiente
  • 37. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Modelos de Respuesta – Regresiones Lineales Análisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas Kilos/lote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B) •OLS: (Ordinary least squares) •Regresiones robustas: (permiten contrarrestar la influencia de outliers) •Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor): permiten estimar efectos fijos o aleatorios inicio atrás siguiente
  • 38. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Modelos de Respuesta – Regresión No Lineal Redes Neuronales Clima Parámetro Bases de datos Mat. Suelos Parámetro Kilos/lote Mat. Manejo Parámetro Info Mat. adicional inicio atrás siguiente
  • 39. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Interpretación de la información recopilada Departamento Área Rendimiento (Has) (Kg/ha) Antioquia produce más naranja con la mitad de las hectáreas Antioquia 1,163 30,035 cultivadas en Tolima Tolima 2,413 8,625 Cesar 1,884 11,023 Cundinamarca 1,440 9,939 • Estadísticas MADR Magdalena 483 18,772 • Manuales generales Bolívar • Experiencias en otras condiciones 353 7,453 Risaralda 156 10,213 Córdoba 262 18,836 3,000 40,000 Area Producción 35,000 2,500 30,000 2,000 25,000 Tons Has 1,500 20,000 15,000 1,000 10,000 500 5,000 0 0 isa ar aq a Bo e ico as na To a G á na ar At ca Vi a nt a a á C r r or Có a a nt s de de ad i cr La yac Sa ob jir lim da lí v Am uet ld M arc qu es on au le nt Su ua ra an ch an Bo rd tio al da C lá az m C An ag C Sa R di un te C N inicio atrás siguiente
  • 40. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT 3 Implementación de manejo específico por sitio y compartir de experiencias. inicio atrás siguiente
  • 41. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Organización de grupos de productores Compartiendo Experiencias El proyecto será ejecutado durante 3 años, ahora llevamos un año de ejecución en el cual hemos realizado: • Más de 40 talleres de capacitación y retroalimentación a 1 año agricultores . • Más de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la metodología RASTA. • Alianzas estratégicas con el SENA, el proyecto ECAS, secretarias y comités departamentales, capacitación actores del proyecto. inicio atrás siguiente
  • 42. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT www.frutisitio.org. inicio atrás siguiente
  • 43. Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Compilación de la información en bases de datos inicio atrás siguiente
  • 44. Contactanos k.a.argote@cgiar.org aescecolombia@gmail.com Espacio para colocar www.frutisitio.org el Logo

Editor's Notes

  1. Caña de azúcar – CENICAÑA: Por más de 20 años ha venido implementando el modelo de AEPS, hoy en día esto los hace los mayores productores de caña por unidad de área, por ejemplo tiene más de 30 estaciones metereológicas trasmitiendo info de clima en tiempo real lo cual permite tomar desiciones en riegos y drenajes, incluso quemas. También tienen zonificaciones agroecológicas que describen la disponibilidad de agua, tipo de suelos, clima que ha facilitado su desarrollo y y adaptación de variedades en las condiciones del valle. Café – DAPA – Federación nacional de cafeteros : Proyecto desarrollado en CIAT hace aprox 7 años en una alianza estratégica desde el programa de uso de la tierra en ese entonces, para caracterizar las condiciones agroecologicas que favorecian la calidad de café en taza y por tanto la denominación de orígen. (clima, suelos, tostado, etc) - Frutales poco investigados - BIOTEC – CIAT – HEIG-VD: Identificar las condiciones de suelos, clima y manejo agronómico en los cultivos de lulo, mora. Que los hacian de los agricultores exitosos o con bajos rendimientos en su producción. -Agricultura específica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia. El proyecto propone mejorar la competitividad y productividad de los fruticultores de aguacate, citricos, mango y plátano del pais. Es ejecutado por el CIAT en los prog ramas DAPA y Frutas Tropicales, junto con la Asociación Hortifrutícola de Colombia (ASOHOFRUCOL), cofinanciado por el Fondo Nacional de Fomento Hortifrutícola (FNFH). El proyecto consiste en caracterizar los sitios de producción donde los fruticultores tienen sus cultivos, para luego, basados en esta caracterización, proveerles recomendaciones específicas por sitio. El proyecto AESCE se apoya de todas éstas experiencias, y se fundamenta principalmente en la “colectivización del conocimiento”, y propone compartir experiencias de éxitos y fracasos productivos entre fruticultores, y de esta manera aprovechar el potencial del conocimiento colectivo. Adicional a ello, y con el objetivo de facilitar la colectivización del conocimiento, el proyecto promueve el uso de nuevas tecnologías de la información y la comunicación (TICs) y herramientas novedosas de análisis, que aportan elementos para apoyar a los productores en la toma de decisiones en sus fincas. En CIAT tenemos alrededor de 9 años de experiencia en el tema – 7 años detrás de la idea en frutales tropicales.
  2. La salida de radiación (emitida o reflejada) de la superficie terrestre es un fenómeno continuo en 4 dimensiones (espacio, tiempo, longitud de onda y radiancia). Por lo tanto se define: la resolución espacial: tamaño de píxel. la resolución espectral : indica el número y anchura de las regiones del espectro para las cuales capta datos el sensor. Un sensor será más idóneo cuanto mayor número de bandas proporcione, ya que facilita la caracterización espectral de las distintas cubiertas. Entre los sensores espaciales , la menor resoluçión espectral corresponde al radar y a los sistemas fotográficos. MODIS con 36 canales en el dominio óptico y térmico del espectro, e Hyperion centrado unicamente en el espectro solar (0.4 a2.4um) lo que ha traido un gran avance en el análisis de los recursos terrestres. la resolución radiométrica : capacidad para detectar variaciones en la radiancia espectral que recibe. Resulta de notable ayuda en la interpretación de imágenes, especialmente cuando realizamos análisi digital. Asi una mayor resolución radiométrica puede permitir discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividad, que no serían separables con otros sensores menos sensibles. Actualmente la mayor parte de los sistemas ofrecen 256niveles por píxel (8bits 2^8), con la excepción del NOA-AVHRR, que trabaja con 1.024niveles (10bits), el Ikonos, que codifica hasta 2.048 valores (11bits), y el MODIS y los radares del ERS y Radarsat, que discriminan hasta 65.536 valores (16bits). ‘ la resolución temporal : Periocidad con la que éste adquiere imágenes de la misma porción de la superficie terrestre. El ciclo de cobertura está en función de las características orbitales de la plataforma(altura, velocidad, inclinación), así como del diseño del sensor, principalmente del ángulototal de abertura
  3. El satélite Ikonos, lanzado en septiembre de 1999, adquiere imágenes blanco y negro con 1 m de resolución e imágenes a color (4 bandas) con 4 m de resolución. Las imágenes cubren una superficie de 11 km x 11 km . Ikonos es programable y el instrumento de toma de imágenes orientable, lo que permite la revisita de un mismo sitio en menos de 3 días . Las imágenes Ikonos se comercializan por km² : El usuario define una zona de interés, de cualquier forma pero de una superficie mínima, que puede estar compuesta de una o de varias porciones de escena.
  4. El satélite QuickBird, lanzado en octubre de 2001, adquiere imágenes blanco y negro con 61 cm de resolución e imágenes a color (4 bandas) con 2,44 m de resolución, cubriendo una superficie de 16,5 km x 16,5 km. Las imágenes Quickbird están disponibles según 3 niveles de procesamiento: Basic , Standard y Orthorectified . Los productos Basic se comercializan por escena, mientras que los productos standard y orthorectified se comercializan por km², provistos de una superficie de adquisición mínima y máxima variable según se trate de una imagen de archivo o programada.
  5. El satélite Aster fue lanzado en la plataforma de TERRA en diciembre de 1999. Contiene 14 bandas; Infrarroja termal (TIR) con 5 bandas a 90 metros de resolución, Infrarroja de Onda Corta (SWIR) con 6 bandas a 30 metros de resolución e Infrarroja Visible/Cercana (VNIR) con 4 bandas a 15 metros de resolución. Las imágenes ASTER son utilizadas para la interpretación geológica y ambiental, pero también tiene muchos otros usos. La anchura de la toma de las imágenes es los 60Km, obteniendo escenas que cubren un área de 60 X 60Km. Su tiempo de revisita es de16 días.
  6. Los LandSat son una serie de satélites construidos y puestos en órbita por EE. UU. para la observación en alta resolución de la superficie terrestre. Los LandSat orbitan alrededor de la Tierra en órbita circular heliosincrónica, a 705 km de altura. Los LandSat están equipados con instrumentos específicos para la teledetección multiespectral. El primer satélite LandSat (en principio denominado ERTS-1 ) fue lanzado en 1972 . El último de la serie es el LandSat 7, puesto en órbita en 1999 , y es capaz de conseguir una resolución espacial de 15 metros. Serie de satélites LandSat y año de su lanzamiento: En el año 2004 está plenamente operativo el LandSat 7 . Los cuatro primeros satélites se encuentran fuera de servicio.
  7. Satelite chino- brasilero lanzado como sucesor de CBERS-1, se usa para monitoreo del territorio Brasileño en campos como urbanización, recursos agrícolas y forestales, incendios, etc. y otros usos. Desde este portal es posible descargar imágenes de los satélites: Landsat-1, Landsat-2, Landsat-3, Landsat-5, Landsat-7, CBERS-2 y CBERS-2B. Las imágenes satelitales CBERS poseen 5 bandas y tiene una resolución espacial máxima de 20 metros
  8. El sensor MODIS se encuentra a bordo de los satélites Terra y Aqua que forman parte de la misión EOS (Earth Observing System) de la NASA. Ademas de las Imágenes Multiespectrales (7 bandas) modis posee 44 productos de datos estándar de MODIS utilizados para el estudio de los cambios globales en oceanografía, biología y ciencias atmosféricas.
  9. /* BIO1 = Annual Mean Temperature /* BIO2 = Mean Diurnal Range (Mean of monthly (max temp - min temp)) /* BIO3 = Isothermality (P2/P7) (* 100) /* BIO4 = Temperature Seasonality (standard deviation *100) /* BIO5 = Max Temperature of Warmest Month /* BIO6 = Min Temperature of Coldest Month /* BIO7 = Temperature Annual Range (P5-P6) /* BIO8 = Mean Temperature of Wettest Quarter  /* BIO9 = Mean Temperature of Driest Quarter /* BIO10 = Mean Temperature of Warmest Quarter /* BIO11 = Mean Temperature of Coldest Quarter /* BIO12 = Annual Precipitation /* BIO13 = Precipitation of Wettest Month /* BIO14 = Precipitation of Driest Month /* BIO15 = Precipitation Seasonality (Coefficient of Variation) /* BIO16 = Precipitation of Wettest Quarter /* BIO17 = Precipitation of Driest Quarter /* BIO18 = Precipitation of Warmest Quarter /* BIO19 = Precipitation of Coldest Quarter
  10. Los datos están disponibles para libre descarga a través del CGIAR Consortium for Spatial Information (CSI),
  11. Suramerica, africa y asia
  12. Suramerica, africa y asia