cómo se puede evaluar la bioproductividad de los cultivos utilizando datos satelitales
  • Caso de estudio

Datos De Satélite Para Evaluar La Bioproductividad

La industria agrícola desempeña un papel importante en el desarrollo socioeconómico y medioambiental de Kazajistán. El sector, que en 2021 representaba casi el 5,1% de la producción económica del país, era fuente de empleo para el 30% de la población activa.

En este caso de estudio, hablaremos de un proyecto piloto sobre la evaluación de la bioproductividad de cinco tipos de cultivos que el equipo científico de EOSDA llevó a cabo para una empresa espacial de Kazajistán.

Problema: Necesidad De Evaluar La Bioproductividad De Los Cultivos En Territorios Extensos

En Kazajstán, grandes extensiones de tierra (22,9 millones de hectáreas, casi una décima parte de su superficie) son usadas en la producción de cultivos. Los agricultores locales suelen gestionar entre 1.000 y 10.000 hectáreas; por eso, los propietarios buscan enfoques técnicos que hagan posible la monitorización sobre el terreno de superficies considerables a la vez.

La observación de la Tierra por satélite puede proporcionar esa información. Una empresa espacial de Kazajstán necesitaba evaluar las características actuales de la vegetación de los cultivos y eligió a EOSDA para resolver la tarea.

Solución: Definir La Bioproductividad De Los Cultivos Con Un Modelo Biofísico A Partir De Datos DMP

El objetivo principal del proyecto era evaluar las características de la bioproductividad de cinco cultivos (cebada, trigo de primavera, leguminosas, girasol y colza) a nivel administrativo. El informe final contenía la estimación actual de la biomasa total (la biomasa total incluye las raíces, los tallos, las hojas y los órganos reproductores de una planta) y la biomasa de los órganos reproductores, por ejemplo, el grano en el trigo o la cebada. La biomasa de los órganos reproductores indica el rendimiento.

Los resultados de la evaluación de la bioproductividad pueden utilizarse para predecir el rendimiento.

Este es uno de los posibles métodos para resolver este problema. El uso de datos de bioproductividad también permite evaluar el estado de los cultivos y las condiciones agrometeorológicas de una zona determinada. Es muy bueno para comprender los factores que afectan al crecimiento de los cultivos en el año en curso y en años anteriores y tomar medidas específicas para mejorar la situación en los campos si es necesario.

EOSDA Crop Monitoring

Una plataforma de monitorización de campos, que aprovecha las imágenes de satélite de alta resolución para identificar y reaccionar a cualquier cambio de forma remota.

¡PROBAR AHORA!

Para el análisis a nivel de región, los científicos utilizaron datos abiertos del programa Copernicus Global Land Service para los años 2018 y 2019.

Nuestra idea era utilizar el producto Dry matter Productivity (DMP) para definir las características de biomasa de los cultivos (es decir, cuánta masa verde de vegetación ha crecido en un campo). Las superficies relativamente grandes de los campos de Kazajistán fueron determinantes para tomar nuestra elección.

Dry matter Productivity (DMP) representa la tasa de crecimiento global de la vegetación o el aumento de la biomasa seca con unidades de medida utilizadas para resolver tareas estadísticas agrícolas (kg/ha/día). Los datos DMP se generan cada 10 días con una resolución espacial de 300 m.

También se obtuvieron y utilizaron para el modelado datos meteorológicos de NASA Power y datos de suelos del Portal de Suelos de la FAO.

Tras la calibración del modelo, el equipo comparó estos datos con los datos reales y los cálculos del modelo para obtener la biomasa total de la temporada de cultivo. Los especialistas de EOSDA determinaron las fechas de siembra y cosecha basándose en datos reales. El modelo se utilizó para definir el coeficiente de paso de la biomasa total a la biomasa de órganos productivos (rendimiento). Este último parámetro también se conoce como índice de cosecha.

La precisión de la resolución de la tarea varió de una región a otra. Por ejemplo, el error relativo del cálculo de la biomasa del trigo de primavera fue del 0,6-1% al 49% y del 33,8% en el caso de la cebada.

Para obtener resultados más precisos, tendríamos que evaluar un número significativamente mayor de campos y cultivos.

Resultado: Valoración De La Biomasa De Los Cultivos En Todas Las Regiones De Kazajistán

Los especialistas de EOSDA elaboraron un informe sobre la biomasa total y la biomasa de los órganos reproductores de la planta (rendimiento). El equipo terminó el proyecto en dos meses. La recopilación de datos y la preparación para el desarrollo del modelo llevaron mucho tiempo.

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Acerca del autor:

Vera Petryk Directora de marketing de EOS Data Analytics

Vera Petryk se encarga del marketing y las relaciones públicas de EOSDA, poniendo el foco en la sostenibilidad y preservar el planeta, acercando las tecnologías espaciales a la Tierra. Es licenciada en Marketing por el Instituto de Marketing de los Países Bajos y tiene un máster del Instituto de Traducción e Interpretación de Kiev, dependiente del Centro de Ciencia e Investigación de Ucrania.

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