Presentan el primer mapa nacional de cultivos extensivos
Un logro del INTA que cubre 118 millones de hectáreas del país y genera gran interés para el sector agropecuario y económico de la Argentina
"El saber es poder", destaca un dicho popular que pondera al conocimiento como medio para tener más opciones y mejores maneras de enfrentar una situación. Basados en esta premisa, los especialistas del Instituto de Clima y Agua del INTA Castelar y el INTA Salta, desarrollaron el primer mapa nacional de cultivos de amplia extensión para conocer más sobre la distribución espacial de los cultivos y mejorar las proyecciones.
De acuerdo con Diego de Abelleyra –especialista del Instituto de Clima y Agua del INTA Castelar–, se trata del primer mapa de este tipo realizado con una extensión de 118 millones de hectáreas que cubre las principales áreas agrícolas del país con una exactitud general del 80 % y fue presentado a pocos meses de finalizada la campaña 2018/19.
Y, en esta línea, lo consideró un producto "original, preciso, altamente novedoso y de gran interés para el sector agropecuario y económico de la Argentina".
Por su parte, Santiago Verón –técnico del mismo Instituto– explicó que "el mapa busca cubrir toda la superficie utilizada por cultivos extensivos para grano de la Argentina" y detalló que para definir los límites del área tomaron como referencia las áreas del Panorama Agrícola Semanal (zonas PAS) de la Bolsa de Cereales de Buenos Aires que van desde Salta al sur de Buenos Aires y del oeste de San Luis al este de Entre Ríos.
La herramienta está disponible desde GeoINTA o desde una plataforma en la web y permite conocer la distribución espacial de los cultivos, estratificar el área para el muestreo a campo y, de esta manera, optimizar las estimaciones anuales de superficie sembrada y rendimientos para cada cultivo.
A su vez, identifica la presencia en un mismo sitio, de cultivos simples o dobles, lo que permite visualizar en un único mapa lo ocurrido a lo largo de toda la campaña. "Presentamos la primera versión del mapa y tenemos proyectado ampliarla a las campañas de invierno y de verano, por separado", anticipó de Abelleyra.
De acuerdo con Verón, "mejorar la estimación de la producción agrícola tiene beneficios a múltiples escalas". En este sentido, puntualizó que "permite anticipar la necesidad de almacenamiento local, la utilización de puertos, la demanda de transporte, los ingresos fiscales y la generación de divisas de la región, como así también los precios de los granos y potenciales proveedores de granos".
"Si estos mapas se producen de manera periódica, permiten caracterizar en el lote aspectos clave de la sustentabilidad del manejo agrícola como la rotación de cultivos y la intensidad de uso, es decir la cantidad de cultivos por estación de crecimiento o por campaña agrícola", argumentó Verón.
Ambos especialistas, integrantes de un mismo grupo de trabajo, también generaron la primera colección de MapBiomas Chaco, mapas anuales de uso y cobertura del suelo entre 2010 y 2017 y trabajan en el desarrollo de un mapa estructural de los bosques chaqueños utilizando un Escáner Laser Terrestre y drones.
Un mapa a la altura de las circunstancias
La producción agrícola nacional de granos se incrementó durante los últimos años y pasó de 34 a 143 millones de toneladas entre 1990 y 2019. En 2013, la Argentina fue el 3.° exportador mundial de soja y maíz y el 13.° de trigo. A pesar de que la agricultura sea una fuente clave de divisas y de ingresos fiscales para el país, existen pocos ejemplos de mapas de cultivos a escala nacional.
En este contexto, desde el Instituto de Clima y Agua del INTA Castelar, trabajaron para generar un mapa de tipos de cultivo para el área agrícola extensiva de la Argentina. Para esto, se capitalizó la disponibilidad de plataformas de almacenamiento y procesamiento de imágenes satelitales en la nube y de nuevos algoritmos de clasificación supervisada, que se sumó a la experiencia en generación de mapas de los técnicos involucrados.
A tal fin, se recorrieron más de 15 mil kilómetros y se registraron más de 13 mil puntos georeferenciados distribuidas en 14 zonas. Para cada una, se definieron clases de cultivos que en conjunto representaron hasta el 90 % del área sembrada. También se registraron otras clases no agrícolas con la finalidad de discriminar el área agrícola y no agrícola.
Para su creación, implementaron información provista por satélites de observación de la Tierra por considerarla particularmente adecuada para la generación de mapas de cultivos, debido a su capacidad para registrar la radiación reflejada por la superficie del Planeta de manera periódica, sistemática y objetiva a lo largo de extensas superficies.
En particular, los radiómetros ópticos proveen imágenes de la superficie en diferentes porciones del espectro electromagnético, usualmente en el visible, infrarrojo cercano, infrarrojo de onda corta e infrarrojo térmico.
Si bien teóricamente la información espectrotemporal –es decir, el conjunto de las adquisiciones satelitales a lo largo del tiempo de información del espectro electromagnético– debería permitir la discriminación de cultivos, esto frecuentemente está limitado por la nubosidad y la diversidad espaciotemporal de fechas de siembra para un mismo cultivo.
“La fina viene muy bien pero para que se concrete en los rindes es clave el monitoreo continuo”
El ingeniero agrónomo Ricardo Silvestro, de la firma Rindes y Cultivos DAS, analiza la campaña de trigo y cebada. Explica cómo los vaivenes de clima afectaron a los cultivos y la importancia de las aplicaciones preventivas para controlar enfermedades
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De acuerdo con Diego de Abelleyra –especialista del Instituto de Clima y Agua del INTA Castelar–, se trata del primer mapa de este tipo realizado con una extensión de 118 millones de hectáreas que cubre las principales áreas agrícolas del país con una exactitud general del 80 % y fue presentado a pocos meses de finalizada la campaña 2018/19.
Y, en esta línea, lo consideró un producto "original, preciso, altamente novedoso y de gran interés para el sector agropecuario y económico de la Argentina".
Por su parte, Santiago Verón –técnico del mismo Instituto– explicó que "el mapa busca cubrir toda la superficie utilizada por cultivos extensivos para grano de la Argentina" y detalló que para definir los límites del área tomaron como referencia las áreas del Panorama Agrícola Semanal (zonas PAS) de la Bolsa de Cereales de Buenos Aires que van desde Salta al sur de Buenos Aires y del oeste de San Luis al este de Entre Ríos.
La herramienta está disponible desde GeoINTA o desde una plataforma en la web y permite conocer la distribución espacial de los cultivos, estratificar el área para el muestreo a campo y, de esta manera, optimizar las estimaciones anuales de superficie sembrada y rendimientos para cada cultivo.
A su vez, identifica la presencia en un mismo sitio, de cultivos simples o dobles, lo que permite visualizar en un único mapa lo ocurrido a lo largo de toda la campaña. "Presentamos la primera versión del mapa y tenemos proyectado ampliarla a las campañas de invierno y de verano, por separado", anticipó de Abelleyra.
De acuerdo con Verón, "mejorar la estimación de la producción agrícola tiene beneficios a múltiples escalas". En este sentido, puntualizó que "permite anticipar la necesidad de almacenamiento local, la utilización de puertos, la demanda de transporte, los ingresos fiscales y la generación de divisas de la región, como así también los precios de los granos y potenciales proveedores de granos".
"Si estos mapas se producen de manera periódica, permiten caracterizar en el lote aspectos clave de la sustentabilidad del manejo agrícola como la rotación de cultivos y la intensidad de uso, es decir la cantidad de cultivos por estación de crecimiento o por campaña agrícola", argumentó Verón.
Ambos especialistas, integrantes de un mismo grupo de trabajo, también generaron la primera colección de MapBiomas Chaco, mapas anuales de uso y cobertura del suelo entre 2010 y 2017 y trabajan en el desarrollo de un mapa estructural de los bosques chaqueños utilizando un Escáner Laser Terrestre y drones.
Un mapa a la altura de las circunstancias
La producción agrícola nacional de granos se incrementó durante los últimos años y pasó de 34 a 143 millones de toneladas entre 1990 y 2019. En 2013, la Argentina fue el 3.° exportador mundial de soja y maíz y el 13.° de trigo. A pesar de que la agricultura sea una fuente clave de divisas y de ingresos fiscales para el país, existen pocos ejemplos de mapas de cultivos a escala nacional.
En este contexto, desde el Instituto de Clima y Agua del INTA Castelar, trabajaron para generar un mapa de tipos de cultivo para el área agrícola extensiva de la Argentina. Para esto, se capitalizó la disponibilidad de plataformas de almacenamiento y procesamiento de imágenes satelitales en la nube y de nuevos algoritmos de clasificación supervisada, que se sumó a la experiencia en generación de mapas de los técnicos involucrados.
A tal fin, se recorrieron más de 15 mil kilómetros y se registraron más de 13 mil puntos georeferenciados distribuidas en 14 zonas. Para cada una, se definieron clases de cultivos que en conjunto representaron hasta el 90 % del área sembrada. También se registraron otras clases no agrícolas con la finalidad de discriminar el área agrícola y no agrícola.
Para su creación, implementaron información provista por satélites de observación de la Tierra por considerarla particularmente adecuada para la generación de mapas de cultivos, debido a su capacidad para registrar la radiación reflejada por la superficie del Planeta de manera periódica, sistemática y objetiva a lo largo de extensas superficies.
En particular, los radiómetros ópticos proveen imágenes de la superficie en diferentes porciones del espectro electromagnético, usualmente en el visible, infrarrojo cercano, infrarrojo de onda corta e infrarrojo térmico.
Si bien teóricamente la información espectrotemporal –es decir, el conjunto de las adquisiciones satelitales a lo largo del tiempo de información del espectro electromagnético– debería permitir la discriminación de cultivos, esto frecuentemente está limitado por la nubosidad y la diversidad espaciotemporal de fechas de siembra para un mismo cultivo.
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