Miércoles, 21 Abril 2021 07:46

Imágenes satelitales para mejorar la predicción del rendimiento del cultivo

Escrito por UCC+i
Los autores del estudio, Margarita García Vila y Tomás Roquette Tenreiro. Los autores del estudio, Margarita García Vila y Tomás Roquette Tenreiro.

Un equipo del Departamento de Agronomía de la UCO y el IAS – CSIC mejora la simulación del rendimiento de cultivos usando imágenes satelitales

La agricultura moderna busca optimizar la eficiencia y la rentabilidad de las explotaciones a través de información cuantitativa. En los sistemas de secano locales, donde se observan variaciones espaciales en el rendimiento de los cultivos, la comunidad agrícola busca conocer de qué modo varía el potencial productivo dentro de una misma parcela agrícola, para definir el manejo que mejor se ajuste a cada zona. Sin embargo, ese potencial productivo se viene evaluando tradicionalmente con modelos de simulación de cultivos, que uniformizan las condiciones de la parcela, ignorando las variaciones espaciales. Esta limitación afecta las relaciones entre lo que se simula y lo que ocurre a la escala de campo.

Con el objetivo de mejorar las simulaciones del rendimiento, se ha integrado la variación espacial en los modelos de simulación de cultivos; un equipo formado por el catedrático emérito de la Unidad de Excelencia María de Maeztu – Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba (DAUCO) Elías Fereres y la Drª. Margarita García-Vila, junto a los investigadores del Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC (IAS-CSIC) Ing. Tomás Roquette Tenreiro, Dr. José A. Gómez y Dr. José A. Jiménez ha estudiado el potencial uso de imágenes satelitales para estimar el grado de cobertura de suelo y asimilarlo en modelos de simulación a fin de poder escalar predicciones de rendimiento a la escala de campo.

El grado de cobertura del suelo es el área proyectada de suelo que está cubierta por vegetación fotosintéticamente activa. Este parámetro es utilizado por algunos de los modelos de simulación para cuantificar el estado de crecimiento y desarrollo del cultivo, y también, para calendarizar su estado fenológico (si se encuentra en un estado vegetativo o reproductivo). De este modo, “la obtención de este parámetro aporta no sólo información cuantitativa del grado decrecimiento del cultivo, sino, también información que permite indirectamente calendarizar su fenología; algo fundamental para una correcta calibración de un modelo, y con elevado potencial para la simulación del rendimiento a la escala de una parcela agrícola donde se observe variabilidad espacial” señala Tomás Roquette Tenreiro.

Utilizando el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) a través de imágenes satelitales, se hace posible la obtención del grado de cobertura de suelo, y su variación espacial y temporal. Este estudio propone correlaciones genéricas y de fácil computación entre los dos factores para 13 cultivos herbáceos distintos, relevantes en el ámbito de la agricultura española y europea; como son el trigo o el maíz.

Esta relación permite al modelo simular el crecimiento y el desarrollo temporal del cultivo en diferentes zonas dentro de la misma parcela. “Contar con una relación genérica disponible entre el índice de vegetación NDVI y el grado de cobertura del suelo para distintos cultivos, permite hacer una predicción más fiable de los rendimientos del cultivo y de su variación espacial” apunta Margarita García-Vila, algo que supone “potenciales aplicaciones relacionadas con la gestión de riesgos, seguros agrícolas y/o sistemas de evaluación de explotaciones” como refiere Tomás Roquette Tenreiro.

Los resultados de este estudio fueron validados de manera experimental en condiciones de campo, presentando una incertidumbre similar al margen de error existente en el uso de cosechadoras de precisión. La colaboración en este trabajo de explotaciones agrícolas locales como el “Cortijo La Reina”, pone de manifiesto el interés del sector en la mejora de este tipo de tecnologías y su potencial valor para definir nuevas estrategias de gestión.

Conocer este tipo de relaciones que determinan la variabilidad observada en una parcela agrícola y simulando el rendimiento del cultivo de forma espacial, permite un “viaje en el tiempo” en el que se puede mapear el rendimiento del cultivo en una parcela donde no se haya recogido dicha información.

Modelo AquaCrop

El grupo del catedrático de DAUCO Elías Fereres, lleva varios años colaborando con la FAO en el desarrollo del modelo AquaCrop, un modelo que simula la productividad del agua en un entorno de limitaciones de este recurso como es la zona mediterránea. Con este último trabajo se presentan nuevas posibilidades para el uso del modelo AquaCrop; permitirá obtener parámetros determinantes con una resolución espacial fiable que servirán para simular rendimientos a la escala de campo, y con potencial aplicación en sistemas de agricultura de precisión.

Tenreiro, T., García-Vila, M., Gómez, JA., Jiménez-Berni, JA., Fereres, E., (2021) Using NDVI for the assessment of canopy cover in agricultural crops within modelling research, Computers and Electronics in Agriculture, Vol 182,106038 https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106038 

 

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