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Las tecnologías de la información aumentan la rentabilidad agrícola

Las tecnologías de la información aumentan la rentabilidad agrícola

Un equipo internacional de científicos, en el que participa la Faculta de Informática de la UPM (FIUPM), está desarrollando un proyecto que mejorará la rentabilidad agrícola gracias al uso de las nuevas tecnologías de la información. Estas permitirán aprovechar de forma más adecuada los recursos hídricos, a partir de información obtenida por sensores remotos y gracias a avances en el procesamiento digital de imágenes.

Las tecnologías de la información aumentan la rentabilidad agrícola

Un grupo internacional, conformado por la Universidad Politécnica de Madrid (España), Universidad de Córdoba (España), Universidad de Leibniz Hannover (Alemania), Universidad de California Davis (USA) y coordinado por la Universidad de Concepción (Chile), en el que participan investigadores de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FIUPM), está desarrollando un proyecto para mejorar la rentabilidad de las explotaciones agrícolas a través de las nuevas tecnologías de la información. También participan en su desarrollo importantes empresas del sector agrícola chileno.

Su objetivo es el desarrollo y evaluación de una metodología que permita el adecuado manejo de los recursos hídricos en la agricultura utilizando datos remotamente detectados.

La hipótesis central es que el uso de información espacialmente distribuida, obtenida desde sensores remotos y mejorada a través de metodologías de fusión de imágenes en conjunto con algoritmos que definen el balance de energía superficial, puede determinar y consecuentemente optimizar la demanda de los recursos hídricos en las explotaciones agrícolas.

Primeros resultados

El proyecto ya ha desarrollado una metodología para la estimación de la demanda hídrica (evapotranspiración real ó ET) espacialmente distribuida con cobertura vegetal completa, y se encuentra en desarrollo la metodología para áreas parcialmente cubiertas.

Asimismo, en el área del procesamiento digital de imágenes, ha desarrollado metodologías de fusión de imágenes para el mejoramiento de la resolución espacial de los mapas de ET y metodologías para el procesamiento de estas imágenes utilizando un paradigma orientado a objeto.

Por otro lado, se ha conseguido la versión BETA de una plataforma que servirá como sistema de soporte a la decisión en riego, implementada a partir de una estrategia basada en los SVG (Scalable Vector Graphics) y que utiliza la herramienta Mappetizer como solución para el despliegue de la cartografía necesaria (WEB-Mapping).

Un factor innovador del proyecto es el uso de imágenes de alta resolución para la determinación de evapotranspiración. Comúnmente, las estimaciones de demandas hídricas y la programación del riego se han realizado por medio de mediciones puntuales in situ (ej.control de humedad, estaciones meteorológicas, bandejas de evaporación) o mediante el uso de modelos, sin considerar la variabilidad espacial presente a nivel predial.

Fusión de imágenes

El uso de imágenes obtenidas desde aviones o satélites se ha popularizado especialmente para conocer índices de vegetación y estimaciones de producción.

Sin embargo, en los últimos años, la estimación de evapotranspiración utilizando imágenes de satélite se ha convertido en una solución factible para la estimaciones de ET espacialmente distribuida.

Uno de los desarrollos innovadores que aporta este proyecto es el uso de metodologías de fusión de imágenes de diferentes sensores, que constituye la principal contribución de los investigadores de la FIUPM.

La fusión de imágenes es una técnica que tiene como objetivo integrar información proveniente de diferentes sensores, aprovechando el carácter sinérgico de los datos capturados.

En particular en este proyecto, estos métodos ofrecen una alternativa real para mejorar la resolución espacial de los mapas de estimación de ET obtenidos mediante imágenes de satélite; permitiendo su aplicación a escala local (a nivel de predios).

Optimización de recursos

Este proyecto innova en el desarrollo de nuevas tecnologías que mejoran la utilización de los recursos hídricos y además ofrece una aplicación directa en la agricultura a la información recolectada desde el satélite Chileno FASAT-CHARLIE, operado por la Fuerza Aérea de Chile.

Al término del proyecto se espera contar con una metodología validada con mediciones en terreno para la estimación de demandas hídricas en sistemas productivos agrícolas intensivos desde sensores remotos.

Esta información permitirá una mejor utilización de los recursos hídricos, una mejor uso de la energía y consecuentemente mejorar la rentabilidad de las explotaciones agrícolas.

La información generada será accesible mediante una plataforma online que permitirá un mejor manejo de los recursos hídricos tanto a nivel predial como a escala regional.

Proyecto hasta 2014

El proyecto “Estimation of Agricultural Water Demand using Remote Sensing. A Tool for Agricultural Management” se inició en diciembre de 2010 y concluirá en en marzo de 2014. Está financiado por el Fondo de Fomento al Desarrollo Científico (FONDEF-Chile) y en él participa la profesora Consuelo Gonzalo del Departamento de Arquitectura y Tecnologías de Sistemas Informáticos de la FIUPM.

Además de la FIUPM participan en el proyecto la Facultad de Ingeniería Agrícola de la Universidad de Concepción (Chile), el Institute of Water Resources Management, Hydrology and Agricultural Hydraulic Engineering, de la Universidad de Leibniz en Hannover (Alemania), la Universidad de California a través del Department of Land, Air and Water Resources, y la Universidad de Córdoba (España) a través de la Escuela de Ingenieros Agrónomos y Montes y el Instituto de Agricultura Sostenible. También participan en su desarrollo importantes empresas del sector agrícola chileno.

Referencias bibliográficas:

Mario Lillo-Saavedra, Consuelo Gonzalo Martín, Octavio Lagos, 2011, Toward Reduction of Artifacts in Fused Images, International Journal of Apply Earth Observation & Geoinformation, 13, 368- 375 (IF: 1.557).

Mario Lillo Saavedra y Consuelo Gonzalo Martín, 2012, Toward multi-scale object-based images fusion. Remote Sensing and Geoinformation not only for Scientific Cooperation , 401- 406, European Association of Remote Sensing Laboratories (Prague).

Consuelo Gonzalo Martín y Mario Lillo Saavedra, 2012, Multiscale object-based classification of satellite images merging multispectral information with panchromatic textural features. Remote Sensing and Geoinformation not only for Scientific Cooperation, 394- 400, European Association of Remote Sensing Laboratories (Prague).

Consuelo Gonzalo Martín, Mario Lillo Saavedra, Ángel Mario GARCÍA Pedrero y David, Fonseca Luengo. Una metodología multiescala basada en objetos para la determinación automática de áreas de interés. Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica (aceptado para su publicación).

M. Carrasco-Benavides, S. Ortega-Frías, L. Lagos, J. Kleissl, L. Morales, C. Poblete-Echeverría and R. Allen. Crop coefficients and actual evapotranspiration for drip-irrigated Merlot vineyard using multiespectral satellite images. Irrigation Science (In press).

RedacciónT21

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