Utilizan imágenes satélites para mejorar el rendimiento de los cultivos

Un equipo del Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba (UCO) y el Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC (IAS-CSIC) mejora la simulación del rendimiento de cultivos usando imágenes satelitales, cuyo objetivo es optimar la eficacia y la rentabilidad de las explotaciones mediante información cuantitativa.

De esta manera lo ha indicado la Universidad en una nota en la que ha detallado que en los sistemas de secano locales, donde se observan alteraciones espaciales en el desempeño de los cultivos, la comunidad agrícola busca conocer de qué modo cambia el potencial productivo dentro de una misma parcela agrícola, para acotar el manejo que mejor se ajuste a cada zona.

Sin embargo, ese potencial productivo se viene evaluando de forma tradicional 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 sucede a la escala de campo.

Con el propósito de progresar 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 UCO (Dauco) Elías Fereres y Margarita García-Vila, junto a los estudiosos IAS-CSIC Tomás Roquette, José A. Gómez y José A. Jiménez, ha estudiado el potencial empleo 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 empleado por algunos de los modelos de simulación para cuantificar el estado de crecimiento y desarrollo del cultivo, y asimismo, 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 más bien, asimismo información que deja indirectamente calendarizar su fenología; algo esencial para una adecuada calibración de un modelo, y con elevado potencial para la simulación del desempeño a la escala de una parcela agrícola donde se observe variabilidad espacial», ha señalado Roquette.

Usando el Índice de Flora de Diferencia Normalizada (NDVI) mediante imágenes satelitales, se vuelve posible la obtención del grado de cobertura de suelo, y su variación espacial y temporal. Este estudio propone relaciones genéricas y de simple computación entre los dos factores para 13 cultivos herbáceos diferentes, relevantes en el campo de la agricultura española y europea; como son el trigo o el maíz.

Esta relación permite al modelo simular el desarrollo y el desarrollo temporal del cultivo en diferentes zonas en exactamente la misma parcela.

«Contar con una relación genérica disponible entre el índice de flora NDVI y el grado de cobertura del suelo para diferentes cultivos, deja hacer una predicción más fiable de los rendimientos del cultivo y de su alteración espacial», ha apuntado Margarita García-Vila, algo que supone «potenciales aplicaciones relacionadas con la administración de peligros, seguros agrícolas o sistemas de evaluación de explotaciones», como ha agregado Roquette.

Los resultados de este estudio fueron ratificados de manera experimental en condiciones de campo, presentando una incertidumbre similar al margen de fallo 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 campo 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 desempeño del cultivo de forma espacial, deja un «viaje en el tiempo» en el que se puede mapear el desempeño del cultivo en una parcela donde no se haya recogido dicha información.

MODELO ‘AQUACROP’

El grupo del catedrático de Dauco Elías Fereres lleva múltiples años cooperando con la FAO en el desarrollo del modelo ‘AquaCrop’, un modelo que simula la productividad del agua en un ambiente de restricciones de este recurso como es la zona mediterránea.

Con este último trabajo se presentan nuevas posibilidades para el empleo del modelo ‘AquaCrop’, permitiendo conseguir factores 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.

Fuente: Europa Press.