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Desde hace ya casi dos años estamos involucrados en el proyecto de cooperación “manejo eficiente del riego mediante la monitorización con sondas de humedad y teledetección”.

La innovación potencial del proyecto se enfoca en la monitorización del suelo y planta mediante sensores para mejorar la gestión del regadío de manera que se generen sistemas agrícolas más eficientes y medioambientalmente sostenibles.

En alguno de los post del blog del proyecto (como en este en el que hablamos de la aplicación de la teledetección en la gestión del riego en maíz o en este en el que tratamos la gestión del riego en almendro con imágenes de satélite) hemos comprobado la utilidad de esta tecnología para la correcta toma de decisiones en la gestion del riego.

Independientemente del uso de las imágenes multiespectrales para el apoyo en la gestión del riego, cada vez son más utilizadas para el monitoreo de las condiciones de los cultivos, las propiedades del suelo y las actividades de cartografía, sirviendo de ayuda a evaluar el uso de la tierra, predicen las cosechas, monitorean los cambios estacionales y ayudan a implementar políticas para el desarrollo sostenible.

Los mapas agrícolas permiten la provisión de estimaciones independientes y objetivas de la extensión del cultivo en una región determinada o en una temporada de crecimiento.

Nos encontramos en un momento en el que algunos de los puntos débiles que presentaba la teledetección como la baja resolución y como el excesivo tiempo entre repetición de las pasadas.

Las imágenes satelitales están llevando el monitoreo de la tierra a un nivel completamente nuevo. Los datos de Sentinel-2  (imágenes multiespectrales) ofrecen una resolución espacial de 10-20 m, frecuencia de revisitación de 5 días, cobertura global y compatibilidad con las misiones de Landsat y brinda nuevas oportunidades para el monitoreo de la agricultura de nivel regional a mundial.

Los datos de Sentinel-1 (datos tipo rádar) y Sentinel-2 (2a lanzado en junio de 2.015 y 2b lanzado en marzo del 2.017) están disponibles en el Open Public Dataset de AWS. El conjunto de datos actualmente contiene los datos del 1 de mayo de 2017, y se sincroniza regularmente con OpenHub (Copernicus Open Access Hub)

Para empezar a usar el Open Hub tendreis que registraros para acceder a los datos anteriores aquí.

Es importante destacar también que, en el caso de Sentinel 2,  el procesamiento denominado “Level-2A”  incluye una clasificación de escenas y una corrección atmosférica aplicada a los productos de ortoimágenes Top-Of-Atmosphere (TOA) “Level-1C”. La salida principal de nivel 2A es un producto de reflectancia corregido de ortoimágenes de la parte inferior de la atmósfera (BOA).

Cada imagen pesa en torno a 5,5 Gbytes por lo que su tratamiento (si trabajamos con varias imágenes simultaneamente) es más agil si se lleva a cabo en un servicio de computación en la nube.

Los servicios de Sentinel Hub (estos ya no son gratuitos) también ofrecen datos de Sentinel-1 GRD de AWS. Basta con abrir la herramienta WMS Configuration Utility, seleccionar el satélite como fuente de datos y configurar sus capas, establecer parámetros y usar el servicio WMS para integrarlo en su propio entorno GIS.

Os dejo también un video resumen con los objetivos que se pretenden cumplir con los diferentes Sentinel y otro con la explicación del programa Copernicus.

Parte de la información que aparece en este post la he recogido y traducido de https://www.sentinel-hub.com

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Hola, debido a que participamos en el proyecto de cooperación ” MANEJO EFICIENTE DEL RIEGO MEDIANTE LA MONITORIZACIÓN CON SONDAS DE HUMEDAD Y TELEDETECCIÓN” vamos a volcar todo nuestro esfuerzo en el blog del proyecto que podeis visitar en la siguiente dirección:

https://sondashumedadregadio.wordpress.com/

Un saludo.

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Hemos movido esta entrada al Blog de agricultura tecnica y desarrollo rural disculpar las molestias.

 

 

 

 

 

 

En el anterior post comenté la posibilidad de aplicar la metodología FAO56 a partir de imágenes satelitales combinadas con la información de la red SIAR. También presenté unos resultados comparados de las recomendaciones que se llevan a cabo por la Oficina del Regante y los resultados que se obtienen utilizando imágenes de satélite.

En este nuevo post vamos a profundizar un poco en la metodología FAO 56 y como la aplicamos con la teledetección, a partir de la información aportada por Alfonso Calera y Jesús Garrido en la presentación del Spider Gis en la jornada “EFICIENCIA HIDRICA Y ENERGÉTICA PROYECTOS I+D+i. H2020”  realizada en el CENTER el pasado 13 de abril.

La formulación más avanzada del procedimiento FAO56 incorpora al tradicional uso de coeficiente de cultivo “único” Kc el denominado coeficiente de cultivo “dual” (Wright, 1982), el cual permite acercarnos a la estimación de la evapotranspiración como suma por un lado de la transpiración, o flujo de agua a través de la planta, y por otro de la evaporación desde la fracción de suelo desnuda. Para ello se introduce el coeficiente de cultivo basal, Kcb, como el cociente entre la transpiración de una cubierta en ausencia de estrés y la evapotranspiración de referencia, así como un coeficiente evaporativo, Ke, que recoge la evaporación desde el suelo desnudo.

ET = Kcb ETo + Ke ETo

ET: evapotranspiración del cultivo

ETo: evapotranspiración de referencia

Kc: coeficiente de cultivo “único”

Kcb: coeficiente de cultivo basal o coeficiente de transpiración

Kcb · ETo: es la componente de la transpiración en ausencia de estrés

Ke: coeficiente evaporativo

Ke · ETo: es la componente de evaporación desde el suelo

La abundante literatura científica desde Heilman et al., (1982) Neale et al., (1987), pone de manifiesto la buena relación lineal existente entre el coeficiente de cultivo basal de una cubierta, análogo a un coeficiente de transpiración, y los índices de vegetación, como el Índice de Vegetación por Diferencias Normalizado, NDVI, así como con otros índices como el SAVI.

El NDVI es un parámetro que se obtiene de forma robusta, simple y directa desde las imágenes multiespectrales mediante una combinación algebraica de las reflectividades en el rojo e infrarrojo cercano. El NDVI  mide el tamaño fotosintético relativo de la cubierta, y recoge cómo la cubierta vegetal absorbe la radiación solar fotosintéticamente activa. La relación propuesta entre el valor del coeficiente Kcb, tal y como se define en FAO56 y el índice NDVI se presenta en la siguiente ecuación:

 Kcb = 1.44 NDVI – 0.1

 En cultivos herbáceos se utiliza ampliamente el coeficiente de cultivo único Kc.

Desde las imágenes multiespectrales se obtiene directamente el coeficiente de cultivo basal, por lo que para obtener el coeficiente de cultivo único Kc se ha de promediar la componente evaporativa de la fracción de suelo desnudo. Esta componente evaporativa es altamente dependiente de la superficie efectivamente mojada, esto es del sistema de riego y de la frecuencia, además del sombreado efectivo que la cubierta establezca sobre este suelo y de las propias características del suelo.

La siguiente ecuación que se propone para la relación entre el coeficiente de cultivo Kc y el NDVI ha sido ampliamente validada en cultivos herbáceos como trigo, cebada, maíz, algodón, girasol,… que en su fase de máximo desarrollo alcanzan cobertura completa (Allen, 2011; Cuesta et al., 2005), suponiendo un manejo estándar para sistemas de riego como aspersión y pivot.

  Kc = 1.25 NDVI + 0.1

Para el establecimiento del cultivo después de siembra, en su fase inicial de nascencia, la relación anterior puede infraestimar el valor requerido del Kc, pues en estos casos el comportamiento evaporativo del suelo desnudo es muy dominante. En esta fase suelen ser necesarios riegos frecuentes para garantizar la nascencia e implantación, tal y como se describe en FAO56.

A continuación se presentan los resultados obtenidos, a partir de Spider Gis y mediante la formulación recomendada para cultivos herbáceos, en una parcela cultivada con maíz en la campaña 2014-2.015. En la primera imagen se muestran los resultados de NDVI según se pueden obtener en Spider Gis.

Se aprecian valores por debajo de los esperados en algunas fechas como el 16/6 o el 2/7 en las que la nubosidad puede llevar a este tipo de resultados que eliminamos en nuestros análisis.

 CUANTIFICACION INDICE NDVI PARCELA 89 POLÍGONO 501. CANDASNOS (HUESCA)

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En la siguiente imagen se presentan los resultados obtenidos para el coeficiente basal Kcb:

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A partir del NDVI y con la relación Kc= 1.25 * NDVI +0,1 obtenemos los resultados de la siguiente tabla donde se aprecian diferencias en las necesidades semanales de agua, especialmente en los meses de junio y julio.

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Como conclusión podemos recomendar las herramientas como la teledetección y concretamente Spider Gis para la obtención de recomendaciones de riego ajustadas a la realidad de nuestro cultivo y explotacion.

Las herramientas que se vienen  utilizando para determinar las necesidades de agua de los cultivos provienen de las Oficinas del Regante regionales. Estas oficinas son las encargadas de la gestión de la red de estaciones meteorológicas SIAR. (Sistema de Información Agroclimática para el Regadío)

Las estaciones meteorológicas distribuidas por las zonas regables disponen de diferentes sensores que permiten calcular la ETo para una superficie de referencia. La forma de obtener la ETo por medio de la red SIAR es, en mi opinión, la más acertada y ajustada a la realidad debido a la distribución espacial de las estaciones.

A partir de esa información se calculan las necesidades hídricas de los diferentes cultivos a partir del Kc o coeficiente de cultivo (que se describe de forma detallada en el manual de FAO56 (Allen et al., 1998), la precipitación efectiva,…

La ventaja que presenta la teledetección para el cálculo de las necesidades de riego es que nos permite conocer el Kc en  nuestra  parcela, en un momento determinado (cuando pasa el satélite). Por medio del manual FAO 56 nos basamos en las tablas que nos ofrecen una aproximación menos precisa que la teledetección.

Aquí os dejo un link donde podéis encontrar información referente al procedimiento para la obtención de Kc por medio de imágenes satelitales.

Teniendo en cuenta lo anterior y aprovechando la herramienta Spider Gis he realizado una comparativa entre las necesidades de agua para el cultivo de maíz en el término municipal de Candasnos en la provincia de Huesca. No se trata de un trabajo de investigación, sino un primer paso para poder valorar si la teledetección nos ofrece información valiosa y el esfuerzo que supone trabajar las imágenes para obtener el Kc merece la pena.

En primer lugar, he cuantificado el índice  NDVI para las parcelas 14, 15, 16 y 1.016 del polígono catastral 512 del término municipal de Candasnos, siempre usando la herramienta Spider Gis. Lo datos corresponden a agosto del año 2.015.

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Las parcelas forman una única unidad de gestión (pivot semicircular y coberturas en las esquinas) con 25 ha.

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Como se aprecia en la imagen he seleccionado seis puntos del conjunto de parcelas para obtener el índice NDVI en cada uno de ellos y poder calcular un valor medio representativo.

El valor NDVI se muestra en la siguiente gráfica:

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Y el valor de Kc:

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Utilizando el mismo valor de ETo, Precipitación efectiva y eficiencia de riego, he aplicado los diferentes valores de Kc según el método FAO 56 por un lado y el calculado por teledetección por otro lado.

Insisto en que quizás el método no es el más científico que pueda utilizar pero creo que el resultado puede resultar ilustrativo.

El resultado nos muestra una diferencia de un 14% de necesidades de agua entre un método y otro, resultando unas necesidades de agua más ajustadas las calculadas por medio de Spider Gis. Parece a priori coherente que la información obtenida con la precisión en el tiempo y espacio sea más precisa que la estimada por tablas.

Esta comparación la repetí en otra serie de parcelas con un resultado similar y la mostraré en el siguiente post.

Espero poder repetir esta experiencia en diferentes parcelas y con cultivos herbáceos y leñosos para poder confirmar los resultados obtenidos en esta primera toma de contacto con la teledetección aplicada al regadío.

 

 

 

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Hemos publicado esta entrada en el blog de sondas de humedad para regadío.