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Generación Mapas de Productividad

Mapas de productividad (MP)

Los principales beneficios son determinar en detalles las zonas de variabilidad productividad de un campo, permitiendo analizar junto con otras variable físicas, químicas y de manejo, las problemáticas del campo para proponer un plan de mejora en el corto y mediano plazo, permitiendo cada cosecha monitorear las bondades o errores de las decisiones tomadas.

Objetivos:

• Desarrollo de los temas de mapas de productividad supervisando las tecnologías de cosechadoras apropiadas para su operación.
• Asesoría en procesamiento de la información de las cosechadoras que generan mapas de productividad.
• Automatización de procesos de análisis que involucren mapas de productividad para toma de decisiones en el manejo del campo

Actividades principales

• Revisar el estado actual de la tecnología y de acuerdo a ello analizar y proponer las mejores máquinas y software en caso necesario, además de estructurar procedimientos de análisis de la información de mapas de productividad en ambiente de Sistemas de Información Geográfica (SIG)
• Planificación de actividades necesarias para el alcance de los objetivos.

Procesamiento información cosechadoras de caña de Azúcar:

Las nuevas cosechadoras comerciales vienen de fábrica con un nuevo sistema
para capturar información de la operación de cosecha, como la productividad y
variables de funcionamiento de la cosechadora durante la operación.

Objetivos:

• Automatización del procesamiento de la, información de las cosechadoras mediante herramientas de programación de Sistemas de Información Geográfica como son Model Builder y programación en lenguaje Python.
• Generación de los mapas entregables en formato PDF, PNG y KMLs
• Generación de los mapas de productividad en formato shapefile.

Actividades principales:

• Análisis de los procedimientos de campo de cosecha.
• Análisis del flujo de la información.
• Programación del procesamiento automático.
• Generación de entregables.

01Datos Campo

02 Procesamiento

03 Mapa Productividad

04 Mapa Productividad

PRESENTACIÓN GENERACION MAPAS PRODUCTIVIDAD CAMPO

Indices Vegetación Satelitales

Los índices de vegetación son combinaciones de las bandas espectrales registradas por los satélites de Teledetección, cuya función es realzar la vegetación en función de su respuesta espectral y atenuar los detalles de otros elementos como el suelo, la iluminación, el agua, etc… Se trata de imágenes calculadas a partir de operaciones algebraicas entre distintas bandas espectrales.

El resultado de estas operaciones permite obtener una nueva imagen donde se destacan gráficamente determinados píxeles relacionados con parámetros de las coberturas vegetales.

Se relacionan los Índices de Vegetación a partir de Imágenes Satelitales Sentinel y Landsat que generamos automáticamente y cualquier otro tipo de índice de vegetación que se requiera

Monitoreo del Cultivos a partir de Estimaciones de Variables Vegetativas que impactan la Productividad

Con la entrada en operación del Satélite Sentinel-2 (S2) en órbita, incorporando un Instrumento Multiespectral (MSI) capaz de capturar información del espacio en la región Red Edge del espectro electromagnético, ideales para la medición de variables vegetativas, lo convierten en una herramienta potencial y prometedora para el diagnóstico y monitoreo de los cultivos. Para conocer el alcance de las nuevas características espectrales, espaciales y temporales se planteó explorar e implementar en explotaciones agrícolas, con el objetivo de estimar mediante índices de vegetación la variabilidad espacial de variables vegetativas (Nitrógeno, Clorofila y Biomasa)

01 Area Cali RGB

02 Area Cali NDVI

03 Variabilidad Vigorosidad Cultivo

04 NDVI Campo

PRESENTACIÓN ÍNDICES VEGETACIÓN SATELITALES

  MONITOREO SATELITAL VARIABLES CLIMATICAS  AGRICULTURA Y MEDIO AMBIENTE

Las imágenes satelitales son una tecnología clave de teledetección que permite monitorear y analizar de forma detallada y continua las variables climáticas, con aplicaciones directas y cruciales en la agricultura y el medio ambiente.

Aplicaciones en Clima y Variables Climáticas

Los satélites (meteorológicos y de observación terrestre) equipados con diversos sensores (visible, infrarrojo, microondas, etc.) permiten medir las siguientes variables:

1. Monitoreo de Temperatura

• Temperatura de la Superficie Terrestre (TST): Se mide con sensores infrarrojos que detectan la radiación térmica emitida.
  • Aplicaciones: Seguimiento de olas de calor, detección de puntos calientes en incendios forestales, y análisis de balances energéticos superficiales.
• Temperatura de la Superficie del Mar (TSM): Esencial para la oceanografía y climatología.
  • Aplicaciones: Seguimiento de fenómenos a gran escala como El Niño y La Niña, y la predicción de huracanes y ciclones, ya que el agua cálida es su fuente de energía.

2. Precipitación

• Estimación de Lluvia y Nieve: Se realiza analizando las propiedades de las nubes (altura, espesor, contenido de agua y hielo) usando bandas infrarrojas y de microondas.
  • Aplicaciones: Generación de mapas de precipitación acumulada a nivel global y regional, crucial para la hidrología y la alerta temprana de inundaciones.

Mapas de Precipitación Satelital

 

3. Humedad y Evaporación

• Vapor de Agua Atmosférico: Las bandas de vapor de agua muestran la distribución de la humedad en la atmósfera.
  • Aplicaciones: Identificación de masas de aire húmedo o seco y análisis de la dinámica de la atmósfera, clave para la predicción de tormentas.
• Evapotranspiración (ET): Se calcula a partir de variables como la TST y el estado de la vegetación.
  • Aplicaciones: Medición de la cantidad de agua que regresa a la atmósfera, esencial para el monitoreo de sequías y la gestión de recursos hídricos.

4. Fenómenos Atmosféricos y Composición

• Seguimiento de Tormentas: Las imágenes visibles e infrarrojas permiten observar la formación, desarrollo y trayectoria de tormentas, huracanes y frentes.
• Composición Atmosférica: Monitoreo de gases traza y aerosoles.
  • Aplicaciones: Medición de la concentración de gases de efecto invernadero (CO2, Metano) y aerosoles para la investigación del cambio climático y la calidad del aire.

Curvas de Isoevaporación Satelitales

 

Aplicaciones Climáticas para Agricultura y Medio Ambiente

El conocimiento y el monitoreo de las variables climáticas mediante satélites son la base para la Agricultura de Precisión y una gestión ambiental sostenible.

1. Agricultura de Precisión (Clima y Riesgos)

La aplicación de datos climáticos y de superficie optimiza el manejo de los cultivos:

Aplicación	Variables Utilizadas	Beneficio Principal
Gestión Hídrica y Riego	Evapotranspiración (ET), Humedad del Suelo	Optimización del uso del agua, aplicando riego solo donde y cuando la demanda es alta. Monitoreo de las condiciones de sequía en la parcela.
Monitoreo de Vigor Vegetal	Índices de Vegetación (NDVI, EVI) en combinación con datos de TST.	Detección temprana de estrés hídrico o térmico en los cultivos, permitiendo una intervención oportuna antes de pérdidas de rendimiento.
Planificación de Siembra/Cosecha	Tendencias de Precipitación, Temperaturas Mínimas/Máximas	Evaluación del riesgo de heladas o sequías en etapas críticas del cultivo; ajustar las fechas de siembra y cosecha a las condiciones agroclimáticas reales.
Evaluación de Daños	Mapas de Precipitación Extrema e Inundaciones	Cuantificación rápida y precisa de áreas afectadas por desastres meteorológicos para la gestión de seguros y apoyo.

Índices de Vegetación para la Agricultura y cuidado del Medio Ambiente

 

1. Cuidado y Monitoreo del Medio Ambiente

Los datos satelitales son fundamentales para el seguimiento a largo plazo de los ecosistemas:

1. Monitoreo de Ecosistemas y Usos del Suelo:
   • Función: Seguimiento continuo de la cobertura vegetal y la salud forestal utilizando los Índices de Vegetación (relacionados con la fotosíntesis).
   • Beneficio: Detección de deforestación, desertificación y seguimiento de la recuperación de áreas degradadas, esencial para la conservación de la biodiversidad.
2. Gestión de Desastres Naturales:
   • Función: Mapeo de la extensión y el impacto de eventos extremos (inundaciones, incendios).
   • Beneficio: Evaluación de daños, coordinación de la ayuda humanitaria y planificación de la respuesta a emergencias.
3. Recursos Hídricos y Calidad del Agua:
   • Función: Medición del nivel y la extensión de cuerpos de agua (lagos, embalses, ríos) y detección de floraciones de algas (eutrofización) a través del color del agua.
   • Beneficio: Gestión sostenible del agua para consumo y agricultura, y monitoreo de la contaminación acuática.
4. Estudios del Cambio Climático:
   • Función: Proporcionan series temporales extensas de variables fundamentales (TSM, hielo polar, gases de efecto invernadero) para el análisis de tendencias climáticas a largo plazo.
   • Beneficio: Validación de los modelos climáticos y apoyo a la formulación de políticas internacionales y locales de mitigación y adaptación.

Monitoreo Problemas Ambientales

 

Presentación Monitoreo Variables Climáticas Agricultura y Medio Ambiente

Sistemas Información Geográfica

SERVICIOS EN SISTEMAS DE INFORMACION GEOGRAFICA
Un sistema de información geográfica (SIG, también habitualmente citado como GIS por las siglas de su nombre en inglés) es un conjunto de herramientas que integra y relaciona diversos componentes que permiten la organización, almacenamiento, manipulación, análisis y modelización de grandes cantidades de datos procedentes del mundo real que están vinculados a una referencia espacial, facilitando la incorporación de aspectos sociales-culturales, económicos y ambientales que conducen a la toma de decisiones de una manera más eficaz.

Principales servicios en desarrollo de un Sistemas de Información Geográfica (SIG) empresarial son:

• Análisis de la situación actual de la empresa
• Levantamiento y análisis de requerimientos.
• Diseño del modelo de datos.
• Implementación del proyecto de SIG.
• Mantenimiento del SIG.
• Apoyo del SIG a los temas de Agricultura de Precisión.

En análisis de proyectos específicos de Sistemas de Información Geográfica (SIG) los principales puntos a desarrollar son:

• Definición de temas de análisis.
• Requerimientos de información para el análisis.
• Definición de la metodología de análisis.
• Apoyo de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) en los análisis de naturaleza espacial o geográfica.
• Construcción de los análisis.
• Socialización de las conclusiones de los análisis.

01 Componentes de un SIG

02 Capas temáticas SIG

03 Análisis Información SIG

04 Imagenes Satelitales SIG

PRESENTACIÓN APLICACIONES SIG

Zonificaciones Agroecológicas

La zonificación agro-ecológica (ZAE), de acuerdo con los criterios de FAO, define zonas en base a combinaciones de suelo, fisiografía y características climáticas.

El propósito de zonificar, la planificación del uso de recursos rurales, es separar
áreas con similares potencialidades y limitaciones para el desarrollo.

Características principales:

• El propósito de zonificar, la planificación del uso de recursos rurales, es separar áreas con similares potencialidades y limitaciones para el desarrollo.
• La zonificación agro-ecológica (ZAE), de acuerdo con los criterios de FAO, define zonas en base a combinaciones de suelo, fisiografía y características climáticas.
• Los parámetros particulares usados en la definición se centran en los requerimientos climáticos y edáficos de los cultivos y en los sistemas de manejo bajo los que éstos se desarrollan.
• Cada zona tiene una combinación similar de limitaciones y potencialidades para el uso de tierras, y sirve como punto de referencia de las recomendaciones diseñadas para mejorar la situación existente de uso de tierras, ya sea incrementando la producción o limitando la degradación de los recursos.
• Cuando se combina con un inventario de usos de tierras, expresado como tipos de utilización de tierra y sus requisitos ecológicos específicos, la zonificación puede usarse entonces como base de una metodología para evaluar los recursos de tierras.

01 Grupos de Suelos

02 Grupos de Humedad

03 Zonificación Curvas de Nivel

04 Zonificación Agroecologica

05 Zonificación Agroecológica

PRESENTACIÓN ZONIFICACIONES AGROECOLÓGICAS

SERVICIOS DE GEOTECNOLOGIA CREDITOS CARBONO

 

GEOTECNOLOGÍAS EN PROYECTOS DE CRÉDITOS DE CARBONO

Las principales geotecnologías utilizadas en proyectos de crédito de carbono son el Sistema de Información Geográfica (SIG), la teledetección (o percepción remota) y el Sistema de Posicionamiento Global (GPS). Estas tecnologías se complementan para mejorar la precisión, la transparencia y la eficiencia en la gestión y el monitoreo de estos proyectos. 🌍

1. Sistema de Información Geográfica (SIG)

Un SIG es un sistema informático que permite capturar, almacenar, manipular, analizar, gestionar y presentar datos espaciales o geográficos. En el contexto de los créditos de carbono, el SIG es fundamental para:

• Mapeo de zonas de proyecto: Permite delimitar con precisión las áreas de reforestación, conservación o manejo forestal, lo que es crucial para calcular la cantidad de carbono secuestrado. 🌳
• Análisis espacial: Ayuda a identificar y evaluar la idoneidad de un terreno para un proyecto de carbono, considerando variables como el tipo de suelo, la topografía y la cobertura vegetal.
• Gestión de datos: Centraliza la información del proyecto (mediciones de biomasa, tasas de crecimiento, etc.) en una base de datos geoespacial, facilitando su seguimiento a lo largo del tiempo.

Monitoreo de Tala de Bosques

2. Teledetección

La teledetección se refiere a la adquisición de información sobre un objeto o fenómeno sin contacto físico, utilizando sensores montados en satélites o drones. En los proyectos de carbono, esta tecnología es vital para:

• Monitoreo de la deforestación y degradación forestal: Las imágenes satelitales (como las de Landsat o Sentinel) permiten detectar cambios en la cobertura forestal de manera periódica y a gran escala.
• Estimación de la biomasa: Se utilizan datos de sensores activos como el LiDAR (Light Detection and Ranging) o el radar para generar modelos 3D del dosel forestal, lo que permite estimar con mayor exactitud la biomasa y, por ende, el carbono almacenado.
• Validación y verificación: Las imágenes de alta resolución obtenidas por drones o satélites comerciales pueden utilizarse para auditar y verificar las afirmaciones de un proyecto sobre la cantidad de carbono secuestrado.

Cálculo de Biomasa

3. Sistema de Posicionamiento Global (GPS)

El GPS es un sistema de navegación por satélite que proporciona la posición, velocidad y tiempo en cualquier lugar del planeta. En los proyectos de carbono, su aplicación es más práctica y directa:

• Georreferenciación de puntos de muestreo: Permite ubicar con exactitud las parcelas de muestreo en el terreno donde se realizan mediciones directas de árboles y suelo. Esto es crucial para la replicabilidad y el monitoreo a largo plazo.
• Delimitación precisa del área del proyecto: Con receptores GPS de alta precisión, se pueden trazar los límites del área del proyecto en el campo, asegurando que las mediciones y los cálculos se apliquen a la zona correcta.

Navegación en el terreno: Facilita la labor de campo, permitiendo a los equipos de monitoreo encontrar los puntos de muestreo y los límites del proyecto de manera eficiente, incluso en zonas remotas o de difícil acceso.

Geotecnologías Proyectos Créditos Carbono

 

 

PRESENTACIÓN GEOTECNOLOGIAS PROYECTOS CRÉDITOS DE CARBONO

MONITOREOS AMBIENTALES

Potenciales monitoreos ambientales

• Análisis Hidrológico y Modelado de Cuencas
• Gestión y Monitoreo de Recursos Ambientales
• Evaluación del Uso del Suelo y Cobertura Vegetal
• Gestión del Riesgo y Prevención de Desastres
• Planificación y Ordenamiento Territorial
• Integración con Sensores Remotos y Drones
• Soporte para la Toma de Decisiones y Participación Comunitaria

Índices de Vegetación

Los principales índices de vegetación de imágenes satelitales, su utilidad en la agricultura y

 las fórmulas de cálculo de cada uno de ellos:

1. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)

Utilidad en agricultura: Monitoreo de la salud de los cultivos, estimación de biomasa, detección de estrés vegetal,

y seguimiento de cambios en la vegetación.

2. EVI (Enhanced Vegetation Index)

Utilidad en agricultura: Sensibilidad mejorada en áreas con alta densidad de vegetación o presencia de nubes,

monitoreo de salud de cultivos y  detección de cambios en la vegetación.

3.SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index)

Utilidad en agricultura: Corrección de la influencia del suelo en la reflectancia vegetal, estimación de cobertura vegetal

y evaluación de degradación del suelo.

4. NDWI (Normalized Difference Water Index)

Utilidad en agricultura: Detección de agua, evaluación de humedad del suelo, detección de inundaciones y gestión del riego.

5.NDRE (Normalized Difference Red Edge Index)

 

Imagenes Satelitales de comparación de color verdadero y el NDVI

Utilidad en agricultura: Estimación de clorofila en las plantas, detección de estrés hídrico y evaluación de calidad del suelo.

Coberturas monitoreadas con Índices de Vegetación

1. Vegetación
2. Bosques: Permite evaluar deforestación, reforestación y salud del ecosistema.
3. Matorrales y pastizales: Útil para monitoreo de erosión, sequías y cambios en el paisaje.
4. Cultivos agrícolas: Para seguimiento de crecimiento, rendimiento y estrés hídrico.
5. Cuerpos de Agua
6. Ríos, lagos y embalses: Se monitorean cambios en la superficie del agua, contaminación y sedimentos.
7. Humedales: Importantes para la conservación y control de inundaciones.
8. Suelos desnudos y degradados
9. Áreas erosionadas: Se identifican zonas con pérdida de suelo y desertificación.
10. Zonas áridas y semiáridas: Para evaluar cambios por sequías y uso del suelo.
11. Áreas urbanas e infraestructura
12. Ciudades y asentamientos: Se analizan expansiones urbanas y cambios en la cobertura artificial.
13. Carreteras y minería: Para identificar impactos ambientales por construcción y explotación.
14. Estos tipos de cobertura pueden ser monitoreados con sensores satelitales como Landsat, Sentinel-2
15. MODIS y PlanetScope

 

Monitoreo de Tala de Bosques

PRESENTACIÓN MONITOREOS AMBIENTALES

Análisis Satelital Siniestros Agrícolas 

Los principales beneficios son determinar en detalles  las zonas de variabilidad productividad de un campo,  permitiendo analizar junto con otras variable físicas, químicas y de manejo,  las problemáticas del campo para proponer un plan de mejora en el corto y mediano plazo, permitiendo cada cosecha monitorear las bondades o errores de las decisiones tomadas

Análisis de Siniestros Agrícolas por Satélite

 El análisis de siniestros agrícolas por satélite es un procedimiento basado en el uso de imágenes satelitales y técnicas de teledetección para evaluar el impacto de eventos adversos en cultivos agrícolas. Este análisis permite detectar y cuantificar daños causados por fenómenos como sequías, inundaciones, heladas, incendios, plagas o enfermedades, proporcionando información precisa y objetiva para la toma de decisiones en el sector agrícola y asegurador.

Este análisis se basa en el uso de índices de vegetación (como NDVI y EVI), clasificación de cobertura del suelo con algoritmos de machine learning (como Random Forest), y modelos de cambio en la productividad agrícola para ofrecer resultados precisos y escalables.

Satelite en Monitoreo de Cobertura de la Tierra

Objetivos

 Detectar y evaluar daños en cultivos

 Identificar áreas afectadas por eventos climáticos o desastres naturales.

Determinar la magnitud y severidad de los daños en la producción agrícola.

• Cuantificar el área afectada

 Medir la extensión de las zonas dañadas y comparar con períodos anteriores.

Diferenciar entre cultivos afectados y no afectados.

• Apoyar la gestión de seguros agrícolas

 Validar reclamaciones de seguros de manera objetiva y eficiente.

Reducir fraudes y mejorar la precisión en la indemnización de pérdidas.

• Monitoreo continuo y predicción de riesgos

 Analizar tendencias históricas de daños y factores de riesgo.

Prevenir pérdidas futuras mediante modelos predictivos.

• Optimizar la respuesta y recuperación

 Facilitar la planificación de estrategias de mitigación y adaptación.

Proveer información para la gestión gubernamental y asistencia a productores.

Detección Satelital de siniestros climáticos en la agricultura

Actividades Principales de un Análisis Satelital de Siniestros Agrícolas 

El Análisis Satelital de Siniestros Agrícolas (ASSA) sigue una serie de actividades detalladas para la detección, cuantificación y evaluación del impacto de eventos adversos en cultivos. A continuación, se enumeran y explican en detalle:

 Adquisición y Preprocesamiento de Imágenes Satelitales

 Cálculo de Índices de Vegetación y Parámetros Biofísicos

 Detección y Cuantificación de Daños Agrícolas

 Generación de Mapas y Reportes de Daños

 Validación de Resultados y Modelado Predictivo

 Apoyo a la Gestión de Seguros y Planificación Agrícola

 Este enfoque estructurado permite evaluar los siniestros agrícolas con rapidez, precisión y escalabilidad, optimizando la gestión del riesgo y la respuesta ante eventos adversos.

Antes y Después del Siniestro en RGB

 

Índice de Vegetación NDVI para análisis de eventos Antes y Después de los siniestros

 

PRESENTACIÓN SEGUROS AGRÍCOLAS CONVENCIONALES

PROYECTOS GENERACIÓN DE BIOENERGÍA

Aplicaciones Potenciales en Proyectos de Bioenergía

1. Monitoreo y Mapeo de Cultivos Energéticos

• Identificación y Clasificación de Cultivos: Determinar la ubicación exacta, el área y el tipo de cultivos energéticos (como caña de azúcar, maíz, palma africana, o pastos dedicados) en una región.
• Mapeo de Uso/Cobertura del Suelo: Evaluar si la producción de biomasa está ocurriendo en tierras previamente agrícolas, degradadas o, de manera insostenible, en zonas forestales (evitando el cambio indirecto de uso de la tierra o iLUC).
• Monitoreo Fenológico: Realizar seguimiento continuo del ciclo de crecimiento de la biomasa. Las imágenes multiespectrales permiten calcular índices de vegetación (NDVI, EVI, etc.) para medir el vigor y la salud de la vegetación en tiempo real.

2. Estimación de Biomasa y Rendimiento

• Predicción de Cosechas: Utilizar los índices de vegetación y modelos biofísicos para estimar con antelación la cantidad de biomasa que se podrá cosechar y su potencial energético, lo cual es crucial para la planificación logística y de la planta de conversión.
• Estimación de Contenido de Materia Seca (Humedad): Ciertos sensores satelitales (como los de infrarrojo de onda corta, SWIR) pueden correlacionarse con el contenido de humedad de la biomasa, lo que impacta directamente en la calidad y el proceso de conversión energética.
• Monitoreo Forestal: En el caso de biomasa forestal, permite evaluar la densidad del dosel arbóreo, el área foliar y, en combinación con datos LiDAR, estimar el volumen de madera aprovechable.

3. Agricultura de Precisión y Optimización de Recursos

• Manejo Zonal: Las imágenes identifican zonas dentro de un mismo campo con distinto nivel de productividad o salud, permitiendo la aplicación variable de fertilizantes, agua (riego) o pesticidas solo donde sea necesario.
• Detección de Estrés: Identificación temprana de áreas afectadas por estrés hídrico, plagas, enfermedades o deficiencias nutricionales, optimizando los insumos y minimizando pérdidas de rendimiento.
• Planificación de Riego: El uso de imágenes térmicas y otros índices permite gestionar el riego de manera eficiente, lo cual es vital para la sostenibilidad en zonas áridas o semiáridas.

4. Sostenibilidad y Mitigación de Impactos

• Certificación de Sostenibilidad: Las imágenes satelitales son una herramienta clave para verificar el cumplimiento de los criterios de sostenibilidad requeridos por esquemas internacionales (como RSPO, ISCC), especialmente en cuanto a la no conversión de tierras de alto valor de conservación.
• Monitoreo de Impacto Ambiental: Seguimiento de la calidad del agua, erosión del suelo y el impacto del cultivo energético en los ecosistemas circundantes.
• Contabilidad de Carbono: Estimar la cantidad de carbono almacenado en la biomasa y el suelo, ayudando a calcular el balance de gases de efecto invernadero del proyecto de bioenergía.

Planta Generación Bioenergía

NDVI PROYECTOS DE BIOENERGIA

Dado que las imágenes satelitales son muy relevantes en la agricultura de precisión para bioenergía, profundicemos en el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y su aplicación clave en un cultivo energético: la Caña de Azúcar.

El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) es el índice de vegetación más común y utiliza la forma en que las plantas reflejan la luz en dos bandas específicas:

1. Rojo (Red): Donde la clorofila de la planta absorbe fuertemente la luz.
2. Infrarrojo Cercano (NIR): Donde la estructura celular de la planta (especialmente la biomasa foliar) refleja fuertemente la luz.

La fórmula es:

$$NDVI = frac{NIR – Red}{NIR + Red}$$

El valor del NDVI varía entre -1 y +1. Valores cercanos a +1 indican una alta densidad de vegetación verde y saludable.

Aplicación del NDVI en cultivo caña de azúcar para Bioenergía (Etanol)

La caña de azúcar es un cultivo bioenergético fundamental. El NDVI ofrece varias ventajas críticas a lo largo de su ciclo:

ESTRÉS HÍDRICO PROYECTOS BIOENERGIA

Absolutamente. Las imágenes satelitales térmicas son una herramienta poderosa y complementaria al NDVI, ya que se enfocan en un parámetro físico diferente: la temperatura de la superficie terrestre (LST), que está directamente relacionada con el estrés hídrico de la planta.

🔥 Imágenes Satelitales Térmicas y Estrés Hídrico

¿Cómo Funcionan?

1. Medición: Los satélites equipados con sensores térmicos (como los de la serie Landsat o MODIS) miden la radiación infrarroja de onda larga emitida desde la superficie de la Tierra (incluyendo las hojas de los cultivos). Esta radiación se convierte en Temperatura de la Superficie Terrestre (LST).
2. Transpiración y Enfriamiento: Una planta saludable con suficiente agua realiza la transpiración, un proceso similar a la sudoración humana, que utiliza la evaporación del agua de las hojas para liberar calor y enfriar la planta.
3. Detección de Estrés: Cuando una planta experimenta estrés hídrico (falta de agua), limita su transpiración para conservar la humedad. Como resultado, no puede enfriarse eficazmente, y la temperatura de sus hojas (y la del dosel del cultivo) aumenta.

Aplicación en Cultivos de Bioenergía

Al combinar el NDVI (que mide la salud y la biomasa) con la LST (que mide la temperatura y el estrés), se puede crear un mapa mucho más preciso del estado del cultivo:

• Índices de Estrés Hídrico: Se utilizan índices combinados, como el Índice de Estrés Hídrico del Cultivo (CWSI) o el Índice de Vegetación y Temperatura (TVX), que relacionan la temperatura de la planta con la humedad del suelo.
• Gestión de Riego de Precisión: Las áreas con LST significativamente más alta que el promedio indican estrés hídrico. Esto permite a los gestores de proyectos de bioenergía activar el riego solo en las zonas que lo necesitan, optimizando el uso de agua, reduciendo costos operativos y manteniendo el rendimiento potencial de la biomasa.
• Detección Temprana: El aumento de la temperatura a menudo es el primer signo de estrés hídrico o enfermedad, incluso antes de que el estrés sea visible en el follaje o afecte gravemente el valor del NDVI.

📡 Alternativa: Datos SAR (Radar de Apertura Sintética)

Si bien las imágenes térmicas abordan el estrés hídrico, los datos SAR (como los de Sentinel-1) son otra poderosa herramienta con aplicaciones únicas:

• Independencia Climática: El SAR es un sensor activo que emite microondas y mide la señal de retorno. A diferencia de las imágenes ópticas y térmicas, puede «ver» a través de las nubes y operar de noche, garantizando un flujo constante de datos.
• Estimación de Humedad del Suelo: Las microondas son muy sensibles a la humedad volumétrica del suelo. Esto permite a los proyectos de bioenergía monitorear el contenido de agua en la zona de las raíces, esencial para la gestión del riego, especialmente en cultivos con un alto requerimiento hídrico.
• Estructura del Cultivo: Los datos SAR también proporcionan información sobre la estructura geométrica del cultivo (altura, densidad), lo cual es complementario a las mediciones de biomasa obtenidas con el NDVI.

IMAGEN SATELITAL OPTICA – HUMEDAD DEL SUELO

 

 IMAGEN SATELITALDE RADAR -ESTRES HÍDRICO

 

SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA – SIG  EN PROYECTOS BIOENERGIA 

 

Utilidad de un  Sistema de Información Geográfica (SIG) para tomar decisiones en proyectos de Bioenergía.

🗺️ Integración de Datos Satelitales en un SIG para Bioenergía

Un Sistema de Información Geográfica (SIG) es la plataforma donde los datos capturados por diferentes satélites (ópticos, térmicos, SAR) se combinan, analizan y se presentan en mapas interactivos que permiten a los gestores de proyectos de bioenergía tomar decisiones precisas y rápidas.

1. Definición de Zonas de Manejo Específico (ZME)

El SIG utiliza algoritmos avanzados para segmentar los campos de cultivo de bioenergía en Zonas de Manejo Específico (ZME). Estas zonas se definen en función de la información capturada por los satélites:

• Entrada de Datos: Se combinan capas de información:
  • NDVI promedio: Muestra zonas de alto, medio y bajo vigor.
  • LST/CWSI: Identifica zonas de estrés hídrico.
  • Mapeo de Suelos: Capas históricas de fertilidad y textura del suelo.
• Resultado: Se generan mapas que no muestran un campo homogéneo, sino áreas específicas (por ejemplo, 5 hectáreas de baja productividad, 10 hectáreas con estrés hídrico, 20 hectáreas saludables).

2. Generación de Prescripciones de Aplicación Variable (VRA)

Una vez definidas las ZME, el SIG permite generar «mapas de prescripción», que son la base para la agricultura de precisión:

• Fertilización: Se indica a la maquinaria agrícola GPS-asistida la dosis exacta de fertilizante que debe aplicar en cada ZME. Las zonas de bajo vigor podrían requerir más nitrógeno (si el análisis de suelo lo confirma), mientras que las zonas de alto vigor podrían requerir menos, optimizando el costo y reduciendo la contaminación.
• Riego: Se crean mapas para los sistemas de riego variable (como pivotes centrales), indicando el volumen de agua necesario solo para las zonas identificadas con alto estrés hídrico por los datos térmicos y SAR.

3. Trazabilidad y Reporte de Sostenibilidad

La información geoespacial es fundamental para la transparencia y la certificación:

• Verificación de Sostenibilidad: Un SIG puede almacenar el historial de cada parcela. Si una agencia de certificación pregunta si se deforestó un área para plantar caña de azúcar, el SIG puede superponer imágenes históricas y actuales para demostrar la no conversión de ecosistemas naturales.
• Reporte a Inversores: Se pueden generar informes visuales y georreferenciados para demostrar a los inversores y socios de la cadena de suministro cómo se está gestionando el cultivo de forma eficiente, sostenible y con bajos impactos ambientales.

4. Monitoreo Logístico y de Infraestructura

El SIG ayuda a la operatividad de la planta de bioenergía:

• Planificación de la Cosecha: Con los datos de rendimiento satelitales, el SIG permite planificar rutas de cosecha y transporte óptimas, minimizando los costos de combustible y el tiempo de entrega de la biomasa a la planta de conversión.

Ubicación de Infraestructura: En la fase de planificación del proyecto, el SIG ayuda a determinar la ubicación ideal de nuevas plantas, depósitos o vías de acceso, basándose en la proximidad a los campos de biomasa y las características del terreno.

Seguros Agrícolas Paramétricos

Los seguros paramétricos agrícolas son un tipo de seguro en el que las indemnizaciones se determinan con base en parámetros predefinidos, como datos climáticos o índices de vegetación, en lugar de evaluar directamente las pérdidas en el campo. Su objetivo es proporcionar cobertura contra riesgos climáticos extremos que afectan la producción agrícola, como sequías, lluvias excesivas, temperaturas extremas, entre otros.

A diferencia de los seguros tradicionales, los seguros paramétricos activan los pagos automáticamente cuando el parámetro asegurado alcanza un umbral específico, reduciendo el tiempo y los costos de evaluación de daños.

Especificaciones de los componentes principales para su construcción

1. Selección de parámetros
   • Se eligen variables climáticas o ambientales que impactan directamente la producción agrícola, como:
     • Precipitación acumulada
     • Temperatura máxima o mínima
     • Índices de vegetación (NDVI, EVI)
     • Humedad del suelo
     • Velocidad del viento
   • Los parámetros deben estar correlacionados con las pérdidas agrícolas para garantizar que el seguro cubra adecuadamente el riesgo.
2. Fuente de datos
   • Los datos deben provenir de fuentes confiables y con disponibilidad en tiempo real o periódica, como:
     • Estaciones meteorológicas (locales o satelitales)
     • Imágenes satelitales (Sentinel, MODIS, Landsat)
     • Modelos de predicción climática y bases de datos históricas
3. Definición del umbral de activación
   • Se establece un umbral o índice que, al ser alcanzado, activa el pago del seguro. Por ejemplo:
     • Si la precipitación acumulada en un mes es menor a 40 mm, se activa el pago por sequía.
     • Si el índice NDVI cae por debajo de un valor crítico, se considera que hay estrés en los cultivos y se activa la compensación.
4. Modelo de pago
   • Se define cómo se calcularán las indemnizaciones, pudiendo ser:
     • Pago fijo: Se otorga un monto predeterminado si el evento ocurre.
     • Pago escalonado: La compensación varía según el grado en que se supere el umbral.
     • Pago proporcional: Relacionado con la intensidad del evento adverso.
5. Zona de cobertura
   • Se delimitan las áreas geográficas en las que se aplicará el seguro, considerando variabilidad climática y tipos de cultivos.
6. Validación y calibración
   • Se utilizan datos históricos y pruebas estadísticas para ajustar los umbrales y garantizar que reflejen adecuadamente el impacto en la producción agrícola.

Conceptos Seguros Agrícolas Paramétricos

Ventajas de los seguros paramétricos

✔️ Procesos más rápidos y eficientes que los seguros tradicionales.
✔️ Menores costos operativos al no requerir inspección en campo.
✔️ Transparencia y objetividad en los pagos.
✔️ Accesibilidad para pequeños productores.

Desafíos

⚠️ Posibilidad de riesgo base (cuando hay pérdidas pero no se activa el pago).
⚠️ Precisión y disponibilidad de datos climáticos y satelitales.
⚠️ Diseño adecuado de umbrales para evitar sobre o subcompensaciones.

Este modelo de seguro se está integrando con herramientas de monitoreo satelital y modelos de predicción climática, lo que permite una mejor precisión y aplicabilidad. 🚜📡 

Cujadrículas Geográficas de 5 km x 5 km con precipitación caracterizada históricamente

PRESENTACIÓN SEGUROS AGRÍCOLAS PARAMÉTRICOS

ANÁLISIS HIDROLÓGICO DE CUENCAS

ArcHydro en ArcGIS es un conjunto de herramientas diseñadas para facilitar el modelado hidrológico y la gestión del agua en un entorno SIG. Su funcionalidad se basa en una serie de procesos fundamentales que transforman los datos espaciales en información útil para el análisis hidrológico. A continuación, se describen en detalle los cuatro procesos principales de ArcHydro:

1. Preprocesamiento del Modelo Digital de Elevación (DEM Preprocessing)

Este proceso prepara los datos topográficos para la simulación de flujo de agua en una cuenca hidrográfica. Se compone de varias etapas clave:

1. Relleno de depresiones (Fill Sinks)

• Los modelos de elevación suelen contener depresiones artificiales (artefactos de datos) que pueden interrumpir la dirección del flujo.
• La herramienta Fill Sinks ajusta estos valores para asegurar un flujo continuo del agua.

1. Cálculo de dirección de flujo (Flow Direction)

• Determina la dirección en la que fluye el agua en cada celda del DEM.
• Se utiliza el método D8 (flujo hacia una de las ocho celdas adyacentes), D-Infinity (flujo distribuido) o D4 (flujo ortogonal).

1. Acumulación de flujo (Flow Accumulation)

• Calcula cuántas celdas contribuyen al flujo en una determinada ubicación.
• Ayuda a identificar zonas con alta convergencia de agua, lo que permite definir ríos y drenajes.

1. Detección de cursos de agua (Stream Definition)

• A partir del flujo acumulado, se definen las zonas donde se forman ríos y canales.
• Se establece un umbral para distinguir entre pequeñas corrientes y ríos principales.

1. Delimitación de cuencas y subcuencas (Watershed Delineation)

• Divide la cuenca en unidades de drenaje basadas en la topografía.
• Es útil para estudios de impacto ambiental y planificación hídrica.

Modelo Digital de Terreno – MDT  y generación de Red Hídrica de la cuenca

2. Delineación de Redes Hidrográficas (Hydro Network Generation)

Este proceso transforma los resultados del preprocesamiento en una red vectorial de drenajes y cuencas, permitiendo su análisis geoespacial. Se incluyen:

1. Conversión de drenaje raster a vectorial (Stream Segmentation)

• Convierte las líneas de drenaje identificadas en formato raster a polígonos y líneas vectoriales.
• Permite su uso en análisis SIG y modelado de infraestructura hidráulica.

1. Generación de puntos de control hidrológico (Hydro Junctions)

• Identifica puntos clave dentro de la red hidrográfica, como puntos de confluencia, desembocaduras y estaciones de medición.
• Facilita la integración con modelos hidrológicos externos.

1. Creación de una red geométrica de drenaje (Hydro Network)

• Organiza los elementos de la red hidrográfica en un modelo topológico de conectividad.
• Permite simular flujos de agua y calcular tiempos de viaje dentro de la red.

Red Hidrica y Dirección de Flujo de la cuenca

3. Modelado Hidrológico (Hydrologic Analysis)

Con los datos preprocesados y la red generada, se pueden realizar análisis hidrológicos avanzados.

1. Cálculo de áreas de contribución (Catchment Processing)

• Identifica el área de captación de cada segmento del drenaje.
• Se usa para evaluar la disponibilidad hídrica y diseñar sistemas de captación de agua.

1. Determinación del tiempo de concentración (Time of Concentration)

• Calcula cuánto tiempo tarda el agua en llegar a un punto de interés dentro de la cuenca.
• Fundamental para estudios de diseño hidráulico y prevención de inundaciones.

1. Simulación de escurrimientos superficiales

• Modela cómo se desplaza el agua en la superficie en función de la pendiente y el uso del suelo.
• Se utiliza en análisis de erosión y planificación de drenajes urbanos.

1. Integración con modelos hidrológicos externos (HEC-HMS, SWAT, MODFLOW)

• ArcHydro permite exportar datos a software especializados en modelado hidrológico.
• Facilita la simulación de balances hídricos, calidad del agua y transporte de sedimentos.

Red Hídrica principal en subcuencas

 

PRESENTACIÓN ANÁLISIS HIDROLÓGICO CUENCAS HIDROGRÁFICAS