AGRICULTURA DE PRECISION

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AGRICULTURA DE PRECISION Powered By Docstoc
					 AGRICULTURA DE PRECISION. USO SIG.
¿Qué GIS/GPS debo usar?
[ 4-set-01] - Escoger el GIS o el GPS apropiado para un proyecto es análogo
a escoger la herramienta apropiada para cualquier otro trabajo. Hay una
amplia variación en precio y las capacidades y funciones asociadas en estas
dos tecnologías. Un proyecto se debe evaluar y se debe seleccionar el
equipo adecuado. Hay algunas características que es útil tener en estas
tecnologías no importa cual sea el proyecto.

                   Un Sistema de Información Geográfica (GIS) debe tener
                   métodos para editar los datos tanto espaciales como de
                   atributos de las bases de datos; aproximadamente 80 por
                   ciento de cualquier proyecto de GIS involucra hacer útiles
                   las bases de datos espaciales. La importación de datos
                   debe tener un buen soporte y debe tener filtros para
                   diversas fuentes de datos. Además, un GIS debe tener la
                   capacidad de manipular diferentes capas de mapas al
                   menos de las siguientes maneras: fusionando diferentes
                   capas de la misma área geográfica para formar una nueva
capa que incorpore todas las características de las capas originales, fusionar
diferentes capas de la misma área geográfica en una nueva capa que
incorpore solo características comunes a las capas originales, construir un
área buffer de determinado tamaño alrededor de cualquier característica de
una capa, y unir capas de diferentes áreas geográficas. Un GIS también
debe tener la habilidad de llamar todas las características de sus bases de
datos, incluyendo búsquedas Booleanas (por ejemplo, el Lenguaje Estándar
de Interrogación, SQL [Standard Query Language]).

Una capacidad útil que los análisis espaciales deben tener disponible es
incluir métodos de interpolación entre puntos de muestreo, que estimen
dispersión o congregación de patrones de puntos, y realizar análisis de
tablas de la base de datos. Finalmente, un GIS debe presentar los resultados
del proceso en un formato claro y comprensible. Las características gráficas
deben incluir el soporte a todo color, una variedad de símbolos, tipos de
letra, estilos de líneas y patrones de relleno, y apoyo para las impresoras y
plotters más comunes.

El costo de un receptor del Sistema de Posicionamiento Global (GPS)
depende principalmente de la precisión requerida. Los modelos comienzan
por debajo de $200 y varían de precio hasta las decenas de miles de
dólares. Las primeras consideraciones al comprar un GPS involucraban las
relativas ventajas y desventajas del consumo de energía y la precisión, pero
esto ha sido resuelto. Para calcular una posición con precisión todos los
receptores de GPS deben recibir señales de transmisiones de al menos 4
satélites. Básicamente, cuantos más satélites pueda recibir una unidad de
GPS, con más precisión será calculada la ubicación de los puntos. Hoy en día
aún receptores muy baratos de GPS pueden recibir transmisiones de 8-12
satélites simultáneamente, de modo que esto no debe ser una consideración
importante a menos que uno esté comprando un modelo viejo, de segunda
mano. Además, las unidades más nuevas tienen receptores multicanales, lo
cual permite una proporción más grande de señal contra ruido,
permitiéndole a la unidad fijarse en una señal de satélite en condiciones
más adversas y seguir satélites que están casi en el horizonte.

Estos receptores también reciben señales de satélites en forma continua,
permitiéndoles calcular la posición y la velocidad de manera instantánea.
Algunos de los modelos más nuevos aún utilizan una tecnología vieja
llamada multi-plex, lo cual quiere decir que usan un solo canal (o a veces,
varios) que rápidamente cambian de un satélite al siguiente. Los receptores
multi-plex generalmente no son tan precisos o tan flexibles como los
receptores de canales múltiples. Las recientes reducciones de precios y el
incremento en desempeño que ha acompañado a los receptores de GPS
quiere decir que hoy son muy accesibles excelentes unidades de campo. Un
receptor de campo de GPS debe poder guardar en su memoria y luego
permitir la descarga de datos.

Además, la capacidad de descarga de datos debe seguir un formato
estándar (por ejemplo, NMEA 0183 es un código a estandarizado para GPS).
Un receptor de GPS de campo también debe estar 'listo para el diferencial',
lo cual quiere decir que venga equipado para recibir la señal de corrección
diferencial estandarizada (por ejemplo, el formato RTCM 104). En el
Departamento de Transporte de los E.E.U.U., están considerando hacer que
la señal de corrección diferencial esté disponible sin costo en todo el país.
Además, el congreso recientemente ha estado presionando a los militares a
remover el error codificado en el código C/A.

Uso de GIS y GPS en MIP

Por medio de estas dos tecnologías ahora podemos ubicar y hacer mapas de
campos, de producción de cultivos, y de poblaciones de plagas. Estas
posibilidades ofrecen ventajas tanto en la investigación como en la
implementación de MIP. El plagueo y el monitoreo de poblaciones de plagas,
la predicción del movimiento de plagas o explosiones de su población, la
identificación y categorización de los patrones de daño, la evaluación de los
éxitos y la refinación de la aplicación de las tácticas de control son todas
cosas que se pueden beneficiar de la tecnología de GIS/GPS. Muchas de
estas aplicaciones son compatibles con los métodos de recolección de datos
a distancia. La posibilidad de importar y rectificar geográficamente
imágenes digitalizadas hacen del GIS un socio útil en la recolección de datos
a distancia.

Realmente el GIS es una excelente herramienta para facilitar los análisis de
datos obtenidos a distancia. Aunque las dimensiones de las infestaciones de
malezas a menudo son evaluadas por técnicas a distancia, las poblaciones
de insectos y de patógenos generalmente son demasiado pequeñas para
tomar sus datos y entonces se usan los patrones de daño como indicadores.
Las imágenes por satélite, la fotografía aérea y el radar han sido usados
para estimar poblaciones de insectos de manera remota.

Plagueo, Monitoreo & Mapas de las Poblaciones de Plagas - El plagueo y el
monitoreo de las poblaciones de plagas y la toma de decisiones con base en
esos estimados de las poblaciones es una de las bases del MIP. La habilidad
de hacer mapas correctos y precisos de las densidades y ubicaciones de las
poblaciones de plagas tiene ventajas obvias, especialmente en lo que se
refiere a la aplicación de las tácticas de control.
Los programas de monitoreo ahora permiten construir digitalmente mapas
de los sitios donde se toman las muestras (tomadas en el campo con un
GPS) y que resultan en capas de GIS que se pueden usar para interpolar las
poblaciones de plagas en el área muestreada. Esta no es una técnica nueva;
las técnicas de interpolación, sin GIS, han sido usadas para estimar
poblaciones. Sin embargo, una capa de GIS no solo estimará las poblaciones
sino que puede ser asociada con otras capas similares en toda la región, lo
cual resultará en mapas regionales que estimarán las poblaciones de plagas.
Esta técnica se usa cuando se construyen estimados de los daños causados
a los cultivos por las poblaciones de plagas a nivel del estado o de la región.

Típicamente, los muestreos han sido hechos a nivel de campo pero es
posible que estos no reflejen de manera correcta las fuerzas que hay detrás
de una explosión de población de plagas. Las poblaciones tienden a
funcionar a escalas mucho más grandes y la inmigración desde las fuentes
de población pueden impactar en gran medida las poblaciones de plagas en
un campo. Series temporales de capas de mapas GIS de la misma área,
donde cada capa representa el mismo tipo de datos de un diferente período
de muestreo, pueden mostrar no solo los cambios en las poblaciones de
plagas sino que, cuando se combinan con el conocimiento biológico y
ecológico de la plaga, indican si se trata de un movimiento o de una
respuesta reproductiva. Si los límites del área monitoreada son
suficientemente amplios, se pueden identificar las poblaciones fuente
responsables de las reinfestaciones subsecuentes.

Aplicación de Precisión de Agroquímicos - El uso de GIS & GPS para hacer mapas
de las poblaciones de malezas y fitopatógenos ofrece unas aplicaciones
prácticas muy tangibles. Las malezas especialmente tienden a presentarse
de nuevo en las mismas áreas o en su vecindad en un campo. En
consecuencia, hacer mapas de las camadas de malezas en el campo al
momento de la cosecha y usar estos mapas para dirigir las aplicaciones de
herbicidas preemergentes al año siguiente pueden reducir la cantidad de
herbicida en un sistema de producción. Esta técnica está siendo incorporada
en muchas marcas de maquinaria agrícola. Se hacen mapas de las
poblaciones de plagas y los rendimientos de los cultivos de campos
particulares y entonces los agroquímicos apropiados (pesticidas y
fertilizantes) se pueden aplicar solo en los puntos del campo donde se los
requiere. Los programas de GIS están asociados con los equipos de
aplicación y se usan para activar y detener la aspersión de las boquillas. Si
se usa un computador para analizar una variedad de informaciones de
sensores del medio ambiente, el sistema puede compensar para muchos de
los factores que influyen (por ejemplo, reducir la deriva y el traslape de
aplicaciones por causa del viento).Este es el proceso de agricultura de
precisión. Aunque las inversiones iniciales en el costo de la tecnología
pueden ser altas, muchos sistemas de cultivos de alto valor ya han
incorporado tanto GIS como GPS. Hay considerable cantidad de datos que
indican que tal tecnología puede mejorar el control de plagas usando
significativamente menos químicos.

El uso de GIS para aplicaciones de insecticidas es posible pero tal vez es
menos efectivo por unidad de costo que su uso para herbicidas o fungicidas.
Los insectos tienen mucha más movilidad y su distribución en un campo
puede variar de un año al otro. Sin embargo, mediante el uso de GIS se
pueden demostrar con facilidad ciertas tendencias en la distribución de las
poblaciones de insectos. Ciertos insectos plaga trazan patrones relacionados
con la disponibilidad de recursos o son reintroducidos regularmente
después de extinciones localizadas debido a los patrones climáticos
prevalentes. Los factores responsables de estas situaciones también se
pueden incorporar en las bases de datos de los GIS y como los programas
pueden examinar relaciones espaciales entre variables en la base de datos,
esta información se puede usar para desarrollar modelos predictivos. Por
ejemplo, la composición de especies de los complejos de saltamontes en las
interfaces de los agroecosistemas de suelos de secano, regados y pasturas
varían durante la estación de crecimiento. Diferentes especies ocupan los
distintos sistemas de producción en diferentes momentos del año. Los datos
preliminares sugieren que esto ocurre porque las diferentes especies están
siguiendo los diferentes recursos desde el verano hasta el otoño La
situación en el ejemplo se hizo clara al examinar los mapas de GIS de las
distribuciones temporales de las especies individuales de saltamontes
presentes en cada una de las zonas limítrofes entre sistemas agrícolas. A
partir de las bases de datos de GIS y los mapas resultantes, pudimos ver
cuándo y dónde se debían realizar las aplicaciones tanto de monitoreo como
de control para que fueran efectivas.

Conclusión

GIS y GPS pueden darnos la capacidad de hacer mapas muy precisos de un
área de producción y de todo lo que hay en ella, incluyendo las poblaciones
de plagas. Los programas se pueden vincular con los equipos de aplicación
de agroquímicos para aplicar los pesticidas y fertilizantes con precisión
solamente donde tales productos químicos son necesarios. Esto puede no
solo reducir la descarga química en el medio ambiente sino que también
puede resultar en mejor control de plagas con costos generales más bajos.
Además, esta tecnología puede usarse para refinar nuestro conocimiento
sobre la distribución de las poblaciones de plagas y por tanto enfocar mejor
tanto el monitoreo como las tácticas de control. La utilidad de estas
tecnologías en MIP, tanto solas como en combinación, aumenta con la
mayor eficiencia en su uso. La inversión en la adopción de estos sistemas,
por los costos de adquisición y el tiempo invertido en dominar la
significativa curva de aprendizaje de algunos paquetes, significa que no se
los debe tomar a la ligera.

Como cualquier otra herramienta, el GIS y el GPS pueden ofrecer soluciones
únicas para ciertos tipos de problemas pero pueden causar otros. En el caso
de usar GIS en investigación, por ejemplo, hay que saber que el GIS es una
excelente herramienta para definir hipótesis, pero considero que sacar
conclusiones de cualquier base de datos existente sin la validación
correspondiente a partir de datos de una fuente diferente puede socavar los
datos. Sin embargo, una vez que están en su sitio y son adoptados, se
pueden usar para mucho más que simplemente el monitoreo de poblaciones
y el control de las aplicaciones. Se pueden usar para analizar las rutas más
eficientes para tránsito de la maquinaria y la aplicación de los productos,
obviamente ofrecen beneficios para evaluar variedades de cultivos en cada
sitio, y tienen tremendo potencial en manejo del suelo. Hay otros usos que
no se han mencionado, y nuevos usos que continuarán evolucionando a
medida que estos sistemas se usen más ampliamente.

Extraído del trabajo “MIP Específico para el Sitio”. Traducción al castellano
por el Dr. Rafael E. Cancelado.




   Autor
     Ian V. Mac Rae
     Departamento de Entomología y Universidad de Minnesota,
     Crookston



     Universidad de Minnesota




¿En qué consiste la agricultura de precisión?
[ 28-ago-01] - Es una forma nueva de entender la gestión de una
explotación agrícola, que se basa en la aplicación localizada de fertilizantes
y fitosanitarios según los requerimientos concretos de cada zona de un
mismo campo. En pocas palabras: aplicar la cantidad exacta en el sitio
apropiado.

La principal novedad se refiere expresamente al manejo de un campo como
un conjunto de pequeñas subparcelas (varias decenas de m 2) que presentan
unas peculiaridades y no como un campo uniforme como hasta ahora se
hacía. En este sentido, los que estamos en contacto con la agricultura
conocemos bien la gran variabilidad espacial que existe en un campo en
cualquiera de los factores que se pueden considerar: pH, drenaje, contenido
de nutrientes, malas hierbas, insectos plaga, topografía, nascencia del
cultivo, cosecha, etc.

Sin embargo, hasta ahora no era posible estudiar cada uno de estos factores
debido a que no existía la tecnología necesaria para ello. Gracias al
desarrollo de lo que conocemos como "nuevas tecnologías" se puede
acometer hoy día el estudio y la gestión de una explotación agrícola de
forma integral, considerando el uso de agroquímicos localizada a la zona
que realmente hace falta y a la dosis correcta. La agricultura de precisión ha
permitido poner de manifiesto esta variabilidad intraparcelaria y cómo
manejarla.

El uso generalizado de los sistemas de posicionamiento geográfico (GPS),
antes tecnología de uso únicamente militar, ha sido el origen del desarrollo
de la agricultura de precisión. Hoy en día existen grandes expectativas y
estas técnicas se están empezando a desarrollar en Australia, Dinamarca,
Reino Unido, Alemania, y especialmente en EE.UU. donde en un 20% de la
superficie cultivada de soja y maíz ya se emplea tecnología de precisión
(sobre todo sensores de cosecha). El interés empresarial por la agricultura
de precisión se ha visto plasmado en el diseño de maquinaria agrícola:
cosechadoras, sembradoras, pulverizadores de herbicidas o plaguicidas y
aplicadores de fertilizantes con GPS incorporado, a la vez que existen
empresas de consultoría o asesoramiento. Esta disponibilidad nos ha hecho
cambiar nuestra mentalidad para gestionar una explotación y nos han
ampliado de manera vertiginosa las posibilidades de investigación en
agricultura.

El punto de partida de la agricultura de precisión suele ser la obtención del
mapa de cosecha con coordenadas de posición (Fig. 1) en el que se
constatan las zonas de más o menos producción. Para aplicar los
agroquímicos de forma "precisa" es necesario elaborar también los mapas
de los factores de interés, por ejemplo, mapas de malas hierbas, de
nitrógeno, de daños por hongos, entre otros. El soporte informático en el
que se indican las coordenadas geográficas de los mapas obtenidos se
interrelaciona con el GPS de la maquinaria agrícola a la que van dirigidos y
ésta actúa en consecuencia abriendo o cerrando los pulverizadores o,
incluso, añadiendo dentro de los pulverizadores abiertos más o menos dosis
de producto.




Fig. 1: Mapa de cosecha de girasol. Finca El Cabello (Montoro, Córdoba).
Zonas oscuras (mayor producción) 2100 kg / ha; zonas claras: desde 400 kg
/ha. Cosechadora FieldStar de AGCo IBERIA
Fig. 2: Mapa de malas hierbas (Psoralea americana) en girasol. Zona más
oscura: 50 plantas/m2; zona blanca: 0 plantas/m2

De forma muy resumida el sistema se desarrolla de la siguiente manera: un
muestreo de un rodal de malas hierbas elaborado con la ayuda de un GPS
nos facilita la posición exacta de este rodal en el campo y se dice que es un
muestreo "georreferenciado", el mapa que se obtiene (Fig. 2) va incluido en
un "diskette" que se carga en el pulverizador de herbicidas que lleva
incorporados un sistema GPS y la tecnología adecuada para una vez en el
campo añadir o no herbicida al rodal.

Las líneas de investigación dentro de la agricultura de precisión van
dirigidas a varios aspectos muy importantes, entre otros se destacan:

1) adquisición de datos (ej.: niveles de nutrientes (Fig. 3), ubicación de
malas hierbas) y métodos de análisis de datos rápidos y fiables;

2) obtención de mapas en tiempo real de cualquier factor que nos interese
de forma rápida, precisa y rentable económicamente;

3) interpretación de dichos mapas;

4) estimaciones de los posibles errores en campo;

5) estudio de la distribución espacial de los factores a estudiar y la
modelización de su evolución.




                                  Insertar imagen 3

Fig 3: Mapa de nitratos. El Cabello (Montoro, Córdoba). Zonas más oscuras:
46 ppm; zonas más claras: 10 ppm

Estos objetivos a su vez generan nuevas investigaciones y nuestro grupo
está actualmente involucrado en varios proyectos de investigación en los
que se contemplan los objetivos anteriores y otros nuevos que van a
explorar las posibilidades de obtener mapas en tiempo real (englobado
dentro del objetivo 2) de malas hierbas y factores edáficos a través de
teledetección.

Centro de Investigación y Formación Agraria "Alameda del Obispo”
   Autor
     Francisca López Granado
     Científico Titular
     Instituto de Agricultura Sostenible/ CSIC-Córdoba- España



     Asociación Española Agricultura Conservación Suelos Vivos
     (AEAC-SV)



Los nuevos mapas de la era digital
[ 11-set-01] - En un entorno rural, el software SIG puede convertir un mapa
común en un tesoro de información: propiedad legal de parcelas, su
geología, vegetación y fuentes de agua o el tipo de agricultura para las que
son usadas.

Desde el siglo XVI, cuando la Corona Española comenzó a premiar a sus
súbditos favoritos con inmensos territorios en el Nuevo Mundo, los
conflictos en torno a la propiedad y el uso de la tierra han plagado a
América Latina y el Caribe.

Con frecuencia los desacuerdos surgían y se perpetuaban por falta de
información. ¿Cuáles eran exactamente los límites de un latifundio?
¿Cuántos indios vivían allí? ¿Cuánta agua contenían sus ríos y capas
acuíferas? ¿Había oro o plata bajo tierra?

Los mapas coloniales, a veces bosquejados con detalles fantásticos,
contenían pocas respuestas a tales preguntas. Hasta este siglo, ni los
estudios cartográficos más precisos podían revelar si los ocupantes de una
parcela en particular tenían título legal de propiedad, si habían pagado sus
impuestos o si estaban talando árboles. Obtener ese tipo de información
siempre ha requerido trabajos in situ: mediciones para verificar lindes,
tediosas búsquedas de registros oficiales o costosas inspecciones.

Estos obstáculos, que ciertamente no son particulares a la región, han
entorpecido el diseño de planes racionales para el desarrollo de tierras
urbanas y rurales. En ausencia de una planificación basada en información
precisa, han aparecido barriadas improvisadas en torno a las ciudades, y
grandes extensiones de bosques y pastos han sido dañadas debido a
prácticas agrícolas inadecuadas.

Tales derroches persisten a pesar de que nuestro conocimiento de la tierra
se enriquece cada día más. Buena parte de la nueva información está
basada en imágenes tomadas por satélites y que hasta hace poco estaba
limitada al uso militar o era tan costosa que sólo estaba al alcance de
gobiernos y empresas ricas. Tras la Guerra Fría, muchos gobiernos han
privatizado sus servicios de imágenes satelitales y las empresas que han
surgido de ese proceso inundan el mercado con imágenes actualizadas de
virtualmente cada rincón del planeta, a precios accesibles. Muchos de esos
satélites están equipados con detectores que pueden registrar luz en más de
un espectro, una sensibilidad que revela una sorprendente cantidad de
información sobre la superficie de la tierra y las capas subterráneas.
Otro legado inesperado de la Guerra Fría es el Sistema de Posicionamiento
Global (GPS), una red de satélites construidos por los Estados Unidos para
proporcionar coordenadas de navegación a sus misiles. Desde que se
autorizó su uso comercial a comienzos de esta década, el GPS ha permitido
a agrimensores y excursionistas determinar su posición en cualquier lugar
del planeta con una aproximación de un metro más o menos, empleando un
receptor del tamaño de un teléfono. El GPS ha permitido la producción de
mapas muy precisos a un costo muy bajo, facilitando a los gobiernos
municipales más modestos convertir sus planos de papel en mapas digitales
que indican la ubicación precisa de cada semáforo, poste de alumbrado y
alcantarilla en una ciudad.

Finalmente, los mapas digitales de bajo costo han aumentado la utilidad de
los sistemas de información geográfica (SIG), programas de software que
pueden vincular información de diferentes fuentes a puntos en un mapa
computarizado.

El típico SIG urbano permite observar una foto aérea de cada edificio en una
ciudad con sólo pedirla por número de lote en un mapa digital. El número de
lote puede también ser vinculado a bancos de datos de censos, catastros,
tasaciones impositivas, informes de tráfico o registros de denuncias de
delitos. Con tal información, las autoridades municipales pueden tomar
decisiones bien fundamentadas sobre si deben aumentar la presencia
policial en ciertas zonas, expandir los servicios de trenes subterráneos, o
autorizar la construcción de nuevas clínicas, escuelas u hoteles, por
mencionar sólo algunos ejemplos.

En un entorno rural, el software SIG puede convertir un mapa común en un
tesoro de información: propiedad legal de parcelas, su geología, vegetación
y fuentes de agua o el tipo de agricultura para las que son usadas. En países
industrializados, los SIG rurales se usan para lo que se conoce como
"agricultura de precisión". Datos sobre el tipo de suelo y contenido de
humedad de un terreno dado son combinados con información sobre
requisitos para ciertos cultivos y condiciones meteorológicas actualizadas.
Los mapas resultantes muestran al agricultor dónde plantar semillas con
mayor o menor densidad, o dónde mejor utilizar irrigación, pesticidas y
fertilizantes durante toda la temporada de producción. Maquinaria agrícola y
aviones equipados con terminales de SIG pueden usar esos mapas digitales
para rociar pesticidas y fertilizantes en cantidades precisas, sólo donde es
necesario. El resultado es un mayor rendimiento por hectárea y un menor
desperdicio de recursos.

Empresas mineras y petroleras han empleado imágenes obtenidas por
satélite y los SIG desde hace muchos años en América Latina. Más
recientemente, firmas de sectores como la agricultura, la silvicultura, las
telecomunicaciones y el transporte han adoptado estos sistemas para
aumentar su eficiencia y productividad.

En el sector público, las tecnologías de SIG recién están comenzando a tener
un impacto. "Hace cinco años, estas herramientas eran demasiado costosas
como para que la mayoría de los gobiernos las usara en gran escala", dice
Kevin Barthel, un especialista del bid que ha ayudado a diseñar numerosos
proyectos del Banco que usan SIG. "Pero gracias a la creciente competencia
y a la caída de los precios de computadoras y de tecnologías GPS, los SIG
son ahora lo bastante efectivos en términos de costo como para que la
mayoría de los gobiernos pueda aplicarlos a problemas concretos". En este
informe especial sobre geografía virtual se muestra cómo se usan en la
actualidad las imágenes obtenidas por satélite y tecnología SIG para
responder preguntas sobre la tierra y la gente que la explota.




   Autor
     Paul Constance



     BID (Banco Interamericano de Desarrollo)




¿Qué es un Sistema de Información Geografica (SIG)?
[ 2-oct-01] - Un SIG es un conjunto de programas de computación que tiene
capacidad de almacenar, organizar, analizar y presentar datos espaciales.
Aquellos datos que tengan referencias geográficas, como por ejemplo
densidades de insectos (n° de individuos por unidad de área), tipos de
suelo, de vegetación, caminos, datos climáticos, pueden ser incorporados a
un SIG para luego ser utilizados en la confección de mapas o coberturas
temáticas que permitan la visualización y análisis de forma integrada de los
datos originales y no como entidades individuales.

Los dos tipos de datos que constituyen toda característica geográfica
(espaciales y descriptivos) son combinados en los SIG permitiendo analizar
su interacción dentro de un mapa o entre varios mapas, y obtener uno
nuevo con características propias. Un SIG está constituido por una serie de
componentes básicos fundamentales (figura I) que permiten realizar las
siguientes funciones:
Figura I: Componentes de un SIG y relaciones establecidas entre cada uno
de ellos

- Incorporación y almacenamiento de datos: No existe una manera única de
incorporación y almacenamiento de datos. Las formas variarán según el tipo
de dato, los resultados que se esperan alcanzar y el software disponible.
Básicamente se emplean dos modos de representación de datos espaciales:
vector y raster (figura II).
Figura II: Comparación entre modo vector y raster. en el modo vector los
rasgos geográficos se representan por meido de puntos, líneas y/o
polígonos, sus atributos se almacenan en una base de datos independiente.
en el modo raster el área de estudio está dividida en celdas, cada una de
ellas representa su posición geográfica y al mismo tiemposu atributo
cualitativo.

En un SIG que emplea el modo vector cada característica geográfica se
representa por medio de puntos, líneas y/o polígonos (figura II). Los
mismos están definidos por un par de coordenadas X e Y referenciadas en
un sistema cartográfico determinado (por ejemplo lat/long) y los atributos
de tales características geográficas están almacenados en una base de
datos independiente. La unión entre ambas bases de datos se realiza a
través de un identificador univoco de cada objeto geográfico (figura III).
Los mapas son almacenados en forma diferente cuando se trabaja en el
modo raster.

La representación gráfica de las características geográficas y sus atributos
están incluidas dentro de un mismo archivo. El área de estudio está dividida
en una grilla de pequeñas celdas, cada una de las cuales tiene adjudicada un
número que representa su posición geográfica (x/y) y al mismo tiempo su
atributo cualitativo (figura II). Aunque algunas aplicaciones son más fáciles
de implementar en modo raster y otras en modo vector, en la actualidad
existen algoritmos que permiten la conversión de un modo a otro en forma
relativamente sencilla.




Figura III: Integración de datos espaciales y descriptivos en el modo vector

Los datos geográficos que se incorporan al SIG pueden provenir de mapas
en papel (incorporados por medio de la digitalización o barrido), fotografías
aéreas, tablas o listas; o pueden ser datos en forma digital (0-1) que
provienen de mapas o coberturas temáticas, o de imágenes satelitarias (ver
recuadro "Imágenes satelitarias como fuente de información"); o bien los
datos pudieron haber sido registrados directamente en el campo (con la
ayuda de un GPS -Global Positioning System).

Los datos espaciales deben recibir un preprocesamiento para poder ser
luego analizados. Además de la mencionada conversión de un formato
analógico mapa en papel) a uno digital (0-1), también se llevan a cabo,
según las aplicaciones, la conversión vector/raster o raster/vector, la
unificación y/o cambios de sistemas de proyección cartográfica, la unión de
zonas adyacentes, etc. Procesos que, en general, son fácilmente ejecutables
con los software actuales.

- Manejo y análisis de datos: El análisis espacial de datos se puede llevar a
cabo mediante numerosas operaciones (lógicas y matemáticas) ejecutadas
por los SIG, y entre ellas los procesos más comunes son el cruzamiento o
superposición y la reclasificación de mapas. La superposición de mapas es
un procedimiento simple donde dos o más coberturas temáticas (por
ejemplo tipo de vegetación, curso de los ríos, red de carreteras, tipo de
suelo) son combinadas y el resultado es una nueva cobertura temática (o
mapa) compuesta (figura lV).




Figura IV: Análisis espacial. superposición de diferentes mapas (coberturas
temáticas)

La reclasificación de coberturas permite la representación de una sola
categoria o unas pocas por cobertura. Por ejemplo, si nos interesara
conocer las áreas del partido de Coronel Suárez que presentan altas
densidades poblacionales de tucuras (por ejemplo: número de individuos
por m2 ) y contáramos para tal fin con los datos de una cobertura temática
donde se registraran las densidades poblacionales de estos insectos durante
1997, sería posible llevar a cabo una reclasificación de la misma para sólo
ilustrar aquellas áreas, por ejemplo, con más de 15 tucuras/m 2 (figura V).
Figura V: Análisis espacial. Operaciones entre coberturas
temáticas(=mapas): reclasificación e intersección. ind/m²: número de
individuos de una determinada especie por unidad de superficie(metro
cuadrado)

También se pueden combinar los procedimientos de reclasificación y
superposición de coberturas, según los objetivos planteados en el estudio.
Si por ejemplo ahora quisiéramos conocer qué porcentaje de suelos de
textura tipo "A" se ve afectado por las altas densidades de población de
tucuras en el partido de Coronel Suárez, deberíamos reclasificar la
cobertura de textura de suelos representando sólo aquellas áreas con suelo
de textura "A", para luego superponer dicha cobertura con aquella de altas
densidades. Como resultado obtendríamos un mapa final con la porción de
suelos de textura "A" afectada por las altas densidades de la plaga (figura
V).

- Mapas, gráficos y tablas: La presentación de los resultados que llegará al
usuario final o que serán utilizados por otro sistema informático puede ser
de distinto tipo según las necesidades. Se pueden obtener tablas o listas de
datos, gráficos o figuras, mapas impresos, mapas obtenidos a partir de la
información de imágenes satelitarias con superposición de redes viales,
hidrográficas, o vistas tridimensionales (modelo de elevación digital). Estos
resultados pueden obtenerse tanto en papel como en soporte magnético.
     Revista Ciencia (Revista de Divulgación Científica y
     Tecnológica de la Asociación Ciencia Hoy) Hoy Nº 51




Reflexiones sobre agricultura de precisión
[ 9-oct-01] - La Agricultura de Precisión (AP) es el inicio de una revolución
en la gestión de los recursos naturales. Basada fundamentalmente en las
tecnologías de la información, en pocos años va a introducir a la agricultura
en la era digital.

Hasta la fecha, las herramientas más decisivas en el desarrollo de este
concepto han sido las tecnologías de obtención, almacenamiento y
procesado de información georeferenciada sobre las diversas propiedades
de los campos de cultivo. Gracias al empleo de sistemas de posicionamiento
global por satélite (GPS) y de sistemas de información geográfica (GIS), hoy
en día es posible confeccionar mapas detallados sobre la topografía de un
campo, sus características edáficas, el estado del cultivo, la presencia de
malas hierbas, insectos o enfermedades, la cosecha obtenida, etc. Con la
ayuda de esta información, y disponiendo de maquinaria agrícola adecuada
(en gran parte ya desarrollada) es posible optimizar la gestión de los
campos, aplicando a cada zona los inputs que requiere. Esto supone una
clara reducción de los consumos y de los impactos ambientales. Asimismo,
es posible relacionar entre sí los diversos mapas, lo que nos puede permitir
comprender él porque de las diferencias existentes dentro del campo.

En la actualidad, estos sistemas se están utilizando en un 20% de la
superficie cultivada en los EEUU, estando también bastante extendidos en
Australia y norte de Europa (Dinamarca, Gran Bretaña y Alemania
principalmente). Aunque hasta la fecha se han aplicado fundamentalmente
a cultivos extensivos sembrados en grandes superficies (maíz, soja, trigo)
las oportunidades de aplicación a cultivos mediterráneos (olivo, viña,
frutales, cítricos) son enormes. Dado que este terreno está prácticamente
virgen, aquí tenemos un campo de trabajo prometedor.

La AP supone no sólo una revolución en la forma de hacer agricultura.
También supone un cambio radical en nuestros planteamientos a la hora de
investigar en agricultura. La AP es un concepto "holístico", considerando la
agricultura de una forma global. Por ello, requiere la integración de los
trabajos realizados en diferentes campos: agronomía, fertilidad de suelos,
riego, protección vegetal, geoestadística, maquinaria agrícola. En el 2º
Congreso Europeo sobre este tema, celebrado recientemente en Dinamarca,
uno de los hechos más relevantes, a mi entender, fue el que allí se
reunieron especialistas en todas estas disciplinas, compartiendo un interés
común, hablando un mismo lenguaje, descubriendo que sus trabajos eran
en gran medida complementarios. Asimismo, fue estimulante el constatar el
enorme interés de diversas empresas europeas de informática, de geodesia
y de maquinaria agrícola por estos conceptos. Realmente se puede decir que
el sector privado ha ido por delante de la investigación pública en este
campo, apostando fuertemente por estas nuevas tecnologías. Gracias a ello,
hoy en día es relativamente fácil disponer de una enorme información sobre
nuestros campos de cultivo. Ahora sólo nos queda el saber interpretarla y
sacar el máximo provecho de ella. Y eso requiere investigación pública. En
este contexto, es asimismo interesante el constatar que la AP ha introducido
una nueva manera de hacer la investigación de campo. Por ejemplo, en
lugar de partir de un campo lo más uniforme posible al que se aplican unos
tratamientos y se evalúan sus efectos (mediante técnicas estadísticas de
ANOVA o de regresión), ahora se parte de un campo lo más heterogéneo
posible, estudiando las variaciones existentes mediante técnicas
geostadísticas.

El acometer proyectos I+D en el ámbito de la Agricultura de Precisión no es
sencillo. Se requiere un cambio de mentalidad, una estrecha colaboración
con especialistas en otras disciplinas, un conocimiento de técnicas
relativamente sofisticadas. Por otra parte, los frutos no van a ser
inmediatos. La agricultura española todavía tiene numerosos problemas
estructurales que le impiden incorporar estos nuevos sistemas a gran
escala. Sólo un número relativamente reducido de agricultores, bien
preparados profesionalmente y con unas superficies de cultivo importantes,
pueden beneficiarse de estos sistemas. Pero la globalización nos va a llevar,
en un plazo más o menos largo, a sistemas de producción que puedan ser
competitivos a nivel mundial. Y en muchos cultivos (obviamente, no en
todos) esos sistemas van a estar en la línea de los sistemas de Agricultura
de Precisión.




   Autor
     C. Fernández-Quintanilla
     Sociedad Española de Malherbología (SEMH)



     Sociedad Española de Malherbología - Boletín Nº 31




Sistema de información geográfica y plagas de insectos
[ 18-set-01] - Las explosiones poblacionales de insectos perjudiciales y su
relación con las variables ambientales pueden ser detectadas con una
tecnología de vanguardia.

Los insectos comúnmente denominados saltamontes, tucuras, langostas,
grillos y grillotopos constituyen el grupo de los ortópteros. Dentro de este
grupo, las langostas son bien conocidas y poseen un largo historial de
destrucción que ha sido mencionado por el hombre desde sus primeras
referencias a insectos. Las mangas de langostas aparecen descritas en la
Biblia como una de las diez plagas que asolaron Egipto. Asimismo, los
primeros escritos chinos ya daban cuenta de los daños catastróficos
ocasionados por estos insectos. Casi todas las regiones desérticas o
semidesérticas tienen sus propias especies de langostas, que en años de
gran abundancia forman mangas destructoras que pueden llegar a
ocasionar pérdidas de hasta un 100% de la vegetación. Históricamente, el
enemigo número uno del agro argentino ha sido la langosta Schistocerca
cancellata (ver Figura 1). Si bien las primeras noticias acerca de la langosta
en la Argentina datan de la fundación de Buenos Aires, ésta pasó a ser una
plaga mayor con el desarrollo de la agricultura a partir de mediados del
siglo XIX. Prácticamente ningún tipo de cultivo escapaba a los estragos
ocasionados por las mangas de langostas. Hasta mediados del siglo XX la
ocurrencia de plagas era frecuente en 15 provincias argentinas.

Para dar una idea de la magnitud del problema, según Julio Gastón en su
"Síntesis Histórica de la Langosta Argentina", el área afectada por estos
insectos en los años 1931-32 abarcó casi 1.600.000km2. Prácticamente todo
el país, a excepción de la Patagonia, se vio afectado por esta plaga, que
logró atenuarse recién hacia fines de 1938. Un fenómeno semejante se
repitió durante la década de 1944-1954. Desde entonces, la invasión de
áreas agrícolas ha sido evitada mediante la aplicación de insecticidas
químicos sobre las llamadas zonas de cría permanente del noroeste del país,
localizadas en La Rioja y Catamarca. No obstante, la langosta persiste como
una amenaza potencial para la agricultura pues, como ocurrió en 1988, no
bien se relajan las tareas preventivas, se hacen necesarias campañas de
mayor envergadura contra los adultos.




Fig.1: Históricamente, el enemigo número uno del agro argentino ha sido la
langosta schistocerca cancellata.

En nuestro país, aunque en forma menos conspicua que la langosta,
diferentes especies de tucuras (Figura 2) (Dichroplus elongatus, D.
pratensis, D. maculipennis, D. vitattus, Rhammatocerus pictus,
Staurorhectus longicornis, Bufonacris claraziana, Tropidacris collaris, entre
otras) han pasado a ser plagas agrícolas de importancia con el desarrollo de
la agricultura. En la provincia de Buenos Aires, al igual que en otras áreas
del país (Río Negro, Neuquén, Chubut, Córdoba, Tucumán, San Luis, La
Pampa) se han observado en años recientes aumentos significativos en las
poblaciones de algunas de estas especies, que causan daños de
consideración sobre pasturas y cultivos.
Fig. 2: Distintas especies de tucuras son plagas agrícolas de importancia en
diferentes regiones de la argentina. en la foto, la especie dichroplus
elongatus

Tanto las especies de langostas como las de tucuras presentan explosiones
poblacionales (incremento brusco en la abundancia de una especie que
tiene lugar durante un período de tiempo relativamente corto) que suelen
ser periódicas, aunque diferenciadas unas de otras por una serie de
características. Las especies de langostas presentan polimorfismo de fases,
es decir que dentro de la misma especie existen generaciones de individuos
que se diferencian en cuanto a su morfología, comportamiento, fisiología y
ecología. De acuerdo a su comportamiento, dentro de una misma especie de
langosta, pueden existir dos formas o fases diferentes: la solitaria y la
gregaria. La diferencia entre éstas es tan conspicua que durante mucho
tiempo se creía que eran diferentes especies.

Recién a principios de 1920, el entomólogo ruso Boris Uvarov descubrió que
constituían la misma entidad. El polimorfismo de fases es atribuido a
variaciones en las densidades poblacionales (número de individuos de la
población por unidad de superficie) y parecería estar íntimamente
relacionado con las condiciones ambientales. El aumento de las densidades
de población desencadena la aparición del comportamiento gregario, los
individuos en lugar de rechazarse tienden a permanecer agrupados
formando así núcleos que, a su vez, atraen a otros núcleos constituyéndose
grupos de langostas juveniles (bandas de ninfas) que se van desplazando
durante el día. Los sucesivos estadios de desarrollo ninfales se van
sucediendo durante la marcha, hasta alcanzar el estadio adulto, donde
vuelan formando inmensas congregaciones llamadas mangas. Las mangas
migran recorriendo grandes distancias, en ocasiones, de alcance
intercontinental (registros recientes dan cuenta de la presencia de
ejemplares de la langosta del Sahel africano en islas caribeñas). La
transformación entre las formas gregaria y solitaria es un hecho reversible
entre las distintas generaciones, existiendo incluso formas intermedias.
Cuando las densidades de las poblaciones son bajas, las langostas cambian
su comportamiento y suelen mantenerse dispersas en la fase solitaria,
migrando sólo durante la noche.

A diferencia de las langostas, las especies de tucuras no presentan
polimorfismo de fases, ni desarrollan desplazamientos migratorios de gran
envergadura. A su vez, y a diferencia de las fluctuaciones en las poblaciones
de langostas, las densidades poblacionales de las diferentes especies de
tucuras que habitan una determinada región suelen oscilar en forma
conjunta. Así, en una explosión en la densidad de tucuras es posible
encontrar más de una especie que presenta un incremento brusco en su
abundancia, siendo en general dos o tres las especies involucradas. Esto
indicaría que existen factores comunes que influyen en la dinámica
poblacional (fluctuaciones en las densidades de población) de estos
insectos. Sin embargo, los estudios realizados sobre los mecanismos clave
que gobiernan la dinámica de tucuras no son concluyentes. Se considera
que existen diversos factores abióticos (humedad, temperatura,
fotoperíodo, tipo de suelo) que podrían llegar a interactuar con
determinados factores bióticos (variación en la calidad y cantidad de
alimento, enemigos naturales) desencadenando las explosiones
poblacionales de estos insectos.

Un conocimiento adecuado de la variación de las densidades poblacionales
de tucuras en el espacio y tiempo, así como de los factores causantes de
dichas variaciones permitiría implementar medidas de manejo quizás más
efectivas que las actualmente utilizadas. En nuestro país, el control de estos
insectos suele presentar deficiencias debido, entre otras causas, a la falta
de programas de monitoreo regulares que permitan ponderar el problema y
delimitar zonas bajo mayor riesgo.

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) constituyen una herramienta
útil para el manejo y análisis de datos geográficos provenientes de
diferentes fuentes (mapas de vegetación, mapas de uso del suelo, datos
climáticos, etc.). Permiten el estudio comparativo de cambios temporales
ocurridos en diversos ámbitos de aplicación como agricultura, forestación,
urbanismo, entre otros. Se trata de una tecnología de vanguardia que se
potencia notablemente al combinarse con el empleo de imágenes
satelitarias, fuente principal de actualización, pues éstas ofrecen una visión
sinóptica del área de interés, con una buena frecuencia temporal que
permite seguir la evolución de fenómenos naturales (inundaciones,
incendios forestales) y/o modificaciones generadas por el hombre
(contaminación, crecimiento urbano, infraestructuras). Los SIG ya han sido
satisfactoriamente utilizados para abordar estudios sobre ecología aplicada.

Tal vez uno de sus principales usos dentro de esta rama esté vinculado al
estudio de las relaciones entre las explosiones poblacionales de insectos y
las variables ambientales. En Canadá, Daniel Johnson, en 1989, estudió la
relación entre las variaciones en las densidades poblacionales de tucuras,
que sucedieron durante un período de diez años, y las características del
suelo de la región. Johnson determinó que la abundancia de tucuras en
Alberta estaba íntimamente relacionada con un tipo de suelo característico
de ciertas zonas de la región. Asimismo, encontró que las densidades de las
poblaciones tendían a declinar en aquellas áreas que recibían lluvias por
encima del promedio anual. Cigliano y colaboradores, en 1995, analizaron
las densidades poblacionales de tucuras registradas durante 17 años en el
estado de Montana, Estados Unidos, y determinaron una serie de
características espacio-temporales de las explosiones demográficas de
estos insectos. También identificaron los tipos de vegetación que eran más
propensos a presentar explosiones poblacionales periódicas de tucuras en el
mismo estado de Montana.

Es muy probable que futuros esfuerzos tendientes a caracterizar la
susceptibilidad del hábitat a las explosiones poblacionales de tucuras y
langostas mediante las técnicas del SIG incorporen los datos de imágenes
satelitarias, debido a su accesibilidad en casi cualquier región del globo. En
Australia, fueron utilizados datos de imágenes del satélite Landsat para
determinar áreas en las cuales las condiciones son propicias para la puesta
de huevos de una especie de langosta. Bryceson, en 1989, empleó un índice
que evalúa diferentes niveles de "verdor" de la vegetación (índice de
vegetación normalizado, NDVI) asociados con la distribución de las
precipitaciones. A través de su análisis, pudo identificar las áreas de pastos
tiernos donde las bandas juveniles de langostas encuentran el alimento
adecuado. Similares mapeos de verdor, que indican el estado de crecimiento
de la vegetación, se llevan a cabo en distintas regiones de África,
permitiendo inferir de manera indirecta la ubicación de la plaga y el nivel de
daño ocasionado a la vegetación.

En un esfuerzo conjunto entre investigadores del Museo de Ciencias
Naturales de La Plata y del CEPAVE (Centro de Estudios Parasitológicos y de
Vectores, La Plata) y con la ayuda de la tecnología implementada en la
Dirección de Aplicación de Imágenes Satelitarias (DAIS), más el apoyo
logístico de la municipalidad de Benito Juárez, provincia de Buenos Aires, se
desarrolla un proyecto piloto (figura 3) en el mencionado partido desde
1996. La finalidad del mismo es implementar un SIG que permita analizar la
variación de densidades poblacionales de tucuras en espacio y tiempo, en
relación a diferentes factores abióticos. A partir de los trabajos de campo
que se realizan durante las distintas temporadas estivales, se determinan
las especies de tucuras presentes en el área y su densidad poblacional (n°de
individuos por m2), estos últimos datos son luego incorporados al SIG para
elaborar los distintos mapas de densidad anual. Dichos mapas o coberturas
temáticas, están constituidos por diferentes áreas que representan los
distintos valores de densidad poblacional presentes en el partido de Benito
Juárez. A través del análisis de estos mapas de distribución anuales se
determinan cuáles son las áreas del partido más susceptibles a presentar
altas densidades de población. Con el fin de determinar los posibles factores
ambientales que podrían influir sobre las fluctuaciones de las densidades
poblacionales de tucuras en el área, se ha incorporado al SIG un mapa de
uso de suelo elaborado a partir del análisis de imágenes satelitarias de la
región, mapas sobre el tipo y textura de suelo, datos climáticos y otros
datos ambientales que se considera puedan tener influencia en las
variaciones poblacionales de estos insectos.
Fig.3: Implementación de SIG en el partido de Benito Juárez, provincia de
Buenos Aires.

De múltiples usos, los SIG tienen aplicaciones más allá de las aquí
expuestas. Es ideal para diagnosticar las cualidades de campos y cultivos,
inventariar los recursos naturales, medir impactos de fenómenos climáticos
y ecológicos. Esta metodología está cobrando día a día mayor importancia
en la Argentina y creemos que será una valiosa herramienta para el manejo
y monitoreo de insectos plaga.

Glosario

Barrido: Convierte el mapa en una grilla.

Densidad de población: Se suele expresar como el número de individuos de la
población por unidad de superficie.

Digitalización: es un proceso que convierte la información, originalmente en
papel, en un formato digital.

Especie biológica: Grupo de organismos, genéticamente similares, interfértiles
y aislados reproductivamente de otros grupos análogos.

Explosión poblacional: Desde un punto de vista ecológico, una explosión de
población sucede cuando existe un aumento abrupto en la abundancia de
una especie, que tiene lugar durante un período de tiempo relativamente
corto.

GPS ("Global Positioning System"): El Sistema de Posicionamiento Global por
Satélite es una tecnología que, mediante la medición de distancias desde un
punto cualquiera de la Tierra a satélites de órbita baja, permite determinar
la localización del punto en coordenadas geográficas.




   Autor
     Maria Marta Cigliano
     Departamento de Entomología - LASBE, Museo de Ciencias
     Naturales de la Plata


     Sandra Torrusio
     Dirección de Aplicación de Imágenes Satelitarias (DAIS) -
     Ministerio de Obras y Servicios Públicos de la Provincia de
     Buenos Aires



     Revista Ciencia (Revista de Divulgación Científica y
     Tecnológica de la Asociación Ciencia Hoy) Hoy Nº 51
o
y monitoreo de insectos plaga.

Glosario

Barrido: Convierte el mapa en una grilla.

Densidad de población: Se sue le expresar como e l número de indiv iduos de la
poblac ión por unidad de superfic ie.

Digitalización: es un proceso que convierte la informac ión, origina lmente en
papel, e n un formato digital.

Especie biológica: Grupo de orga nismos, genéticamente simila res, inte rfé rtiles
y aislados reproductivamente de otros grupos a nálogos.

Explosión poblacional: Desde un punto de vista ecológico, una explosión de
poblac ión sucede cuando existe un aume nto abrupto en la abundancia de
una especie, que tiene lugar durante un período de tiempo relativamente
corto.

GPS ("Global Positioning System"): El Sistema de Posic ionamiento Global por
Satélite es una tecnología que, me dia nte la medición de dista ncias desde un
punto cualquie ra de la Tierra a satélites de órbita ba ja, pe rmite dete rminar
la localización de l punto en coordenadas geográficas.




   Autor
     Maria Marta C igliano
     Departamento de Entomología - LA SBE, Museo de Ciencias
     Naturales de la Plata



     Sandra Torrusio
     Dirección de A plicación de Imágenes Satelitarias (DA IS) -
     Ministerio de Obras y Servicios Públicos de la Provincia de
     Buenos A ires



     Revista Ciencia (Revista de Divulgación Científica y
     Tecnológica de la A sociación Ciencia Hoy) Hoy Nº 51