Mapa Nacional de cultivos, campaña 2022-2023. Versión 1

Autores: De Abelleyra, Diego; Veron, Santiago Ramón; Banchero, Santiago; Iturralde Elortegui, Maria Del Rosario Ma; Zelaya, Daniela Karina; Murray, Francisco; Martini, Juan Pablo; Valiente, Sebastián Omar; Maidana, Daniel Agustin; Portillo, Javier Esteban; Melilli, Maria Paula; Tejerina Diaz, Fabián Gerónimo; Volante, Jose Norberto; Goytia, Silvia Yanina; Benedetti, Pablo Eduardo; Kurtz, Ditmar Bernardo; Ybarra, Diego Daniel
Año de publicación: 2023
Idioma: español castellano
Tipo de recurso: informe técnico
Estado: versión publicada
Descripción: Este informe presenta el Mapa Nacional de Cultivos (MNC) correspondiente a la campaña 2022/2023. De esta manera se completa una secuencia de mapas de 5 campañas agrícolas consecutivas: 2018/2019, 2019/2020, 2020/2021, 2021/2022 y 2022/2023. La disponibilidad de información a escala detallada y con alcance nacional de la ubicación de los principales cultivos extensivos constituye una herramienta clave para la planificación de la producción agrícola, transporte, acopio de productos y distribución de insumos. La generación de estos mapas en campañas consecutivas permite analizar aspectos adicionales como zonas de expansión o retracción de la agricultura, rotaciones de cultivos y agrícolo-ganaderas y una cuantificación objetiva del grado de monocultivo y su distribución espacial. Es así que el MNC se viene utilizando como información de base para el desarrollo de diversas aplicaciones y estudios científicos entre los que se pueden incluir: 1) Utilización como capa para el seguimiento de cultivos, permitiendo enfocar diversos índices (vegetación, meteorológicos, humedad del suelo) sobre áreas agrícolas o cultivos específicos: a) Best Available Crop Specific masks (BACS - Becker Reshef et al., 2023) b) Sistema de Monitoreo Global de la Agricultura GLAM-NASA Harvest (https://glam.nasaharvest.org/) 2) Capa para el seguimiento forrajero (http://produccionforrajes.org.ar) 3) Caracterización de secuencias de cultivos e impactos (de Abelleyra, 2023). 4) Cuantificación de emisiones de Carbono (Marconato et al., 2022) 5) Base para estudios de fragmentación del paisaje y sus efectos (Garibaldi et al., 2023; Goldenberg et al. 2023). 6) Optimización del trazado de rutas y caminos rurales 7) Impacto en salud Humana Se espera que en el mediano plazo la información provista por estas colecciones de MNC puedan ser generadas en tiempo real, permitiendo el desarrollo de nuevos productos, tales como la predicción del rendimiento agrícola a nivel lote, pronósticos de producción de granos a nivel departamento y la caracterización de sistemas de producción de granos, entre otros.
Instituto de Clima y Agua
Fil: de Abelleyra, Diego. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina
Fil: Verón, Santiago Ramón. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina
Fil: Banchero, Santiago. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina
Fil: Iturralde Elortegui, M.R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarria; Argentina
Fil: Zelaya, Karina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.
Fil: Murray, F. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis. Agencia de Extensión Rural Villa Mercedes; Argentina
Fil: Martini, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis. Agencia de Extensión Rural Villa Mercedes; Argentina
Fil: Valiente, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santiago del Estero. Agencia de Extensión Rural Bandera; Argentina
Fil: Maidana, D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta. Agencia de Extensión Rural Tartagal; Argentina
Fil: Portillo, Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Sistema de Información Geográfica (SIG); Argentina
Fil: Melilli, Paula. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Agencia de Extensión Rural Junín; Argentina
Fil: Tejerina, F. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentina
Fil: Volante, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentina
Fil: Goytia, Y. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Saenz Peña; Argentina
Fil: Benedetti, P. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Famailla; Argentina
Fil: Kurtz, Ditmar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina
Fil: Ybarra, Diego Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina
Materia: Utilización de la Tierra
Producción
Soja
Land Use
Production
Soybeans
Nivel de accesibilidad: acceso abierto
Condiciones de uso: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
Institución: Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
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La disponibilidad de información a escala detallada y con alcance nacional de la ubicación de los principales cultivos extensivos constituye una herramienta clave para la planificación de la producción agrícola, transporte, acopio de productos y distribución de insumos. La generación de estos mapas en campañas consecutivas permite analizar aspectos adicionales como zonas de expansión o retracción de la agricultura, rotaciones de cultivos y agrícolo-ganaderas y una cuantificación objetiva del grado de monocultivo y su distribución espacial. Es así que el MNC se viene utilizando como información de base para el desarrollo de diversas aplicaciones y estudios científicos entre los que se pueden incluir: 1) Utilización como capa para el seguimiento de cultivos, permitiendo enfocar diversos índices (vegetación, meteorológicos, humedad del suelo) sobre áreas agrícolas o cultivos específicos: a) Best Available Crop Specific masks (BACS - Becker Reshef et al., 2023) b) Sistema de Monitoreo Global de la Agricultura GLAM-NASA Harvest (https://glam.nasaharvest.org/) 2) Capa para el seguimiento forrajero (http://produccionforrajes.org.ar) 3) Caracterización de secuencias de cultivos e impactos (de Abelleyra, 2023). 4) Cuantificación de emisiones de Carbono (Marconato et al., 2022) 5) Base para estudios de fragmentación del paisaje y sus efectos (Garibaldi et al., 2023; Goldenberg et al. 2023). 6) Optimización del trazado de rutas y caminos rurales 7) Impacto en salud Humana Se espera que en el mediano plazo la información provista por estas colecciones de MNC puedan ser generadas en tiempo real, permitiendo el desarrollo de nuevos productos, tales como la predicción del rendimiento agrícola a nivel lote, pronósticos de producción de granos a nivel departamento y la caracterización de sistemas de producción de granos, entre otros.Instituto de Clima y AguaFil: de Abelleyra, Diego. 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Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Goytia, Y. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Saenz Peña; ArgentinaFil: Benedetti, P. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Famailla; ArgentinaFil: Kurtz, Ditmar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Ybarra, Diego Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). 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Mapa Nacional de cultivos, campaña 2022-2023. Versión 1

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