Protocolo para automatizar la descarga de datos climáticos desde la nube y generar indicadores biometeorológicos para el monitoreo epidemiológico de cultivos

Autores
Paccioretti, Pablo; Giannini Kurina, Franca; Suarez, Franco; Scavuzzo, Marcelo; Balzarini, Mónica; Alemandri, Vanina Maria; Gómez Montenegro, Brenda Emiliana
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Los datos climáticos derivados de imágenes o productos satelitales disponibles en la nube tienen gran cobertura en espacio y tiempo, buena precisión y, en general, son de libre acceso. Sin embargo, la obtención y descarga de variables climáticas a diferentes escalas se encuentra limitada por la falta de procedimientos computacionales estandarizados. El objetivo de este estudio fue desarrollar un código computacional que facilite el manejo de imágenes satelitales para obtención de variables climáticas en un dominio espaciotemporal. El producto ERA5 del servicio de Cambio Climático Copernicus fue usado como fuente de datos climáticos. El protocolo incluye la descarga desde la plataforma Google Earth Engine, con un código desarrollado en lenguaje R. Adiciona el preprocesamiento estadístico de los datos climáticos a escala quincenal y/o mensual. Combinando productos derivados de satélites con conocimiento agronómico sobre un cultivo, los datos climáticos pueden convertirse en variables biometeorológicas y usarse para el monitoreo espaciotemporal de cultivos. El proceso generado se validó superponiendo datos de variables biometeorológicas, en cada sitio de un estudio epidemiológico, sobre dos virus monitoreados por 15 años. El procedimiento puede aplicarse a otros productos satelitales que generan datos espaciales.
Climate variables data derived from satellite imagery or products available in the cloud have wide coverage in space and time, good accuracy, and are generally freely accessible. However, obtaining and downloading climate variables at different spatial and temporal scales is limited by the lack of standardized computational procedures. The objective of this study was to develop a computational code to facilitate handling satellite images in order to derive climatic variables for a given spatiotemporal domain. The climate data was obtained from ERA5, a Copernicus Climate Change Service product. The protocol includes data download from the Google Earth Engine platform with a code developed in R language. The protocol developed includes statistical preprocessing of climatic data at fortnightly and/or monthly scale. By combining satellite-derived products with agronomic knowledge about a crop, climate data can be converted into biometeorological variables and used for spatiotemporal monitoring of crops. The process developed was validated by joint data from biometeorological variables at each site of an epidemiological study which has been monitoring two viruses for 15 years. The protocol may be applied to other satellite products using spatial data.
Instituto de Patología Vegetal
Fil: Paccioretti, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina
Fil: Giannini-Kurina, Franca. Universidad de Aarhus; Dinamarca
Fil: Suarez, Franco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina
Fil: Scavuzzo, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina
Fil: Alemandri, Vanina Maria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; Argentina
Fil: Alemandri, Vanina Maria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentina
Fil: Gómez Montenegro, Brenda Emiliana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentina
Fil: Gómez Montenegro, Brenda Emiliana.Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; Argentina
Fuente
AgriScientia 40 (1) : 93 - 100 (2023)
Materia
Datos Climatológicos
Climatic Data
Google Earth Engine
Software R
ERA5
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
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El producto ERA5 del servicio de Cambio Climático Copernicus fue usado como fuente de datos climáticos. El protocolo incluye la descarga desde la plataforma Google Earth Engine, con un código desarrollado en lenguaje R. Adiciona el preprocesamiento estadístico de los datos climáticos a escala quincenal y/o mensual. Combinando productos derivados de satélites con conocimiento agronómico sobre un cultivo, los datos climáticos pueden convertirse en variables biometeorológicas y usarse para el monitoreo espaciotemporal de cultivos. El proceso generado se validó superponiendo datos de variables biometeorológicas, en cada sitio de un estudio epidemiológico, sobre dos virus monitoreados por 15 años. El procedimiento puede aplicarse a otros productos satelitales que generan datos espaciales.Climate variables data derived from satellite imagery or products available in the cloud have wide coverage in space and time, good accuracy, and are generally freely accessible. However, obtaining and downloading climate variables at different spatial and temporal scales is limited by the lack of standardized computational procedures. The objective of this study was to develop a computational code to facilitate handling satellite images in order to derive climatic variables for a given spatiotemporal domain. The climate data was obtained from ERA5, a Copernicus Climate Change Service product. The protocol includes data download from the Google Earth Engine platform with a code developed in R language. The protocol developed includes statistical preprocessing of climatic data at fortnightly and/or monthly scale. By combining satellite-derived products with agronomic knowledge about a crop, climate data can be converted into biometeorological variables and used for spatiotemporal monitoring of crops. The process developed was validated by joint data from biometeorological variables at each site of an epidemiological study which has been monitoring two viruses for 15 years. The protocol may be applied to other satellite products using spatial data.Instituto de Patología VegetalFil: Paccioretti, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Giannini-Kurina, Franca. Universidad de Aarhus; DinamarcaFil: Suarez, Franco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Scavuzzo, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Alemandri, Vanina Maria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Alemandri, Vanina Maria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. 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Climate variables data derived from satellite imagery or products available in the cloud have wide coverage in space and time, good accuracy, and are generally freely accessible. However, obtaining and downloading climate variables at different spatial and temporal scales is limited by the lack of standardized computational procedures. The objective of this study was to develop a computational code to facilitate handling satellite images in order to derive climatic variables for a given spatiotemporal domain. The climate data was obtained from ERA5, a Copernicus Climate Change Service product. The protocol includes data download from the Google Earth Engine platform with a code developed in R language. The protocol developed includes statistical preprocessing of climatic data at fortnightly and/or monthly scale. By combining satellite-derived products with agronomic knowledge about a crop, climate data can be converted into biometeorological variables and used for spatiotemporal monitoring of crops. The process developed was validated by joint data from biometeorological variables at each site of an epidemiological study which has been monitoring two viruses for 15 years. The protocol may be applied to other satellite products using spatial data.
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