Ingeniería de la información para datos espaciales, aplicaciones en mapeo de coberturas agrícolas

• Autores: Nolasco, Miguel Martín
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Balzarini, Mónica
• Materia: TECHNOLOGY; Datos satelitales; fenología de cultivos; secuencia de cultivos; FORESTRY, AGRICULTURAL SCIENCES and LANDSCAPE PLANNING
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Tesis (Doctorado en Ciencias de Ia Ingeniería)-Universidad Nacional de Córdoba - Facultadad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales
Fil: Nolasco, Miguel Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
En un mundo con una población en constante aumento, tierra de uso agrícola finita y recursos naturales en peligro, la producción primaria de alimentos se ha convertido en un gran desafío social y científico. El presente trabajo se centra en el mapeo y análisis de la dinámica de las coberturas agrícolas en la región norte de la pampa argentina, una destacada área de producción de granos a nivel mundial. Se abordan tres temas interconectados: el uso eficiente de datos satelitales para clasificar coberturas vegetales periurbanas, el enriquecimiento de datos de referencia en terreno para mejorar el mapeo de cultivos y la clasificación de secuencias de cultivos y rotaciones en los suelos de uso agrícola. El objetivo general es comprender mejor los sistemas de producción agrícola mediante el uso intensivo de datos espaciales derivados de plataformas satelitales. El primer objetivo específico se centra en el mapeo de la cobertura terrestre en sistemas dinámicos, enfrentándose al desafío sustancial de la adquisición y procesamiento de un volumen masivo de datos. La comparación de métodos de agregación temporal de imágenes estacionales reveló que la resolución de los datos de Sentinel-2 ofrece una colección de imágenes sin nubes, altamente idónea, donde los métodos de análisis basados en dos fechas del ciclo del cultivo o en la mediana de las reflectancias, producen las mejores clasificaciones en términos de exactitud y métricas de paisaje. Se subraya la conveniencia del método de la mediana para integrarse en programas operativos de cartografía de cobertura terrestre. El segundo objetivo específico desplaza el enfoque hacia el enriquecimiento de los datos de referencia en terreno mediante el uso de datos satelitales complementarios. El desglose de las clases de cultivo soja y maíz en los subtipos temprano y tardío permitió una mejor interpretación de la clasificación de las coberturas (Exactitud Global > 88% y Kappa > 0,78). Se encontró alta concordancia entre los estadios fenológicos estimados y los reportes de progreso de cultivos relevados a campo. Se destaca la importancia de considerar la información fenológica derivada de series temporales de imágenes satelitales en los esquemas de clasificación de coberturas. El protocolo de análisis propuesto representa un avance significativo en el monitoreo fenológico de cultivos a través de sensores remotos. Finalmente, el tercer objetivo aborda la relación entre las rotaciones de cultivos y la sostenibilidad agrícola. Se identifican secuencias de cultivos, la intensidad del uso de la tierra y su relación con índices de productividad, precipitación y elevación como variables ambientales. Se observó que la secuencia soja-maíz sin cultivo invernal fue la predominante en superficie. Cerca de un 20% de las tierras en la región Pampeana norte estuvieron asociadas al monocultivo de soja en el periodo de estudio (2015-2022). Sin embargo, el índice de productividad estuvo más ligado a la disponibilidad hídrica que a las secuencias de cultivos realizadas. La precipitación anual y la elevación se correlacionaron estadísticamente con la intensidad de uso de la tierra (r= 0,75 y r=-0.81, respectivamente). La reiteración del doble cultivo trigo-soja a través de las siete campañas en estudio se asoció estadísticamente con tendencias negativas en el índice de productividad. El análisis temporal de las coberturas permitió identificar conexiones y patrones no evidentes en análisis de una sola campaña agrícola. La integración de datos climáticos, topográficos y de cobertura agrícola genera valiosos aportes para investigaciones en agricultura sostenible.
Fil: Nolasco, Miguel Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.