Integración de datos para monitorear la fenología del maíz

La fenología es la ciencia que estudia los fenómenos biológicos como los ciclos de plantas, los cambios en el desarrollo de árboles y las migraciones de los animales, que se presentan periódicamente o de manera estacional guardando relación con el clima y su variación anual en un determinado lugar.

En la agricultura el seguimiento de los cambios fonológicos de los cultivos, es una tarea de gran importancia para los técnicos de campo y los agricultores, puesto que ayuda a planificar las labores culturales, riego, control de plagas y enfermedades, así como para evaluar el desarrollo y los rendimientos probables en cosecha. Es por esto, que cada vez cobra mayor relevancia la adopción de nuevas tecnologías y enfoques para monitorear la fenología de cultivos estratégicos como el maíz, con más de 193 millones de hectáreas cosechadas a nivel mundial por año.

Créditos: Pixabay/AKuptsova

En vista de esto un equipo de investigadores de la Universidad Estatal de Kansas desarrolló un modelo de integración de datos de campo, imágenes satelitales y datos meteorológicos para clasificar la fenología del cultivo de maíz, con el objetivo de facilitar la toma de decisiones y las intervenciones agrícolas de los diferentes miembros de la cadena agrícola.

En el estudio publicado en Scientific Reports los satélites son tomados como una fuente vital de datos para ayudar a rastrear los cambios en la fenología de los cultivos en desarrollo. La combinación de datos satelitales permite la generación de diferentes índices de vegetación (VI), como el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), el índice de vegetación mejorado (EVI), el índice de vegetación de clorofila verde (GCVI), el índice de humedad de la vegetación global (GVMI) y el índice de Agua de Diferencia Normalizada (NDWI), entre otros.

Estos indices describen cambios en la dinámica de la vegetación y se correlacionan con características de la planta como el área foliar, la concentración de clorofila y el contenido de agua del dosel. Por lo tanto la integración de estos datos satelitales con datos sobre el terreno y datos meteorológicos tiene un gran potencial para mejorar la predicción del rendimiento de los cultivos, las labores culturales durante la temporada y la fenología de los cultivos en general.

El enfoque propuesto en el estudio mostró muchas ventajas como el uso de datos disponibles públicamente, la predicción de la fenología usando una alta resolución espacial de hasta 30 m, y el uso de bosque aleatorio para clasificación, lo que permite que el modelo entrenado se implemente fácilmente usando Google Earth Engine para un procesamiento informático más eficiente. 

El monitoreo de la fenología de los cultivos es crucial para el manejo agrícola, ya que permite a los agricultores y demás partes interesadas determinar cuándo están ocurriendo las etapas más críticas de los cultivos para tomar decisiones más informadas. 

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