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Uso de imaacutegenes satelitales en la Agricultura especiacutefica por sitio
Karolina Argote
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1 Introduccioacuten
2 Las Imaacutegenes satelitales
3 Aplicacioacuten de datos satelitales en la
AEPS Experiencia CIAT
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Espacio para
colocar el Logo Introduccioacuten
El arte de realizar las praacutecticas agronoacutemicas requeridas por
una especie vegetal de acuerdo con las condiciones espaciales
y temporales del sitio donde se cultiva para obtener de ella su
maacuteximo rendimiento potencial (CENICANtildeA)
Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)
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Espacio para
colocar el Logo Introduccioacuten
bullManejo de lotes seguacuten suscaracteacuteriacutesticas particulares
bullMide la variacioacuten entre lotes
bullAnaliza la combinacioacuten de factoressobre su efecto en la productividad
bull Modelos construidos con limitadoconocimiento acerca de la interaccioacutende los factores que determinan elcrecimiento de una planta (cantildeacafeacute) ndash Relaciones aproximadas
bullManejo de lotes a mayorescalaresolucioacuten dentro del lote
bullMide la variacioacuten dentro del lote
bullAnaliza el efecto de cada factorsobre la productividad
bull Modelos requieren conocimientodetallado de procesos involucradosen el crecmiento de lasplantas(relaciones maacutes exactas)
Agricultura de precisioacuten (AP)
Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)Vs
Referencias
Plant 2001 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2009 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2011 Agricultural SystemsCock et al 2011 Agricultural Systems
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Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)
Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferenciasen las caracteriacutesticas de los suelos climaacuteticas o topograacuteficas o debido a laintervencioacuten del agricultor quien implementa y experimenta con diversas praacutecticasagriacutecolas
Edad deplantas
Tipo de suelo
Tipos de manejo
Variedades
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Cantildea de azuacutecar ndash CENICANtildeA
Cafeacute ndash DAPA ndash Federacioacuten nacional de cafeteros
Frutales poco investigados - BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias
(AESCE) aplicada a la produccioacuten de frutales en Colombia
CIAT- ASOHOFRUCOL cofinanciado por FNFH
Antecedentes de la AEPS en Colombia
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Instrumentos transportados en plataformas capaces de detectarcaracterizar y cuantificar la energiacutea proveniente de objetos situados ala distancia captando informacioacuten para diferentes regiones delespectro
Los Sensores Remotos
bull Sensores Pasivos
Se limitan a recibir la energiacutea proveninete de un foco exteriorEjemplo caacutemaras fotograacuteficas exploradores de barrido exploradoresde empuje caacutemaras de video radioacutemetros de micro-ondas
bull Sensores Activos
Son capaces de emitir su propio haz de energiacutea Ejemplo Radar yLidar
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Resolucioacuten de un Sensor
bull Resolucioacuten Espacial El objeto maacutes pequentildeo que puede serdistinguido en una imagen
bull Resolucioacuten Temporal Periocidad con la que eacuteste adquiereimaacutegenes de la misma porcioacuten de la superficie terrestre Funcioacuten de lascaracteriacutesticas orbitales de la plataforma(altura velocidad inclinacioacuten)
bull Resolucioacuten Espectral Indica el nuacutemero y anchura de las bandasespectrales que puede discriminar el sensor Un sensor seraacute maacutes idoacuteneocuanto mayor nuacutemero de bandas proporcione ya que facilita lacaracterizacioacuten espectral de las distintas coberturas
bull Resolucioacuten Radiomeacutetrica Indica la capacidad para detectarvariaciones en la radiancia espectral que recibe Una mayor resolucioacutenpuede discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividadque no seriacutean separables con otros sensores menos sensibles
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Plataformas de teledeteccioacuten espacial
En funcioacuten de su oacuterbita pueden clasificarse en
Geosiacutencronos
Colocados en oacuterbitas muy alejadas permitiendo su sincronizacioacuten almovimiento de rotacioacuten de la tierra y observando siempre la mismazona Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra seconocen como sateacutelites geoestacionarios
Heliosiacutencronos
Observan sistemaacuteticamente distintas zonas del planeta El plano de laoacuterbita es paralelo al eje de rotacioacuten de la Tierra pasando siempre sobreel mismo punto a la misma hora local
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Resolucioacuten Espacial
Aplicaciones
Muy alta resolucioacuten (lt1m)
Quickbird Ikonos-2 World View-1 y 2 GeoEye-1 Permite individualizar objetos del mundo real (aacuterboles autos casas edificios parques carreteras) Muacuteltiples aplicaciones es comparable a una fotografiacutea aeacuterea
Alta resolucioacuten (1m-5m)
SPOT-5 Rapid-Eye Agricultura de presicioacuten catastro rural explotacioacuten petrolera y minera cartografiacutea y SIG contaminacioacuten
Media resolucioacuten (6m - 30m)
SPOT Landsat CBERS-2 IRS-1C (pan) Disentildeados para la evaluacioacuten de recursos naturales
Baja resolucioacuten (200m -1km)
IRS-Wifs Modis Seawifs SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR Orientado hacia aplicaciones maacutes globales
Muy baja resolucioacuten (5km) Meteosat GOES GMS Sateacutelites meteoroloacutegicos de oacuterbita
geoestacionaria
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IKONOS
Ismailia-Egipto2003
httpwwwgeoeyecomCorpSite
Lanzado en 1999BN 1mA color 4m11km X11kmRevisita de 3 diacuteas
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QUICKBIRDLima-PeruacuteCallao2005
httpwwwdigitalglobecom
Lanzado en 2001BN 61cmA color 244m165km X165km
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ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
httpasterwebjplnasagov
Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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CBERS-2Beijing(20m)
httpwwwdgiinpebrCDSR
Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
-301
305
Mean annualtemperature (ordmC)
0
12084
Annual precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
-301
305
Mean annual
temperature (ordmC)
0
12084
Annual
precipitation (mm)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
e d
ato
s
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
e d
ato
s
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0
500
1000
1500
2000
2500
3000
Ant
ioqu
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Tolim
a
Ces
ar
Cun
dina
mar
ca
Mag
dalena
Boliacutev
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Risar
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Coacuter
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Nor
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Caq
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s
San
tand
er
Has
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
To
ns
Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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wwwfrutisitioorg
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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1 Introduccioacuten
2 Las Imaacutegenes satelitales
3 Aplicacioacuten de datos satelitales en la
AEPS Experiencia CIAT
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El arte de realizar las praacutecticas agronoacutemicas requeridas por
una especie vegetal de acuerdo con las condiciones espaciales
y temporales del sitio donde se cultiva para obtener de ella su
maacuteximo rendimiento potencial (CENICANtildeA)
Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)
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bullManejo de lotes seguacuten suscaracteacuteriacutesticas particulares
bullMide la variacioacuten entre lotes
bullAnaliza la combinacioacuten de factoressobre su efecto en la productividad
bull Modelos construidos con limitadoconocimiento acerca de la interaccioacutende los factores que determinan elcrecimiento de una planta (cantildeacafeacute) ndash Relaciones aproximadas
bullManejo de lotes a mayorescalaresolucioacuten dentro del lote
bullMide la variacioacuten dentro del lote
bullAnaliza el efecto de cada factorsobre la productividad
bull Modelos requieren conocimientodetallado de procesos involucradosen el crecmiento de lasplantas(relaciones maacutes exactas)
Agricultura de precisioacuten (AP)
Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)Vs
Referencias
Plant 2001 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2009 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2011 Agricultural SystemsCock et al 2011 Agricultural Systems
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Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)
Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferenciasen las caracteriacutesticas de los suelos climaacuteticas o topograacuteficas o debido a laintervencioacuten del agricultor quien implementa y experimenta con diversas praacutecticasagriacutecolas
Edad deplantas
Tipo de suelo
Tipos de manejo
Variedades
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Cantildea de azuacutecar ndash CENICANtildeA
Cafeacute ndash DAPA ndash Federacioacuten nacional de cafeteros
Frutales poco investigados - BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias
(AESCE) aplicada a la produccioacuten de frutales en Colombia
CIAT- ASOHOFRUCOL cofinanciado por FNFH
Antecedentes de la AEPS en Colombia
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Instrumentos transportados en plataformas capaces de detectarcaracterizar y cuantificar la energiacutea proveniente de objetos situados ala distancia captando informacioacuten para diferentes regiones delespectro
Los Sensores Remotos
bull Sensores Pasivos
Se limitan a recibir la energiacutea proveninete de un foco exteriorEjemplo caacutemaras fotograacuteficas exploradores de barrido exploradoresde empuje caacutemaras de video radioacutemetros de micro-ondas
bull Sensores Activos
Son capaces de emitir su propio haz de energiacutea Ejemplo Radar yLidar
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Resolucioacuten de un Sensor
bull Resolucioacuten Espacial El objeto maacutes pequentildeo que puede serdistinguido en una imagen
bull Resolucioacuten Temporal Periocidad con la que eacuteste adquiereimaacutegenes de la misma porcioacuten de la superficie terrestre Funcioacuten de lascaracteriacutesticas orbitales de la plataforma(altura velocidad inclinacioacuten)
bull Resolucioacuten Espectral Indica el nuacutemero y anchura de las bandasespectrales que puede discriminar el sensor Un sensor seraacute maacutes idoacuteneocuanto mayor nuacutemero de bandas proporcione ya que facilita lacaracterizacioacuten espectral de las distintas coberturas
bull Resolucioacuten Radiomeacutetrica Indica la capacidad para detectarvariaciones en la radiancia espectral que recibe Una mayor resolucioacutenpuede discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividadque no seriacutean separables con otros sensores menos sensibles
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Plataformas de teledeteccioacuten espacial
En funcioacuten de su oacuterbita pueden clasificarse en
Geosiacutencronos
Colocados en oacuterbitas muy alejadas permitiendo su sincronizacioacuten almovimiento de rotacioacuten de la tierra y observando siempre la mismazona Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra seconocen como sateacutelites geoestacionarios
Heliosiacutencronos
Observan sistemaacuteticamente distintas zonas del planeta El plano de laoacuterbita es paralelo al eje de rotacioacuten de la Tierra pasando siempre sobreel mismo punto a la misma hora local
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Resolucioacuten Espacial
Aplicaciones
Muy alta resolucioacuten (lt1m)
Quickbird Ikonos-2 World View-1 y 2 GeoEye-1 Permite individualizar objetos del mundo real (aacuterboles autos casas edificios parques carreteras) Muacuteltiples aplicaciones es comparable a una fotografiacutea aeacuterea
Alta resolucioacuten (1m-5m)
SPOT-5 Rapid-Eye Agricultura de presicioacuten catastro rural explotacioacuten petrolera y minera cartografiacutea y SIG contaminacioacuten
Media resolucioacuten (6m - 30m)
SPOT Landsat CBERS-2 IRS-1C (pan) Disentildeados para la evaluacioacuten de recursos naturales
Baja resolucioacuten (200m -1km)
IRS-Wifs Modis Seawifs SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR Orientado hacia aplicaciones maacutes globales
Muy baja resolucioacuten (5km) Meteosat GOES GMS Sateacutelites meteoroloacutegicos de oacuterbita
geoestacionaria
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IKONOS
Ismailia-Egipto2003
httpwwwgeoeyecomCorpSite
Lanzado en 1999BN 1mA color 4m11km X11kmRevisita de 3 diacuteas
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QUICKBIRDLima-PeruacuteCallao2005
httpwwwdigitalglobecom
Lanzado en 2001BN 61cmA color 244m165km X165km
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ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
httpasterwebjplnasagov
Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
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A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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Espacio para
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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Mean annualtemperature (ordmC)
0
12084
Annual precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Mean annual
temperature (ordmC)
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Annual
precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
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Mat
Clima
Bases d
e d
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s
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
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Paraacutemetro
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Paraacutemetro
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Clima
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To
ns
Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
wwwfrutisitioorg
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Espacio para
colocar el Logo Introduccioacuten
El arte de realizar las praacutecticas agronoacutemicas requeridas por
una especie vegetal de acuerdo con las condiciones espaciales
y temporales del sitio donde se cultiva para obtener de ella su
maacuteximo rendimiento potencial (CENICANtildeA)
Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)
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Espacio para
colocar el Logo Introduccioacuten
bullManejo de lotes seguacuten suscaracteacuteriacutesticas particulares
bullMide la variacioacuten entre lotes
bullAnaliza la combinacioacuten de factoressobre su efecto en la productividad
bull Modelos construidos con limitadoconocimiento acerca de la interaccioacutende los factores que determinan elcrecimiento de una planta (cantildeacafeacute) ndash Relaciones aproximadas
bullManejo de lotes a mayorescalaresolucioacuten dentro del lote
bullMide la variacioacuten dentro del lote
bullAnaliza el efecto de cada factorsobre la productividad
bull Modelos requieren conocimientodetallado de procesos involucradosen el crecmiento de lasplantas(relaciones maacutes exactas)
Agricultura de precisioacuten (AP)
Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)Vs
Referencias
Plant 2001 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2009 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2011 Agricultural SystemsCock et al 2011 Agricultural Systems
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Espacio para
colocar el Logo Introduccioacuten
Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)
Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferenciasen las caracteriacutesticas de los suelos climaacuteticas o topograacuteficas o debido a laintervencioacuten del agricultor quien implementa y experimenta con diversas praacutecticasagriacutecolas
Edad deplantas
Tipo de suelo
Tipos de manejo
Variedades
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Cantildea de azuacutecar ndash CENICANtildeA
Cafeacute ndash DAPA ndash Federacioacuten nacional de cafeteros
Frutales poco investigados - BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias
(AESCE) aplicada a la produccioacuten de frutales en Colombia
CIAT- ASOHOFRUCOL cofinanciado por FNFH
Antecedentes de la AEPS en Colombia
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Espacio para
colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
Instrumentos transportados en plataformas capaces de detectarcaracterizar y cuantificar la energiacutea proveniente de objetos situados ala distancia captando informacioacuten para diferentes regiones delespectro
Los Sensores Remotos
bull Sensores Pasivos
Se limitan a recibir la energiacutea proveninete de un foco exteriorEjemplo caacutemaras fotograacuteficas exploradores de barrido exploradoresde empuje caacutemaras de video radioacutemetros de micro-ondas
bull Sensores Activos
Son capaces de emitir su propio haz de energiacutea Ejemplo Radar yLidar
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Espacio para
colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
Resolucioacuten de un Sensor
bull Resolucioacuten Espacial El objeto maacutes pequentildeo que puede serdistinguido en una imagen
bull Resolucioacuten Temporal Periocidad con la que eacuteste adquiereimaacutegenes de la misma porcioacuten de la superficie terrestre Funcioacuten de lascaracteriacutesticas orbitales de la plataforma(altura velocidad inclinacioacuten)
bull Resolucioacuten Espectral Indica el nuacutemero y anchura de las bandasespectrales que puede discriminar el sensor Un sensor seraacute maacutes idoacuteneocuanto mayor nuacutemero de bandas proporcione ya que facilita lacaracterizacioacuten espectral de las distintas coberturas
bull Resolucioacuten Radiomeacutetrica Indica la capacidad para detectarvariaciones en la radiancia espectral que recibe Una mayor resolucioacutenpuede discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividadque no seriacutean separables con otros sensores menos sensibles
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Espacio para
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Plataformas de teledeteccioacuten espacial
En funcioacuten de su oacuterbita pueden clasificarse en
Geosiacutencronos
Colocados en oacuterbitas muy alejadas permitiendo su sincronizacioacuten almovimiento de rotacioacuten de la tierra y observando siempre la mismazona Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra seconocen como sateacutelites geoestacionarios
Heliosiacutencronos
Observan sistemaacuteticamente distintas zonas del planeta El plano de laoacuterbita es paralelo al eje de rotacioacuten de la Tierra pasando siempre sobreel mismo punto a la misma hora local
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Resolucioacuten Espacial
Aplicaciones
Muy alta resolucioacuten (lt1m)
Quickbird Ikonos-2 World View-1 y 2 GeoEye-1 Permite individualizar objetos del mundo real (aacuterboles autos casas edificios parques carreteras) Muacuteltiples aplicaciones es comparable a una fotografiacutea aeacuterea
Alta resolucioacuten (1m-5m)
SPOT-5 Rapid-Eye Agricultura de presicioacuten catastro rural explotacioacuten petrolera y minera cartografiacutea y SIG contaminacioacuten
Media resolucioacuten (6m - 30m)
SPOT Landsat CBERS-2 IRS-1C (pan) Disentildeados para la evaluacioacuten de recursos naturales
Baja resolucioacuten (200m -1km)
IRS-Wifs Modis Seawifs SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR Orientado hacia aplicaciones maacutes globales
Muy baja resolucioacuten (5km) Meteosat GOES GMS Sateacutelites meteoroloacutegicos de oacuterbita
geoestacionaria
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IKONOS
Ismailia-Egipto2003
httpwwwgeoeyecomCorpSite
Lanzado en 1999BN 1mA color 4m11km X11kmRevisita de 3 diacuteas
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QUICKBIRDLima-PeruacuteCallao2005
httpwwwdigitalglobecom
Lanzado en 2001BN 61cmA color 244m165km X165km
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ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
httpasterwebjplnasagov
Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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CBERS-2Beijing(20m)
httpwwwdgiinpebrCDSR
Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
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Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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Mean annualtemperature (ordmC)
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Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Mean annual
temperature (ordmC)
0
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Annual
precipitation (mm)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
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Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
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presencia
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
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Area Produccioacuten
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Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
wwwfrutisitioorg
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Espacio para
colocar el Logo Introduccioacuten
bullManejo de lotes seguacuten suscaracteacuteriacutesticas particulares
bullMide la variacioacuten entre lotes
bullAnaliza la combinacioacuten de factoressobre su efecto en la productividad
bull Modelos construidos con limitadoconocimiento acerca de la interaccioacutende los factores que determinan elcrecimiento de una planta (cantildeacafeacute) ndash Relaciones aproximadas
bullManejo de lotes a mayorescalaresolucioacuten dentro del lote
bullMide la variacioacuten dentro del lote
bullAnaliza el efecto de cada factorsobre la productividad
bull Modelos requieren conocimientodetallado de procesos involucradosen el crecmiento de lasplantas(relaciones maacutes exactas)
Agricultura de precisioacuten (AP)
Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)Vs
Referencias
Plant 2001 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2009 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2011 Agricultural SystemsCock et al 2011 Agricultural Systems
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Espacio para
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Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)
Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferenciasen las caracteriacutesticas de los suelos climaacuteticas o topograacuteficas o debido a laintervencioacuten del agricultor quien implementa y experimenta con diversas praacutecticasagriacutecolas
Edad deplantas
Tipo de suelo
Tipos de manejo
Variedades
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Espacio para
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Cantildea de azuacutecar ndash CENICANtildeA
Cafeacute ndash DAPA ndash Federacioacuten nacional de cafeteros
Frutales poco investigados - BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias
(AESCE) aplicada a la produccioacuten de frutales en Colombia
CIAT- ASOHOFRUCOL cofinanciado por FNFH
Antecedentes de la AEPS en Colombia
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Espacio para
colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
Instrumentos transportados en plataformas capaces de detectarcaracterizar y cuantificar la energiacutea proveniente de objetos situados ala distancia captando informacioacuten para diferentes regiones delespectro
Los Sensores Remotos
bull Sensores Pasivos
Se limitan a recibir la energiacutea proveninete de un foco exteriorEjemplo caacutemaras fotograacuteficas exploradores de barrido exploradoresde empuje caacutemaras de video radioacutemetros de micro-ondas
bull Sensores Activos
Son capaces de emitir su propio haz de energiacutea Ejemplo Radar yLidar
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Resolucioacuten de un Sensor
bull Resolucioacuten Espacial El objeto maacutes pequentildeo que puede serdistinguido en una imagen
bull Resolucioacuten Temporal Periocidad con la que eacuteste adquiereimaacutegenes de la misma porcioacuten de la superficie terrestre Funcioacuten de lascaracteriacutesticas orbitales de la plataforma(altura velocidad inclinacioacuten)
bull Resolucioacuten Espectral Indica el nuacutemero y anchura de las bandasespectrales que puede discriminar el sensor Un sensor seraacute maacutes idoacuteneocuanto mayor nuacutemero de bandas proporcione ya que facilita lacaracterizacioacuten espectral de las distintas coberturas
bull Resolucioacuten Radiomeacutetrica Indica la capacidad para detectarvariaciones en la radiancia espectral que recibe Una mayor resolucioacutenpuede discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividadque no seriacutean separables con otros sensores menos sensibles
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Plataformas de teledeteccioacuten espacial
En funcioacuten de su oacuterbita pueden clasificarse en
Geosiacutencronos
Colocados en oacuterbitas muy alejadas permitiendo su sincronizacioacuten almovimiento de rotacioacuten de la tierra y observando siempre la mismazona Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra seconocen como sateacutelites geoestacionarios
Heliosiacutencronos
Observan sistemaacuteticamente distintas zonas del planeta El plano de laoacuterbita es paralelo al eje de rotacioacuten de la Tierra pasando siempre sobreel mismo punto a la misma hora local
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Resolucioacuten Espacial
Aplicaciones
Muy alta resolucioacuten (lt1m)
Quickbird Ikonos-2 World View-1 y 2 GeoEye-1 Permite individualizar objetos del mundo real (aacuterboles autos casas edificios parques carreteras) Muacuteltiples aplicaciones es comparable a una fotografiacutea aeacuterea
Alta resolucioacuten (1m-5m)
SPOT-5 Rapid-Eye Agricultura de presicioacuten catastro rural explotacioacuten petrolera y minera cartografiacutea y SIG contaminacioacuten
Media resolucioacuten (6m - 30m)
SPOT Landsat CBERS-2 IRS-1C (pan) Disentildeados para la evaluacioacuten de recursos naturales
Baja resolucioacuten (200m -1km)
IRS-Wifs Modis Seawifs SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR Orientado hacia aplicaciones maacutes globales
Muy baja resolucioacuten (5km) Meteosat GOES GMS Sateacutelites meteoroloacutegicos de oacuterbita
geoestacionaria
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IKONOS
Ismailia-Egipto2003
httpwwwgeoeyecomCorpSite
Lanzado en 1999BN 1mA color 4m11km X11kmRevisita de 3 diacuteas
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QUICKBIRDLima-PeruacuteCallao2005
httpwwwdigitalglobecom
Lanzado en 2001BN 61cmA color 244m165km X165km
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ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
httpasterwebjplnasagov
Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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CBERS-2Beijing(20m)
httpwwwdgiinpebrCDSR
Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
-301
305
Mean annualtemperature (ordmC)
0
12084
Annual precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
-301
305
Mean annual
temperature (ordmC)
0
12084
Annual
precipitation (mm)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
e d
ato
s
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
e d
ato
s
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0
500
1000
1500
2000
2500
3000
Ant
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Tolim
a
Ces
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Cun
dina
mar
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Mag
dalena
Boliacutev
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tand
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Has
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5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
To
ns
Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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wwwfrutisitioorg
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)
Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferenciasen las caracteriacutesticas de los suelos climaacuteticas o topograacuteficas o debido a laintervencioacuten del agricultor quien implementa y experimenta con diversas praacutecticasagriacutecolas
Edad deplantas
Tipo de suelo
Tipos de manejo
Variedades
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Cantildea de azuacutecar ndash CENICANtildeA
Cafeacute ndash DAPA ndash Federacioacuten nacional de cafeteros
Frutales poco investigados - BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias
(AESCE) aplicada a la produccioacuten de frutales en Colombia
CIAT- ASOHOFRUCOL cofinanciado por FNFH
Antecedentes de la AEPS en Colombia
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Instrumentos transportados en plataformas capaces de detectarcaracterizar y cuantificar la energiacutea proveniente de objetos situados ala distancia captando informacioacuten para diferentes regiones delespectro
Los Sensores Remotos
bull Sensores Pasivos
Se limitan a recibir la energiacutea proveninete de un foco exteriorEjemplo caacutemaras fotograacuteficas exploradores de barrido exploradoresde empuje caacutemaras de video radioacutemetros de micro-ondas
bull Sensores Activos
Son capaces de emitir su propio haz de energiacutea Ejemplo Radar yLidar
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Resolucioacuten de un Sensor
bull Resolucioacuten Espacial El objeto maacutes pequentildeo que puede serdistinguido en una imagen
bull Resolucioacuten Temporal Periocidad con la que eacuteste adquiereimaacutegenes de la misma porcioacuten de la superficie terrestre Funcioacuten de lascaracteriacutesticas orbitales de la plataforma(altura velocidad inclinacioacuten)
bull Resolucioacuten Espectral Indica el nuacutemero y anchura de las bandasespectrales que puede discriminar el sensor Un sensor seraacute maacutes idoacuteneocuanto mayor nuacutemero de bandas proporcione ya que facilita lacaracterizacioacuten espectral de las distintas coberturas
bull Resolucioacuten Radiomeacutetrica Indica la capacidad para detectarvariaciones en la radiancia espectral que recibe Una mayor resolucioacutenpuede discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividadque no seriacutean separables con otros sensores menos sensibles
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Plataformas de teledeteccioacuten espacial
En funcioacuten de su oacuterbita pueden clasificarse en
Geosiacutencronos
Colocados en oacuterbitas muy alejadas permitiendo su sincronizacioacuten almovimiento de rotacioacuten de la tierra y observando siempre la mismazona Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra seconocen como sateacutelites geoestacionarios
Heliosiacutencronos
Observan sistemaacuteticamente distintas zonas del planeta El plano de laoacuterbita es paralelo al eje de rotacioacuten de la Tierra pasando siempre sobreel mismo punto a la misma hora local
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Resolucioacuten Espacial
Aplicaciones
Muy alta resolucioacuten (lt1m)
Quickbird Ikonos-2 World View-1 y 2 GeoEye-1 Permite individualizar objetos del mundo real (aacuterboles autos casas edificios parques carreteras) Muacuteltiples aplicaciones es comparable a una fotografiacutea aeacuterea
Alta resolucioacuten (1m-5m)
SPOT-5 Rapid-Eye Agricultura de presicioacuten catastro rural explotacioacuten petrolera y minera cartografiacutea y SIG contaminacioacuten
Media resolucioacuten (6m - 30m)
SPOT Landsat CBERS-2 IRS-1C (pan) Disentildeados para la evaluacioacuten de recursos naturales
Baja resolucioacuten (200m -1km)
IRS-Wifs Modis Seawifs SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR Orientado hacia aplicaciones maacutes globales
Muy baja resolucioacuten (5km) Meteosat GOES GMS Sateacutelites meteoroloacutegicos de oacuterbita
geoestacionaria
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IKONOS
Ismailia-Egipto2003
httpwwwgeoeyecomCorpSite
Lanzado en 1999BN 1mA color 4m11km X11kmRevisita de 3 diacuteas
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QUICKBIRDLima-PeruacuteCallao2005
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Lanzado en 2001BN 61cmA color 244m165km X165km
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ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
httpasterwebjplnasagov
Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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CBERS-2Beijing(20m)
httpwwwdgiinpebrCDSR
Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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305
Mean annualtemperature (ordmC)
0
12084
Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Mean annual
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Annual
precipitation (mm)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
e d
ato
s
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
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Clima
Bases d
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Tolim
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To
ns
Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
wwwfrutisitioorg
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Cantildea de azuacutecar ndash CENICANtildeA
Cafeacute ndash DAPA ndash Federacioacuten nacional de cafeteros
Frutales poco investigados - BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias
(AESCE) aplicada a la produccioacuten de frutales en Colombia
CIAT- ASOHOFRUCOL cofinanciado por FNFH
Antecedentes de la AEPS en Colombia
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Espacio para
colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
Instrumentos transportados en plataformas capaces de detectarcaracterizar y cuantificar la energiacutea proveniente de objetos situados ala distancia captando informacioacuten para diferentes regiones delespectro
Los Sensores Remotos
bull Sensores Pasivos
Se limitan a recibir la energiacutea proveninete de un foco exteriorEjemplo caacutemaras fotograacuteficas exploradores de barrido exploradoresde empuje caacutemaras de video radioacutemetros de micro-ondas
bull Sensores Activos
Son capaces de emitir su propio haz de energiacutea Ejemplo Radar yLidar
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Resolucioacuten de un Sensor
bull Resolucioacuten Espacial El objeto maacutes pequentildeo que puede serdistinguido en una imagen
bull Resolucioacuten Temporal Periocidad con la que eacuteste adquiereimaacutegenes de la misma porcioacuten de la superficie terrestre Funcioacuten de lascaracteriacutesticas orbitales de la plataforma(altura velocidad inclinacioacuten)
bull Resolucioacuten Espectral Indica el nuacutemero y anchura de las bandasespectrales que puede discriminar el sensor Un sensor seraacute maacutes idoacuteneocuanto mayor nuacutemero de bandas proporcione ya que facilita lacaracterizacioacuten espectral de las distintas coberturas
bull Resolucioacuten Radiomeacutetrica Indica la capacidad para detectarvariaciones en la radiancia espectral que recibe Una mayor resolucioacutenpuede discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividadque no seriacutean separables con otros sensores menos sensibles
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Plataformas de teledeteccioacuten espacial
En funcioacuten de su oacuterbita pueden clasificarse en
Geosiacutencronos
Colocados en oacuterbitas muy alejadas permitiendo su sincronizacioacuten almovimiento de rotacioacuten de la tierra y observando siempre la mismazona Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra seconocen como sateacutelites geoestacionarios
Heliosiacutencronos
Observan sistemaacuteticamente distintas zonas del planeta El plano de laoacuterbita es paralelo al eje de rotacioacuten de la Tierra pasando siempre sobreel mismo punto a la misma hora local
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Resolucioacuten Espacial
Aplicaciones
Muy alta resolucioacuten (lt1m)
Quickbird Ikonos-2 World View-1 y 2 GeoEye-1 Permite individualizar objetos del mundo real (aacuterboles autos casas edificios parques carreteras) Muacuteltiples aplicaciones es comparable a una fotografiacutea aeacuterea
Alta resolucioacuten (1m-5m)
SPOT-5 Rapid-Eye Agricultura de presicioacuten catastro rural explotacioacuten petrolera y minera cartografiacutea y SIG contaminacioacuten
Media resolucioacuten (6m - 30m)
SPOT Landsat CBERS-2 IRS-1C (pan) Disentildeados para la evaluacioacuten de recursos naturales
Baja resolucioacuten (200m -1km)
IRS-Wifs Modis Seawifs SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR Orientado hacia aplicaciones maacutes globales
Muy baja resolucioacuten (5km) Meteosat GOES GMS Sateacutelites meteoroloacutegicos de oacuterbita
geoestacionaria
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IKONOS
Ismailia-Egipto2003
httpwwwgeoeyecomCorpSite
Lanzado en 1999BN 1mA color 4m11km X11kmRevisita de 3 diacuteas
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QUICKBIRDLima-PeruacuteCallao2005
httpwwwdigitalglobecom
Lanzado en 2001BN 61cmA color 244m165km X165km
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ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
httpasterwebjplnasagov
Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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CBERS-2Beijing(20m)
httpwwwdgiinpebrCDSR
Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
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Componentes del Proyecto
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Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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Mean annualtemperature (ordmC)
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Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
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temperature (ordmC)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
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curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Variables
ambientales
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Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
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climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
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Area Produccioacuten
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Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Instrumentos transportados en plataformas capaces de detectarcaracterizar y cuantificar la energiacutea proveniente de objetos situados ala distancia captando informacioacuten para diferentes regiones delespectro
Los Sensores Remotos
bull Sensores Pasivos
Se limitan a recibir la energiacutea proveninete de un foco exteriorEjemplo caacutemaras fotograacuteficas exploradores de barrido exploradoresde empuje caacutemaras de video radioacutemetros de micro-ondas
bull Sensores Activos
Son capaces de emitir su propio haz de energiacutea Ejemplo Radar yLidar
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Resolucioacuten de un Sensor
bull Resolucioacuten Espacial El objeto maacutes pequentildeo que puede serdistinguido en una imagen
bull Resolucioacuten Temporal Periocidad con la que eacuteste adquiereimaacutegenes de la misma porcioacuten de la superficie terrestre Funcioacuten de lascaracteriacutesticas orbitales de la plataforma(altura velocidad inclinacioacuten)
bull Resolucioacuten Espectral Indica el nuacutemero y anchura de las bandasespectrales que puede discriminar el sensor Un sensor seraacute maacutes idoacuteneocuanto mayor nuacutemero de bandas proporcione ya que facilita lacaracterizacioacuten espectral de las distintas coberturas
bull Resolucioacuten Radiomeacutetrica Indica la capacidad para detectarvariaciones en la radiancia espectral que recibe Una mayor resolucioacutenpuede discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividadque no seriacutean separables con otros sensores menos sensibles
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Plataformas de teledeteccioacuten espacial
En funcioacuten de su oacuterbita pueden clasificarse en
Geosiacutencronos
Colocados en oacuterbitas muy alejadas permitiendo su sincronizacioacuten almovimiento de rotacioacuten de la tierra y observando siempre la mismazona Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra seconocen como sateacutelites geoestacionarios
Heliosiacutencronos
Observan sistemaacuteticamente distintas zonas del planeta El plano de laoacuterbita es paralelo al eje de rotacioacuten de la Tierra pasando siempre sobreel mismo punto a la misma hora local
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Resolucioacuten Espacial
Aplicaciones
Muy alta resolucioacuten (lt1m)
Quickbird Ikonos-2 World View-1 y 2 GeoEye-1 Permite individualizar objetos del mundo real (aacuterboles autos casas edificios parques carreteras) Muacuteltiples aplicaciones es comparable a una fotografiacutea aeacuterea
Alta resolucioacuten (1m-5m)
SPOT-5 Rapid-Eye Agricultura de presicioacuten catastro rural explotacioacuten petrolera y minera cartografiacutea y SIG contaminacioacuten
Media resolucioacuten (6m - 30m)
SPOT Landsat CBERS-2 IRS-1C (pan) Disentildeados para la evaluacioacuten de recursos naturales
Baja resolucioacuten (200m -1km)
IRS-Wifs Modis Seawifs SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR Orientado hacia aplicaciones maacutes globales
Muy baja resolucioacuten (5km) Meteosat GOES GMS Sateacutelites meteoroloacutegicos de oacuterbita
geoestacionaria
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IKONOS
Ismailia-Egipto2003
httpwwwgeoeyecomCorpSite
Lanzado en 1999BN 1mA color 4m11km X11kmRevisita de 3 diacuteas
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QUICKBIRDLima-PeruacuteCallao2005
httpwwwdigitalglobecom
Lanzado en 2001BN 61cmA color 244m165km X165km
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ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
httpasterwebjplnasagov
Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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CBERS-2Beijing(20m)
httpwwwdgiinpebrCDSR
Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
-301
305
Mean annualtemperature (ordmC)
0
12084
Annual precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
-301
305
Mean annual
temperature (ordmC)
0
12084
Annual
precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
e d
ato
s
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
e d
ato
s
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0
500
1000
1500
2000
2500
3000
Ant
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Tolim
a
Ces
ar
Cun
dina
mar
ca
Mag
dalena
Boliacutev
ar
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Coacuter
doba
Nor
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Cau
ca
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ntico
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a
Vicha
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Caq
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s
San
tand
er
Has
0
5000
10000
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20000
25000
30000
35000
40000
To
ns
Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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wwwfrutisitioorg
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Resolucioacuten de un Sensor
bull Resolucioacuten Espacial El objeto maacutes pequentildeo que puede serdistinguido en una imagen
bull Resolucioacuten Temporal Periocidad con la que eacuteste adquiereimaacutegenes de la misma porcioacuten de la superficie terrestre Funcioacuten de lascaracteriacutesticas orbitales de la plataforma(altura velocidad inclinacioacuten)
bull Resolucioacuten Espectral Indica el nuacutemero y anchura de las bandasespectrales que puede discriminar el sensor Un sensor seraacute maacutes idoacuteneocuanto mayor nuacutemero de bandas proporcione ya que facilita lacaracterizacioacuten espectral de las distintas coberturas
bull Resolucioacuten Radiomeacutetrica Indica la capacidad para detectarvariaciones en la radiancia espectral que recibe Una mayor resolucioacutenpuede discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividadque no seriacutean separables con otros sensores menos sensibles
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Plataformas de teledeteccioacuten espacial
En funcioacuten de su oacuterbita pueden clasificarse en
Geosiacutencronos
Colocados en oacuterbitas muy alejadas permitiendo su sincronizacioacuten almovimiento de rotacioacuten de la tierra y observando siempre la mismazona Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra seconocen como sateacutelites geoestacionarios
Heliosiacutencronos
Observan sistemaacuteticamente distintas zonas del planeta El plano de laoacuterbita es paralelo al eje de rotacioacuten de la Tierra pasando siempre sobreel mismo punto a la misma hora local
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Resolucioacuten Espacial
Aplicaciones
Muy alta resolucioacuten (lt1m)
Quickbird Ikonos-2 World View-1 y 2 GeoEye-1 Permite individualizar objetos del mundo real (aacuterboles autos casas edificios parques carreteras) Muacuteltiples aplicaciones es comparable a una fotografiacutea aeacuterea
Alta resolucioacuten (1m-5m)
SPOT-5 Rapid-Eye Agricultura de presicioacuten catastro rural explotacioacuten petrolera y minera cartografiacutea y SIG contaminacioacuten
Media resolucioacuten (6m - 30m)
SPOT Landsat CBERS-2 IRS-1C (pan) Disentildeados para la evaluacioacuten de recursos naturales
Baja resolucioacuten (200m -1km)
IRS-Wifs Modis Seawifs SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR Orientado hacia aplicaciones maacutes globales
Muy baja resolucioacuten (5km) Meteosat GOES GMS Sateacutelites meteoroloacutegicos de oacuterbita
geoestacionaria
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IKONOS
Ismailia-Egipto2003
httpwwwgeoeyecomCorpSite
Lanzado en 1999BN 1mA color 4m11km X11kmRevisita de 3 diacuteas
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QUICKBIRDLima-PeruacuteCallao2005
httpwwwdigitalglobecom
Lanzado en 2001BN 61cmA color 244m165km X165km
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ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
httpasterwebjplnasagov
Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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CBERS-2Beijing(20m)
httpwwwdgiinpebrCDSR
Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
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Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
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Componentes del Proyecto
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Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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Mean annualtemperature (ordmC)
0
12084
Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Mean annual
temperature (ordmC)
0
12084
Annual
precipitation (mm)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
e d
ato
s
atraacutes siguienteinicio
Espacio para
colocar el Logo
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
atraacutes siguienteinicio
Espacio para
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
atraacutes siguienteinicio
Espacio para
colocar el Logo
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
atraacutes siguienteinicio
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colocar el Logo
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
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Espacio para
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30000
35000
40000
To
ns
Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Espacio para
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
wwwfrutisitioorg
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
Plataformas de teledeteccioacuten espacial
En funcioacuten de su oacuterbita pueden clasificarse en
Geosiacutencronos
Colocados en oacuterbitas muy alejadas permitiendo su sincronizacioacuten almovimiento de rotacioacuten de la tierra y observando siempre la mismazona Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra seconocen como sateacutelites geoestacionarios
Heliosiacutencronos
Observan sistemaacuteticamente distintas zonas del planeta El plano de laoacuterbita es paralelo al eje de rotacioacuten de la Tierra pasando siempre sobreel mismo punto a la misma hora local
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Resolucioacuten Espacial
Aplicaciones
Muy alta resolucioacuten (lt1m)
Quickbird Ikonos-2 World View-1 y 2 GeoEye-1 Permite individualizar objetos del mundo real (aacuterboles autos casas edificios parques carreteras) Muacuteltiples aplicaciones es comparable a una fotografiacutea aeacuterea
Alta resolucioacuten (1m-5m)
SPOT-5 Rapid-Eye Agricultura de presicioacuten catastro rural explotacioacuten petrolera y minera cartografiacutea y SIG contaminacioacuten
Media resolucioacuten (6m - 30m)
SPOT Landsat CBERS-2 IRS-1C (pan) Disentildeados para la evaluacioacuten de recursos naturales
Baja resolucioacuten (200m -1km)
IRS-Wifs Modis Seawifs SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR Orientado hacia aplicaciones maacutes globales
Muy baja resolucioacuten (5km) Meteosat GOES GMS Sateacutelites meteoroloacutegicos de oacuterbita
geoestacionaria
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IKONOS
Ismailia-Egipto2003
httpwwwgeoeyecomCorpSite
Lanzado en 1999BN 1mA color 4m11km X11kmRevisita de 3 diacuteas
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QUICKBIRDLima-PeruacuteCallao2005
httpwwwdigitalglobecom
Lanzado en 2001BN 61cmA color 244m165km X165km
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ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
httpasterwebjplnasagov
Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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CBERS-2Beijing(20m)
httpwwwdgiinpebrCDSR
Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
atraacutes siguienteinicio
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colocar el Logo
1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
-301
305
Mean annualtemperature (ordmC)
0
12084
Annual precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Mean annual
temperature (ordmC)
0
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Annual
precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
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Paraacutemetro
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Clima
Bases d
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To
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Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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wwwfrutisitioorg
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Resolucioacuten Espacial
Aplicaciones
Muy alta resolucioacuten (lt1m)
Quickbird Ikonos-2 World View-1 y 2 GeoEye-1 Permite individualizar objetos del mundo real (aacuterboles autos casas edificios parques carreteras) Muacuteltiples aplicaciones es comparable a una fotografiacutea aeacuterea
Alta resolucioacuten (1m-5m)
SPOT-5 Rapid-Eye Agricultura de presicioacuten catastro rural explotacioacuten petrolera y minera cartografiacutea y SIG contaminacioacuten
Media resolucioacuten (6m - 30m)
SPOT Landsat CBERS-2 IRS-1C (pan) Disentildeados para la evaluacioacuten de recursos naturales
Baja resolucioacuten (200m -1km)
IRS-Wifs Modis Seawifs SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR Orientado hacia aplicaciones maacutes globales
Muy baja resolucioacuten (5km) Meteosat GOES GMS Sateacutelites meteoroloacutegicos de oacuterbita
geoestacionaria
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IKONOS
Ismailia-Egipto2003
httpwwwgeoeyecomCorpSite
Lanzado en 1999BN 1mA color 4m11km X11kmRevisita de 3 diacuteas
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QUICKBIRDLima-PeruacuteCallao2005
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Lanzado en 2001BN 61cmA color 244m165km X165km
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ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
httpasterwebjplnasagov
Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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CBERS-2Beijing(20m)
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Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
-301
305
Mean annualtemperature (ordmC)
0
12084
Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
-301
305
Mean annual
temperature (ordmC)
0
12084
Annual
precipitation (mm)
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
e d
ato
s
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
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2000
2500
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40000
To
ns
Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
wwwfrutisitioorg
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Espacio para
colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
IKONOS
Ismailia-Egipto2003
httpwwwgeoeyecomCorpSite
Lanzado en 1999BN 1mA color 4m11km X11kmRevisita de 3 diacuteas
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QUICKBIRDLima-PeruacuteCallao2005
httpwwwdigitalglobecom
Lanzado en 2001BN 61cmA color 244m165km X165km
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ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
httpasterwebjplnasagov
Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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CBERS-2Beijing(20m)
httpwwwdgiinpebrCDSR
Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
atraacutes siguienteinicio
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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305
Mean annualtemperature (ordmC)
0
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Annual precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
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-301
305
Mean annual
temperature (ordmC)
0
12084
Annual
precipitation (mm)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
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Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
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Clima
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
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Paraacutemetro
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Clima
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Area Produccioacuten
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Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
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Lanzado en 2001BN 61cmA color 244m165km X165km
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ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
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Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
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Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
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A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
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Componentes del Proyecto
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Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
-301
305
Mean annual
temperature (ordmC)
0
12084
Annual
precipitation (mm)
atraacutes siguienteinicio
Espacio para
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
atraacutes siguienteinicio
Espacio para
colocar el Logo
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
e d
ato
s
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
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Clima
Bases d
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To
ns
Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
wwwfrutisitioorg
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Espacio para
colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
ASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)
httpasterwebjplnasagov
Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 diacuteas
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Espacio para
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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Espacio para
colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
CBERS-2Beijing(20m)
httpwwwdgiinpebrCDSR
Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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Espacio para
colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Espacio para
colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
atraacutes siguienteinicio
Espacio para
colocar el Logo
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
atraacutes siguienteinicio
Espacio para
colocar el Logo
1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
atraacutes siguienteinicio
Espacio para
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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Mean annualtemperature (ordmC)
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Annual precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Mean annual
temperature (ordmC)
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Annual
precipitation (mm)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
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Clima
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
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Clima
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35000
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Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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wwwfrutisitioorg
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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LANDSATBoliviaDeforestacioacuten2000(30m)
httpedcsns17crusgsgovNewEarthExplorer
Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el uacuteltimo en 1999Landsat-7Altura 705kmResolucioacuten 15-60m
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CBERS-2Beijing(20m)
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Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
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Componentes del Proyecto
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Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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Mean annualtemperature (ordmC)
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Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Mean annual
temperature (ordmC)
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Annual
precipitation (mm)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
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Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
e d
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s
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
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Clima
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To
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Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
wwwfrutisitioorg
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Espacio para
colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
CBERS-2Beijing(20m)
httpwwwdgiinpebrCDSR
Sateacutelite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolucioacuten Esp 20m
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colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Espacio para
colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
atraacutes siguienteinicio
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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305
Mean annualtemperature (ordmC)
0
12084
Annual precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Mean annual
temperature (ordmC)
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Annual
precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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presencia
Variables
ambientales
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presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
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Clima
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
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Area Produccioacuten
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Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
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bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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MODISAmazoniacutea BrasilDeforestacioacuten en Rondonia(250m)
httpmodisgsfcnasagovdata
A bordo de Terra y Aqua NASA7 bandas 44 Productos Resolucioacuten Esp250 500 y 1000m
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Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
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Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
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0
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Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
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temperature (ordmC)
0
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Annual
precipitation (mm)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
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Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
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Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
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Variables
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Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
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Paraacutemetro
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climaacuteticamente similares
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climaacuteticos datos de suelo
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Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
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Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
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Variables
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
e d
ato
s
atraacutes siguienteinicio
Espacio para
colocar el Logo
0
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35000
40000
To
ns
Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
wwwfrutisitioorg
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Espacio para
colocar el Logo Las Imaacutegenes Satelitales
Correccioacuten de Imaacutegenes
Las imaacutegenes satelitales estaacuten sometidas a una serie de interferenciasque afectan la informacioacuten
bull Correccioacuten radiomeacutetrica Fallos en los sensores generan piacutexeles
incorrectos Implica la restauracioacuten de piacutexeles perdidos y la correccioacutendel bandeado de la imagen
bull Correccioacuten geomeacutetrica Alteraciones en el movimiento del
sateacutelite y el mecanismo de captacioacuten generan distorsiones en laimagen global Ubica los pixeles en el espacio geograacutefico corrigiendo lasposibles distorsiones
bull Correccioacuten atmosfeacuterica Interferencias de la atmoacutesfera alteran
de forma sistemaacutetica los valores de los piacutexeles Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
atraacutes siguienteinicio
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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305
Mean annualtemperature (ordmC)
0
12084
Annual precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Mean annual
temperature (ordmC)
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Annual
precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
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Clima
Bases d
e d
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
atraacutes siguienteinicio
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
atraacutes siguienteinicio
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
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Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
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25000
30000
35000
40000
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Area Produccioacuten
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Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Agricultura especiacutefica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la
produccioacuten de frutales en Colombia
Cadenas productivas de mango aguacate ciacutetricos y plaacutetano
Con la participacioacuten de
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Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
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Componentes del Proyecto
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Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
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0
12084
Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
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Mean annual
temperature (ordmC)
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Annual
precipitation (mm)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
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Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Kiloslote
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Info
adicional
Paraacutemetro
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Area Produccioacuten
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Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
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bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
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Aumentar la competitividad de los productores defrutales en el paiacutes por medio de un sistema de AgriculturaEspecifica por Sitio basado en compartir experiencias(AESCE) entre productores de ciacutetricos aguacate mangoy plaacutetano
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Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
-301
305
Mean annualtemperature (ordmC)
0
12084
Annual precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Mean annual
temperature (ordmC)
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Annual
precipitation (mm)
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
Mat
Clima
Bases d
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s
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
Mat
Paraacutemetro
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Clima
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To
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Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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wwwfrutisitioorg
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Objetivos
bull Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilarinformacioacuten de eventos
bull Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la tomade decisiones de los fruticultores
bull Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de enriquecer elsistema con informacioacuten sean asesorados en la toma dedecisiones en teacuterminos de competitividad y rentabilidad
bull Capacitar a los diferentes actores en la implementacioacuten deAESCE en el sector hortofrutiacutecola nacional
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Hipotesis
ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
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Componentes del Proyecto
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Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Mean annual
temperature (ordmC)
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Annual
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
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de
presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
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Area Produccioacuten
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Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
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bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo
Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo elagricultor y caracterizar las condiciones de un grannuacutemero de eacutestos experimentos seria posible deducir laspraacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas paratener altas producciones en sitios especiacuteficos
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Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
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Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
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benefician
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Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
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Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
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0
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Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
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0
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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Variables
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Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
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Clima
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Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
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climaacuteticos datos de suelo
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Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Kiloslote
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To
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Area Produccioacuten
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
ntildeo
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wwwfrutisitioorg
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro
Lo que no se mide no se puede
manejar eficientemente
Los fruticultores estableceraacuten una
cultura de registro de informacioacuten
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 2 Conocimiento colectivo
Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
aprovechado
Si todos comparten
experiencias todos se
benefician
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
Revolucioacuten en la toma
procesamiento anaacutelisis y entrega
de informacioacuten
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Componentes del Proyecto
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
1
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Mean annualtemperature (ordmC)
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Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Annual
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
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presencia
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Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
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Clima
Bases d
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
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presencia
Variables
ambientales
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presencia
Variables
ambientales
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presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
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Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
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Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
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El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
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Cada productor tiene un
conocimiento valioso que no es
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Si todos comparten
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Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica
Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten
(TICs) conectan conocimiento
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
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3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
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paisaje
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bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
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Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
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Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
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confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
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Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
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basado en probabilidades de
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(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
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ambientales
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bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
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agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
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ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
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bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
Paraacutemetro
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Paraacutemetro
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Clima
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Area Produccioacuten
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Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
1 a
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wwwfrutisitioorg
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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1 Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas
ambientales de los sitios y las experiencias o eventosde los agricultores
2 Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada
3 Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y
compartir de experiencias
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Componentes del Proyecto
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Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los sitios y las experiencias o
eventos de los agricultores
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Mean annualtemperature (ordmC)
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Annual precipitation (mm)
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
Manejo del cultivo
bull Produccioacuten y calidadbull Mejores condiciones ambientales y de suelos
bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo o lotes
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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Annual
precipitation (mm)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Aplicacioacuten datos satelitales en la AEPS CIAT
Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
httpsrtmcsicgiarorg
Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
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presencia
Variables
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Kiloslote
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Info
adicional
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
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bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
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Clima
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Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
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Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
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bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
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y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
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ClimaTopografiacutea y
paisaje
Relieve y Suelo
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bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
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Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
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Se capacita a los agricultores para la
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Datos de Manejo Con los Agricultores
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bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
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climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
Evidencia
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Variables
ambientales
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presencia
Variables
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bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
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cultivadas en Tolima
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Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
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agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
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Relieve y Suelo
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bull Praacutecticas mas adecuadasbull Adaptacioacuten de variedades
Informacioacuten de Entrada y salida en una unidad de manejo
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Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
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Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
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Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
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de
presencia
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ambientales
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adicional
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climaacuteticamente similares
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climaacuteticos datos de suelo
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Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
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(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
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Risaralda 156 10213
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bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
GRACIAS
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Datos Climaacuteticos WorldClim
Datos meteoroloacutegicos de todo el mundo compilados
de bases de datos nacionales e
internacionales
Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim
Resolucioacuten 1 km
Usamos las19 variables bioclimaacuteticas
httpwwwworldclimorg
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precipitation (mm)
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Datos de Precipitacioacuten TRMM
Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales entre 35ordm N y 35ordm S
Lanzado en 1997
Datos de precipitacioacuten mundial res 28km cada
3horas
Usamos promedios diarios de precipitacioacuten
httptrmmgsfcnasagov
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Datos Topografiacutecos SRTM
SRTM es un sistema de radar voloacute a bordo de Endeavour en
una misioacuten de 11 diacuteas en febrero de 2000 liderado por
NGA y la NASA
Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos
de la Tierra res 90m y 30m)
Usamos datos de Elevacioacuten 90m
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Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje
curvatura radiacioacuten solarhellip
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
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ambientales
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ambientales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
adicional
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
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(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
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NGA y la NASA
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bullOLS (Ordinary least squares)
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Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
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(Has)
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Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
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NGA y la NASA
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de la Tierra res 90m y 30m)
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(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
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Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
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bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
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Area Produccioacuten
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Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
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Datos de Suelo RASTA
Se capacita a los agricultores para la
caracterizacioacuten de los suelos y el terreno en cada
unidad de manejo de forma raacutepida sencilla y
confiable
Y estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica son usados tambieacuten para alimentar los
modelos
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Datos de Manejo Con los Agricultores
Para cada finca se toman datos de manejo para las variedades sembradas
bull Distancia de siembra
bull Podas
bull Riego y Drenaje
bull Fertilizacioacuten
bull Manejo Fitosanitario
bull Praacutecticas Culturales
bull Produccioacuten y Calidad
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Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada2
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Info
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Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios edafoloacutegica y
climaacuteticamente similares
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos
climaacuteticos datos de suelo
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Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho de un cultivo o especie animal
basado en probabilidades de
presencia
Entradas Puntos georefenciados de las unidades de manejo variables continuas
(climaacuteticas precipitacioacuten
temperatura 19 bioclim) y categoricas
Distribucioacuten de probabilidad alrededor
de cada variable
Modelo probabiliacutestico multivariado
Distribucioacuten probabiliacutestica potencial
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de experiencias3
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Organizacioacuten de grupos de productores Compartiendo Experiencias
El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo
de ejecucioacuten en el cual hemos realizado
bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a
agricultores
bull Maacutes de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodologiacutea RASTA
bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias
y comiteacutes departamentales capacitacioacuten actores del proyecto
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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos
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Modelos de Respuesta ndash Regresiones Lineales
bullOLS (Ordinary least squares)
bullRegresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
bullModelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor) permiten estimar efectos fijos o aleatorios
Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas
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Modelos de Respuesta ndash Regresioacuten No LinealRedes Neuronales
Kiloslote
Suelos
Manejo
Info
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Clima
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Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada
Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas
cultivadas en Tolima
Departamento Aacuterea
(Has)
Rendimiento
(Kgha)
Antioquia 1163 30035
Tolima 2413 8625
Cesar 1884 11023
Cundinamarca 1440 9939
Magdalena 483 18772
Boliacutevar 353 7453
Risaralda 156 10213
Coacuterdoba 262 18836
bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones
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agricultores
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