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Propuesta metodologia para la determinacin de zonas aptas para
la exportacin de biodiesel de soja Argentino
Lic. Stella Carballo Ing. Jorge Hilbert
Fecha: 17/11/2010
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Introduccin
El contexto energtico mundial caracterizado por las
incertidumbres ligadas al cambio
climtico y a la vulnerabilidad derivada del paulatino
agotamiento de los recursos fsiles con una
demanda creciente de energa ha provocado una intensa bsqueda de
fuentes alternativas de
energa, que suplanten a las reservas de recursos fsiles en
continua disminucin. Entre estas
fuentes alternativas, los biocombustibles han cobrado particular
relevancia por su potencial uso en
vehculos y motores de combustin interna sin modificaciones
relevantes.
Los gobiernos han reaccionado ante esta realidad impulsando
mediante leyes, decretos y
reglamentaciones a los biocombustibles en muchos casos con
mezclas obligatorias aplicables a
cada mercado interno as como incentivos crediticios y fiscales.
Estas acciones han generado un
nuevo mercado para estos productos caracterizado por una fuerte
intervencin estatal.
La accin de diferentes centros de investigacin, organismos no
gubernamentales
ecologistas y partes interesadas han instalado con fuerza el
tema de las amenazas que se presentan
ante una expansin irrestricta de la produccin de biocombustibles
en el mundo. Ante la toma de
conciencia de estos temas el sector poltico reaccion pidindole a
sus entes reguladores medidas
que ordenen esta actividad. Dichos organismos han acudido a los
institutos y grupos de
investigacin en la bsqueda de herramientas idneas que le den
fundamento y criterio cientfico a
las regulaciones en preparacin.
Durante los ltimos aos se han sucedido una serie de estudios
referente al cambio directo e
indirecto del suelo dadas las implicancias que ello tienen en la
emisin global final alcanzada. Los
anlisis de los biocombustibles se centran en los balances
energticos de cada alternativa, la
emisin de gases efecto invernadero y el impacto global que
tendra la expansin de cada fuente de
materia prima empleada para la generacin de estos
combustibles.
Se han realizado especiales consideraciones respecto al origen
de la materia prima con la
cual se elaboran los biocombustibles de manera de evitar que los
mismos sean producidos en zonas
de alto valor para la conservacin de ecosistemas o que la
produccin se realice desmontando
zonas boscosas con la consecuente fuerte emisin de gases efecto
invernadero a la atmsfera.
De esta forma, a todos los requisitos que los biocombustibles
deben cumplir como: respetar
normas de calidad establecidas, ser competitivos econmicamente,
o estar ampliamente
disponibles en volmenes suficientes para su consumo masivo, se
agregan una serie de anlisis que
toman en cuenta como extremos la implantacin de los cultivos y
su empleo final por el
consumidor.
Dentro de los primeros criterios volcados a normativas como la
de la unin Europea se han
definido zonas no aprobadas para la produccin de biocombustibles
fijndose asimismo criterios
generales como el los suelos no deben reconvertirse para la
produccin de biocombustibles si su prdida de reservas de carbono
tras su reconversin no pudiera verse compensada dentro de un
plazo razonable. La Argentina y especficamente el INTA cuenta
con una larga y vasta experiencia en el
monitoreo y clasificacin del uso del suelo por parte de sus
distintos institutos ubicados en
diferentes partes del pas. Existen publicaciones con los
resultados de dichas clasificaciones que en
algunos casos son actualizadas peridicamente (Monitoreo de
cultivos del Noroeste de Argentina)
Entre los grupos de trabajo el Instituto de Clima y Agua posee
una vasta trayectoria en
clasificacin a nivel de detalle predial, regional y provincial
de diferentes cultivos as como
estudios y valoraciones de impactos de diferentes fenmenos
climticos sobre los mismos.
Dichos antecedentes son la base de la formulacin de la presente
propuesta a fin de
determinar la superficie ocupada por soja en un ao anterior al
fijado como lmite para clasificar el
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estado agrcola de los suelos desde donde se extrae materia prima
que es empleada en la
fabricacin de biodiesel.
Materiales y mtodos
A los fines de determinar las zonas de Argentina que realizan
soja sobre terrenos que no
han sufrido cambios en el uso del suelo en los ltimos aos ( bajo
el concepto definido por la
Directiva Europea para Energas Renovables) se trabajar con
imgenes satelitales LANDSAT
(resolucin 30mts) de fechas anteriores al 1 de enero del 2008 a
los fines de elaborar un Sistema
de Informacin Geogrfico (SIG) a nivel nacional que incluya
diferentes capas de informacin
georeferenciada , con sus bases de datos asociada.
Dicho SIG incluir:
Escenas satelitales LANDSAT cubriendo Argentina ( identificadas
por su path-row) en diferentes fechas (anteriores a enero de 2008)
compuestas con tres bandas del
espectro electromagntico 3, 4, y 5 (rojo, infrarrojo cercano e
infrarrojo medio) que
por experiencia son las que brindan la mayor informacin sobre
coberturas agrcolas
y permiten trabajar con clasificaciones no supervisadas con el
mayor grado de acierto
(imprescindible cuando se clasifica imgenes del pasado que
carecen de control
terrestre).
Mapa de Clasificacin de Uso del Suelo. Se clasificarn los
cultivos presentes a lo largo de una campaa agrcola (elegida por
presentar baja o nula cobertura nubosa
dentro de la fecha lmite establecida anterior a enero 2008), as
como las pasturas implantadas o intervenidas con manejo ganadero
extensivo o intensivo.
Mapa de divisin poltica con la mnima agregacin posible a nivel
administrativo (cuartel-circunscripcin, etc) de acuerdo a las
caractersticas de cada provincia de la
Argentina-
Se sumar como capa adicional de referencia el Mapa de Aptitud
Productiva de los Suelos, basado en la informacin digital elaborada
y publicada por el Instituto de
Suelos del INTA a escala 1:500.000 en 1990, ajustado y adaptado
utilizando las
imgenes satelitales includas en el SIG.
Otra capa temtica ser la que surja de la interseccin de la
informacin contenida en el Mapa de Clasificacin de Uso del Suelo
con la divisin administrativa ,
generando en la base de datos un campo de referencia que permita
conocer la
superficie total dentro de la unidad administrativa que no
presenta objeciones a la
produccin de cultivos para ser destinados a la fabricacin de
biodiesel. (go area)
Una vez determinadas las superficies aptas en cada unidad
poltica se construir una planilla de referencia para determinar que
unidades podran ser certificadas en su
totalidad por su denominacin de origen al momento del recibo de
mercadera y no
precisaran de certificacin individual por establecimiento de
origen.
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Este listado (al que se acceder por un sistema de consulta
especialmente diseado a tal efecto ) ser el insumo a emplear por
las plantas de acopio a fin de clasificar la
mercadera (de acuerdo a la procedencia referida en la Carta de
Porte ) en apta o no apta para luego en el balance de masas
calcular el porcentaje y/o volumen total del producto a elaborar
proveniente de zonas agrcolas sin cambio del uso del suelo.
La incorporacin de la informacin original georreferenciada y la
obtenida por clasificacin y tratamiento de la informacin en un SIG
le otorga flexibilidad al sistema de control , permitiendo a los
auditores un rpido acceso a la informacin y vinculacin con datos
GPS obtenidos a campo.
Estudio de caso testigo:
A fin de describir paso a paso la metodologa propuesta se realiz
un ejercicio completo
tomando en cuenta un rea geogrfica limitada de la Argentina como
se puede apreciar en la
figura 1.
Fig 1 Escenas Landsat comprendidas en el rea de estudio. (path
row: 226-083 y 226-084)
El mosaico de imgenes satelitales 226-083 y 226- 084 de enero
2007( Fig 2) cubriendo el
partido de Pergamino muestra el producto que se incorpora al
Sistema de Informacin geogrfico
al efecto de la clasificacin de usos del suelo. Los colores que
presenta la imagen (producto de la
combinacin de bandas visible, infrarrojo cercano e infrarrojo
medio) expresan la respuesta de los
diferentes cultivos, acorde al estado de su ciclo fenolgico a la
fecha de la captura satelital. La soja
aparece en tonos magenta, el maz en verde y marrn de acuerdo a
su grado de madurez y los
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rastrojos aparecen en celeste. Las pasturas responden en
diferentes tonos del rosa. Los suelos
inundables y las ciudades aparecen en cyan.
Del mapa de suelos del INTA (escala 1:500.000 ) se extrajeron
los suelos de capacidad
VIws, VIIws y VIII (de aptitud ganadera) delimitndolos para
apoyarlos sobre la imagen con
borde negro.
Con lmites amarillos se han diferenciado los cuarteles (unidades
administrativas de menor
tamao).
Fig 2: Mosaico satelital de imgenes 226-083 y 084 con
superposicin de lmites
departamentales y de cuarteles con indicacin de suelos de baja
aptitud agrcola.
Para la clasificacin de usos del suelo se utilizan imgenes del
satlite Landsat 5 capturadas
con el sensor Thematic Mapper de varias fechas. El perodo de
revisita de este satlite ( resolucin
temporal) es de 16 das. La resolucin espectral incluye 6 bandas
que abarcan un rango del
espectro electromagntico entre los 0.45 (azul) a 2.35 m.(
infrarrojo medio) en una resolucin
espacial de 30m (pxel) y una banda trmica en una resolucin
espacial de 120m.
Este tipo de satlite permite abordar estudios regionales en
territorios de gran extensin y
es particularmente efectivo en la clasificacin de coberturas
vegetales y cultivos con superficies
superiores a 5Has. En el caso de regiones donde dominan los
minifundios la informacin deber
ser complementada con clasificacin de imgenes de mayor
resolucin.
Las imgenes se obtuvieron del Banco de datos del Instituto de
Clima y Agua del INTA y
del INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) a travs del
enlace http://www.inpe.br/.
Para cada escena se trabaj con todas las fechas disponibles
dentro de una campaa
agrcola (descartando las que presentaban cobertura de nubes)
eligiendo aquellas que mejor
diferenciaran los distintos usos del suelo. Tratando de aumentar
la precisin en la clasificacin de
cultivos de invierno y verano, se utilizaron aquellas capturas
coincidentes en fecha con la poca de
floracin de los diferentes cultivos, facilitando la
diferenciacin entre los mismos y en relacin a
otras coberturas: pasturas naturales o implantadas, bosques,
suelo desnudo, agua, salinas, etc.
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La campaa elegida para la clasificacin de las dos escenas usadas
como ejemplo fue la
2006-2007 (por presentar menor cobertura de nubes y ms fechas de
captura) y las fechas
utilizadas para cada escena fueron:
Path-row 226-083: 21 enero 2007, 15 de septiembre 2006, 4 de
diciembre 2006, 22febrero del 2007 y 27 de abril de 2007.
Path row 226-084 : 21 enero 2007, 15 de septiembre 2006, 4 de
diciembre 2006. Para la clasificacin de cada escena ( identificada
por su path-row) y fecha se compusieron
las imgenes Landsat TM en tres bandas del espectro
electromagntico 3, 4, y 5 (rojo, infrarrojo
cercano e infrarrojo medio) que por experiencia son las que
brindan la mayor informacin sobre
coberturas agrcolas y permiten trabajar con clasificaciones no
supervisadas con el mayor grado de
acierto (imprescindible cuando se clasifica imgenes del pasado
que carecen de control terrestre).
La banda 3 captura las respuestas espectrales de las diferentes
coberturas a la porcin roja
de la luz recibida del sol y permite reconocer el contenido de
cloroplastos de las diferentes
coberturas vegetales. La banda del infrarrojo cercano (4)
permite interpretar las condiciones de
estado sanitario de la planta y la del infrarrojo medio (5)
permite evaluar las diferencias en
contenido de humedad de las diferentes coberturas y que en las
plantas esta determinado por su
estructura celular. Estos tres factores generan una determinada
firma espectral para cada cobertura
que variar a lo largo de su ciclo fenolgico y es detectada a
traves de una clasificacin
multiespectral y multitemporal.
El mtodo utilizado tiene la ventaja que permite ir clasificando
las diferentes coberturas a
lo largo de la campaa agrcola emitiendo informes parciales de
los diferentes usos del suelo a
medida que el satlite va capturando nuevas imgenes. Teniendo en
cuenta el nmero de imgenes
a clasificar y el tiempo requerido para territorios de gran
superficie (como Argentina) el mtodo
minimiza los controles terrestres cuando se hace a tiempo real y
permite incluso excluirlos en
trabajos sobre series histricas. Permite asimismo utilizar
imgenes con un cierto porcentaje de
nubes siempre que la informacin contenida en la parte libre sea
imprescindible para lograr una
mejor discriminacin entre coberturas.
Se utiliz para la clasificacin el sofware ERDAS IMAGINE 8.4.
En el mtodo propuesto , la clasificacin no supervisada ISODATA
se inici sobre una
escena en una de las fechas generando un nmero de clases atento
a la diversidad que se observ
en la imagen (20 a 30 clases) . La clasificacin original genera
un archivo de estadsticas mediante
el cual pueden obtenerse las curvas correspondientes a la
respuesta espectral de cada una de las
clases.
Cada clase se asigna a una determinada cobertura presente en la
escena clasificada,
encontrndose clases puras (donde todos los pixeles han sido
correctamente asignados a una categora) y otras que presentan
pixeles correspondientes a ms de una cobertura de suelo.
Las clases que presentan confusin son reasignadas a la categora
correspondiente
mediante la utilizacin de otras fechas y un modelo que se
estructura utilizando el mdulo
.Modeler del programa ERDAS. . A travs del modelo se integraron
a la clasificacin original otras fechas y bandas que se
consideran imprescindibles para la mejor asignacin de los
pixeles a las diferentes categoras de
uso del suelo mediante una funcin condicional que permite la
reasignacin de los pixeles. El proceso para llevar a cabo esta
reasignacin consiste en la aplicacin de una serie de
condiciones
en funcin de valores de reflectancia en las diferentes bandas
del espectro eletromagntico que
caracterizan una determinada cobertura (asignacin por umbrales
de respuesta espectral). El valor
digital en una sola de las bandas de cualquiera de las imgenes
adicionales, utilizadas para la
clasificacin, puede ser suficiente para que los pxeles mal
asignados dentro de una clase sean
reasignados a la correcta. Estas condiciones se decidieron a
partir del contraste entre la respuesta
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radiomtrica de un cultivo en una determinada etapa fenolgica con
el resto de las cubiertas, lo
cual puede observarse en los histogramas de frecuencia. As, por
ejemplo, si un pxel que debiera
pertenecer a la clase soja se encuentra mal asignado dentro de
otra clase, al cumplir con un valor digital determinado en una o ms
bandas de una o ms fechas es reasignado a la clase Soja. Siguiendo
el mismo camino se resuelve el caso inverso, donde un pxel mal
asignado a la clase
Soja, puede ser eliminado. Tambin se pueden analizar, con la
misma metodologa, cocientes de bandas u otras combinaciones que
mejoren la separacin.
El mtodo utilizado solo permite obtener estadsticas de la
clasificacin inicial pero no de
cada paso de la aplicacin del modelo utilizado para la
reasignacin de pixeles. Una vez obtenida
la clasificacin final y de contar con informacin de control
terrestre pueden evaluarse los
resultados realizando una matriz de confusin.
En el caso de la clasificacin realizada no se dispuso de
controles terrestres a tiempo real
(ya que la clasificacin fue realizada con posterioridad a la
cosecha de los cultivos
correspondientes a la campaa 2006-2007).
La clasificacin de la escena 226-084 ( Fig 3) se hizo utilizando
3 fechas a lo largo de la
campaa agrcola 2006-2007. Se eligieron (atento al calendario
agrcolas de la zona relevada) la
fecha que mejor destacara los cultivos de invierno (septiembre)
y que pudiera reconocer y
diferenciar los cultivos de verano (diciembre para el caso del
maz) y enero-marzo para el caso de
la soja. La extensin del anlisis sobre este ltimo cultivo se
explica por las diferentes grupos de
madurez , fechas diferenciadas de implantacin y caractersticas
de desarrollo (grupos cortos o
largos, cultivos de primera y segunda) que determinan perodos de
mxima respuesta espectral
para las diferentes variedades extendidos en el tiempo. Las
escenas seleccionadas fueron: 21 enero
2007, 15 de septiembre 2006, 4 de diciembre 2006.( Fig 3)
Figura 3 imgenes temporales empleadas 226-084- 21 enero de 2007
226-084-15 septiembre 2006 226-084- 4 de diciembre de 2006
Previo a la clasificacin las imgenes fueron georeferenciadas a
la proyeccin UTM, faja
21 , tomando como base para la georreferenciacin las imgenes
disponibles en el Earth Science
Data Interface (ESDI) del Global Land Cover Facility que
muestran una gran precisin
geoespacial.
Las imgenes base fueron bajadas de la pgina web:
http://glcfapp.umiacs.umd.edu:8080/esdi/index.jsp
Se utiliz para la georreferenciacin el mtodo de vecino ms prximo
para realizar el proceso porque es el nico que preserva los valores
originales (ND) de las imgenes que deben ser
utilizadas en la clasificacin.
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La clasificacin por mtodo no supervisado se realiz con el mdulo
Classifier del programa ERDAS partiendo de la imagen que contena la
mxima informacin sobre los diferentes
usos del suelo, totalmente libre de nubes. En este caso se parti
de la imagen del 21 de enero de
2007 (que mejor destaca las coberturas de soja).
El programa utiliza el algoritmo ISODATA para ejecutar la
clasificacin. El mtodo
Isodata Clustering usa la formula de distancia espectral mnima
para formar cmulos (clusters). El mtodo comienza con un cmulo
promedio arbitrario o con el promedio de un conjunto de de
firmas espectrales existentes. Cada vez que repite el proceso de
formacin de cmulos el promedio de estos se modifica. El nuevo
promedio se usa en la interaccin siguiente, repitiendo el
procedimiento hasta alcanzar el nmero de interacciones
solicitado. Las consignas asignadas al
programa fueron el logro de 20 a 30 clases de acuerdo a la
complejidad de las coberturas presentes
en cada escena y ejecutar el proceso con 6 iteracciones y un
umbral de convergencia del 95%.
Luego de obtener las clases requeridas (20 en el caso de la
escena 226-084) y teniendo en
cuenta criterios de interpretacin visual basados en la
experiencia del operador se establece la
asignacin de clases a las diferentes coberturas del suelo
encontradas en la escena.
El producto obtenido y la asignacin de categoras inicial se
observa en Fig 4.
Fig 4: Clasificacin inicial imagen 226-084 y asignacin de
colores a las diferentes
categoras sobre la paleta: azul-agua, cyan-suelo desnudo o
rastrojo. Verde pasturas implantadas
o naturales afectadas a ganadera, magenta-soja , marron- maiz,
violeta- soja de segunda)
La asignacin de clases se ratific mediante el Reporte Estadstico
obtenido de la
clasificacin (Fig 5) que permite estructurar una tabla Excel
generando los grficos dinmicos de
las diferentes clases.
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Fig 5 Reporte estadstico obtenido con la herramienta signature
editor del mdulo classifier
Las figuras 6a a 6c muestran las respuestas espectrales en cada
una de las bandas utilizadas
(rojo-infrarrojo e infrarrojo medio) de las diferentes clases de
usos del suelo encontradas en la
escena clasificada.
Como Soja de primera han sido asignadas varias de las clases
encontradas por el clasificador ( clases 15 a 20) lo que demuestra
la gran variedad de cultivares grupos cortos y medios - que
participan de este cultivo (Fig 6a). A la fecha de la imagen (21 de
enero) el cultivo
se encuentra en estado de floracin con la mxima respuesta en el
infrarrojo cercano (layer 2).
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Fig 6a: Firma espectral de soja.
El cultivo de soja pudo diferenciarse claramente de otras
categoras de uso del suelo en las clases consideradas puras y que
correspondieron a lotes de maz, rastrojo, trigo-soja de segunda,
pastura y agua. (fig 6b)
Fig 6b: Firma espectral de soja (clase 20) comparado con maiz
(clase 14), pastura
(clase 10), rastrojo y suelo desnudo (clase 5), trigo-soja
(clase 12) y agua (clase 1)
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Otras clases presentaron alta confusin entre categoras (Fig
6c).
Fig 6c: Respuesta espectral de clases no puras
Las firmas de estas clases muestran similitudes entre aquellas
asignados a soja de primera,
maiz , trigo-soja y pastura y debieron ser reasignadas haciendo
uso de imgenes de otras fechas
(anlisis multitemporal).
Se estructur un modelo para la reasignacin de las diferentes
clases que presentaban
confusin con el mdulo Modeler del ERDAS , herramienta model
maker y funcin condicional como se observa en Fig 7, que permiti
reasignar en el interior de una clase pxeles que correspondan a
otras cubiertas vegetales. El intrprete fija para cada categora de
inters la
banda y fecha que permite la mejor separacin entre clases y
determina los valores espectrales que
mejor ayudan a la discriminacin (reasignacin por paraleleppedos)
(Fig 7 y 8)
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Fig 7- Imgenes de diferentes fechas integradas en el modelo. Las
interacciones se repiten
hasta que se obtiene la mejor asignacin de pxeles a las
diferentes clases.
Fig 8: Funcin condicional por medio de la que se asigna a las
clases que presentan en su
interior pixeles correspondientes a otra clase los valores de
reflectancia entre los que va a estar
determinada su nueva asignacin.
Una vez finalizada la reasignacin de pixeles a las categoras
correspondientes se procedi
a la recodificacin de las clases ya que varias clases pueden
corresponder a un mismo tipo de
cobertura de suelo.
Finalmente se procedi al filtrado de la imagen recodificada para
mejorar la asignacin de
categoras a los diferentes lotes. Se eligi un filtro de pasa
bajo (3x3) y se realiz la operacin
mediante un modelo armado al efecto (Fig. 9)
Fig 9- Modelo de pasa bajo (3x3) elegido para el filtrado.
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En la figura 10 se puede observar la imagen clasificada inicial
y final con la
correspondiente paleta de colores de cada clase.
Fig 10: clasificacin inicial y final escena 226-084 donde se
identificaron 6 coberturas de
suelo: azul-agua, cyan-suelo desnudo y rastrojo, verde pastura,
marrn-maz, magenta-soja de
primera, violeta: trigo-soja.
Armado final del mosaico
En cada escena clasificada se respet la misma paleta de colores
para las diferentes
coberturas del suelo comunes a ambas y se agregaron nuevas
categoras para usos que
aparecieron al incorporar otras escenas . Una vez clasificadas
todas las escenas se procedi al
armado del mosaico de coberturas de uso de suelo utilizando el
mdulo Data Prep en su funcin Mosaic images . Fig 11.
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Fig. 11: Mosaico de las 2 escenas clasificadas
La paleta de colores que representan las diferentes coberturas
de suelos presentes en el rea
en estudio (8) tienen la siguiente asignacin:1. azul-agua,2.
celeste-suelo desnudo y rastrojo ,3.
verde claro: pasturas implantadas y naturales con ganadera, 4.
maz, 5.magenta soja primera,
6.violeta- trigo-soja, 7 verde oscuro- Forestal implantado o
bosque en galera, 8 amarillo-otros
cultivos de invierno.
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El mosaico final se incorpor al SIG para ser vinculado a la capa
de divisin
administrativa que se considere (departamento, cuartel, etc) y
poder generar las estadsticas sobre
superficie de los diferentes usos del suelo a nivel de unidad
administrativa. (fig12)
Fig. 12: Mosaico de las 2 escenas clasificadas con superposicin
de layer de partidos.
Los resultados obtenidos de la interseccin a nivel de partido
(considerando solo los
totalmente incluidos en el mosaico) se detallan en cuadro 1:
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Cuadro 1: Superficie de soja calculada sobre los 15 partidos
totalmente incluidos en el
mosaico suman 1.015.000Has.
La superficie total de soja medida en los partidos incluidos
totalmente en el mosaico resulto
cercana al 1.000.000 de Has que atento a los rindes zonales
aportaran un total de 3.000.000Tn,
totalmente sustentables porque no se han operado cambios en el
uso de la tierra (dedicada a
agricultura o pecuario) en los ltimos aos.
La interseccin hecha a nivel de partido puede ser desagregada en
reas de menor
superficie : cuartel, circunscripcin, etc.
Una vez determinadas las superficies aptas en cada unidad
poltica se construir una planilla de referencia para determinar que
unidades podran ser certificadas en su totalidad por su
denominacin de origen (cuartel, circunscripcin, etc) al momento
del recibo de mercadera y no
precisaran de certificacin individual por establecimiento de
origen.
Este listado (al que se acceder por un sistema de consulta
especialmente diseado a tal efecto )
ser el insumo a emplear por las plantas de acopio a fin de
clasificar la mercadera en apta o no apta (de acuerdo a la
procedencia referida en la Carta de Porte ) para luego en el
balance de masas calcular el porcentaje y/o volumen total del
producto a elaborar proveniente de zonas
agrcolas sin cambio del uso del suelo.
Observaciones finales:
Las imgenes utilizadas en el estudio estn disponibles en Banco
de Datos Internacionales por lo que resulta un elemento imposible
de alterar tanto en fecha
como en datos de captura. Las mismas pueden ser clasificadas
tanto con la
metodologa propuesta u otras consignadas en los clasificadores
de los diferentes
software de mercado.
La evolucin de los usos del suelo puede ser seguida a lo largo
de los aos (existen imgenes desde 1972 a la fecha).
Por la objetividad de la informacin que suministran han sido
utilizadas y aceptadas en cientos de juicios sustanciados tanto
ante tribunales ordinarios como ante la
suprema corte de justicia por daos y perjuicios provocados por
acciones
antrpicas (Serenar SA/Pcia . de Bs. As expte 457, Sejatovich
Fernanadez Matilde y
otros c/Pcia de Bs,. As. Etc), disputa entre partes societarias
por evaluacin de la
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Propuesta metodologia para la determinacin de zonas aptas para
la exportacin de biodiesel de soja Argentino
Lic. Stella Carballo Ing. Jorge Hilbert
Fecha: 17/11/2010
N Doc BC-INF-19-10
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produccin en diferentes aos, e incluso utilizada por organismos
de gobierno
(AFIP, Municipalidades, etc) para el cobro de diversos impuestos
relacionados con
la produccin agrcola, o por compaas aseguradoras para derimir el
alcance de
daos en la produccin.
La metodologa propuesta ha sido validada en numerosos trabajos
realizados dentro del Instituto de Clima y Agua del INTA para la
evaluacin de la superficie
sembrada con diferentes cultivos a nivel nacional, provincial y
municipal, as como
tambin de las reas utilizadas con pasturas para actividades
ganaderas, bosques
implantados, etc.
La incorporacin de la informacin original georeferenciada y la
obtenida por clasificacin en un SIG le otorga flexibilidad al
sistema de control , permitiendo a
los auditores un rpido acceso a la informacin y vinculacin con
datos GPS
obtenidos a campo.
