Contexto Cada vez que un agricultor observa un cultivo de maíz se puede decir que el o ella están "percibiendo remotamente" su estado de crecimiento. Los.

Presentación del tema: "Contexto Cada vez que un agricultor observa un cultivo de maíz se puede decir que el o ella están "percibiendo remotamente" su estado de crecimiento. Los."— Transcripción de la presentación:

1 Detección de severidad de daño de roya del café (Hemileia vastratrix) mediante sensores remotos.

2 Contexto Cada vez que un agricultor observa un cultivo de maíz se puede decir que el o ella están "percibiendo remotamente" su estado de crecimiento. Los colores y formas de las hojas le permiten hacer una determinación visual de sí el cultivo se encuentra bajo algún tipo de estrés por sequía, deficiencia nutricional o infestación por plagas o enfermedades (Palacios, 2005).

3 Percepción Remota De acuerdo a la ASPRS (American Society for Photogrammetry and Remote Sensing), la Percepción Remota o Teledetección se define como la medición y adquisición de información de algunas propiedades de un objeto o fenómeno, a través de un dispositivo de grabación que no tiene contacto físico con el objeto o fenómeno en estudio. Sin pretender encontrar una definición perfecta, parece claro que las definiciones más habituales incluyen los siguientes aspectos: La adquisición de información a distancia, sin entrar en contacto material con el objeto observado Se realiza a través de sensores (instrumentos susceptibles de captar la radiación electromagnética) localizados en plataformas móviles. Se registra radiación electromagnética La transformación de los datos obtenidos en información útil por medio de técnicas de interpretación y reconocimiento de las superficies. Tomado de Sobrino, 2000

4 Analogía sobre el uso y aplicaciones de Percepción Remota
Cámaras Fotográficas Sensores Pasivos aerotransportados u Orbitales (Ópticos) Sensores Activos aerotransportados u Orbitales (Radar) Algunas aplicaciones importantes del análisis mediante sensores remotos son: Estimaciones y monitoreo ambiental (crecimiento urbano, desechos peligrosos, etc.) Detección y monitoreo de cambios globales (destrucción de la capa de ozono, deforestación, calentamiento global, etc.) Agricultura (condición de los cultivos, predicción de rendimientos, erosión de suelos, etc.) Explotación de recursos no renovables (minerales, petróleo, gas natural, etc.) Recursos naturales renovables (suelos, bosques, océanos, etc.) Meteorología (Dinámica atmosférica, predicción del tiempo) Generación de mapas (topografía, uso del suelo, Ingeniería Civil, etc.) Resonancia magnética Ultrasonido Rayos X

5 Percepción Remota y Plagas Agrícolas
Las plagas y enfermedades inciden en el rendimiento y la calidad de las plantas cultivadas lo cual representa serias perdidas económicas [Tatchell, 1989; Walker, 1983; MacLeod, et al, 2004]. Desde el punto de vista físico, la Percepción Remota parte del principio de la existencia de una perturbación ó interacción de la luz con los objetos, lo que proporciona datos de reflectancias en regiones del espectro electromagnético con las que se construyen las firmas espectrales La espectro radiometría utiliza las firmas espectrales para caracterizar los objetos detectados. Adaptado de Jensen 2000

6 Vegetación; firma espectral de cultivos
Las plagas y enfermedades pueden inducir estrés fisiológico o cambios físicos en las plantas, tales como clorosis o amarillamiento, necrosis, crecimiento anormal, marchitamiento, retraso en crecimiento, defoliación, deformación de hojas. Además, estos cambios pueden alterar las propiedades reflectantes del cultivo. Tomado de Apan, 2005

7 Fuente: Apan, 2005 Para derivar información relacionada a plagas con Percepción Remota se aborda desde: El uso de firmas espectrales y su relación directa con algún daño o síntoma. La construcción de índices de vegetación y su relación con parámetros agronómicos tales como IAF, Producción de Biomasa, Rendimiento entre otros.

8 Caso Roya del Café (Hemileia vastratrix) en el Estado de Chiapas
El área de Percepción Remota del LaNGIF, mediante técnicas de espectro radiometría y datos de campo, correlacionaron Índices de Vegetación con distintos niveles de defoliación en plantas de café y Severidad de daño en hojas provocada por Roya (Hemileia vastratrix). La distribución espacial de daños estuvo sujeta al padrón de parcelas de café en el estado de Chiapas y datos del satélite LandSat 7, sensor ETM+ cuya temporalidad estuvo acotada entre el 22 de Marzo y el 14 de Abril. Este piloto, pretende colocarse como esquema para el monitoreo rápido de daños ocasionados por plagas y enfermedades en cultivos agrícolas

9 DESARROLLO Datos de Campo 1 2 3
En la Región del Soconusco, Chiapas, México (1) y usando un Radiométro Multiespectral tipo CropScan ® y cámaras fotográficas ordinarias, los días 1 y 2 de Abril de 2013 se obtuvieron firmas espectrales de cafetos bajo diferentes condiciones de defoliación (2). Además de cada cafeto medido radiométricamente se obtuvieron fotografías a nadir y fotografías de muestras de hojas a diferentes estratos (3). 3

10 Datos Satelitales El ETM+ es un sensor multiespectral radiométrico a bordo del satélite LandSat 7; provee imágenes con 8 bandas espectrales. La resolución espacial es de 30 metros en las bandas visibles e infrarroja cercana (bandas 1-5 y 7). De este sensor se utilizaron la bandas 3 y 4 para generar un mosaico con 6 imágenes que cubrieron al estado de Chiapas. Cuadro 1. Hileras, Columnas y temporalidad de las imágenes utilizadas

11 Datos Auxiliares El procesamiento de los datos fue acotado al padrón de parcelas dedicadas a la actividad de producción de café.

12 Estimación de la defoliación en Café
PROCESAMIENTO Estimación de la defoliación en Café 3 Utilizando las bandas 3 y 4 de las imágenes LandSat ETM+, estimó el NDVI. El NDVI, es una variable agronómica indirecta para estimar la cobertura foliar de plantas de café. EL % inverso de la cobertura foliar, se tomó como el nivel de defoliación. 2 Un dato de NDVI a nivel de parcela se relaciona de manera lineal con su cobertura foliar. El dato NDVI a nivel parcela es equiparable al mismo dato pero nivel pixel (30x30m) la imagen LandSat ETM+ 1 El índice de vegetación (NDVI) a nivel de sitio (conjunto de plantas de café en un área de 12.5 m2) se comporta de manera lineal con su cobertura vegetal (% suelo-vegetación).

13 PROCESAMIENTO Estimación de Severidad en Hojas causadas por Roya del Café (Hemileia vastratrix) 3 Los datos de severidad de daño en hojas a nivel parcela (equiparable a la información a un pixel de 30x30m) mantiene una relación lineal con NDVI mediante la ecuación (r2= 0.81): Y= x ; donde Y: % de Severidad, X:NDVI 2 La variabilidad de absorción en la fracción del Rojo (660 nm) y de reflectancia en la fracción de Infrarrojo Cercano (830 nm) proporcionan información relacionada a la condición de las plantas. Esta propiedad se consideró al momento de generar un índice de vegetación (NDVI, sigla en Ingles), para relacionar NDVI-Severidad en hojas. 1 Se procesaron fotografías de las muestras de hojas obtenidas en cada árbol medido radiométricamente para obtener % de daño en hojas/cafeto/sitio.

14 RESULTADOS Dada la resolución espacial de las imágenes LandSat ETM+ (pixel de 30x30m), permiten estimar la severidad de daño por defoliación en café a nivel parcelario

15 RESULTADOS El 67% de la superficie del padrón de parcelas con cultivo de café en Chiapas mantiene una severidad por defoliación que oscila entre el 30% y 40%, en tanto que solo el 14% alcanza severidad de hasta el 50% de defoliación y solo el 2% de la superficie se conserva en estado de cobertura casi total (sin defoliación)

16 RESULTADOS El 79% de la superficie del padrón de parcelas con cultivo de café en Chiapas mantiene una severidad foliar que oscila entre el 18% y 25% de afectación, en tanto que solo el 13% alcanza severidad de hasta el 15 de severidad.

17 Comentarios La aplicación de espectro radiometría de campo apoyada con imágenes de satélite, permiten aproximar la distribución espacial de un problema agrícola con diferentes niveles de severidad. En este sentido, la Percepción Remota es una herramienta económica (uso de imágenes de disponibilidad libre) que cubre gran extensión territorial en poco tiempo; ventaja que puede ser aprovechada para implementar un esquema de monitoreo de plagas agrícolas en tiempo real (cuasi, depende de la resolución temporal de la plataforma a utilizar). Un esquema de monitoreo satelital de plagas agrícolas requiere datos de Percepción Remota a bordo de las plataformas orbitales y datos en tierra (brigadas de campo). Aspecto importante para calibración y validación de los productos satelitales que ayuden a la toma decisiones a los cafeticultores. La aplicación del trabajo piloto realizado en el estado de Chiapas, ofrece información que aun requiere de los pasos de validación y ajuste.

18 BIBLIOGRAFIA Asociación Mexicana de la Cadena Productiva del Café, A. C Plan Integral de Promoción del Café de México. México, D. F. Chuvieco, E Fundamentos de Teledetección Espacial. 3ª Ed. RIALP, S.A. Madrid, España. Hernández P. J. y D. Montaner F Patrones de Respuesta Espectral. Facultad de Ciencias Forestales, Universidad de Chile. Chile. Palacios V. E y J. E. Palacios S Notas del curso: Introducción a los Sensores Remotos y a los Sistemas de Información Geográfica Sánchez R. E., M. A. Torres C., A. Fernández P., M. Aguilar A., I. Pino S. y L. Granado R Comparación del NDVI con el PVI y el SAVI como Indicadores para la Asignación de Modelos de Combustibles para la Estimación del Riesgo de Incendios en Andalucía. Universidad de Alcalá. España. Tucker, C.J Red and photographics infrared linear combination for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment 8: