Una nueva técnica estima la demanda hídrica y mejora los mapas agrícolas

Un equipo coordinado desde Chile por la Universidad de Concepción ha desarrollado una metodología para la estimación de la demanda hídrica –medida como ‘evapotranspiración real’ ó ET– en espacios con cobertura vegetal completa (aunque ya se encuentra en desarrollo para los cubiertos parcialmente).

En el área del procesamiento digital de imágenes, también se han ideado técnicas de fusión de imágenes para mejorar la resolución espacial y el procesado de los mapas de ET. Además se ha creado una versión BETA de una plataforma que servirá como sistema de soporte.

El objetivo final es el desarrollo y evaluación de una metodología que permita el manejo adecuado de los recursos hídricos en la agricultura utilizando datos que se obtienen de forma remota. La información se podrá conocer a través de una plataforma on line. La iniciativa, en la que están involucradas empresas agrícolas chilenas, trata de aumentar la rentabilidad de este tipo de explotaciones a través de las nuevas tecnologías de la información.

Un factor innovador del proyecto es el uso de imágenes de alta resolución para la determinación de evapotranspiración. Hasta ahora las estimaciones de demandas hídricas y la programación del riego se han realizado por medio de mediciones puntuales in situ (como control de humedad, estaciones meteorológicas, bandejas de evaporación) o mediante el uso de modelos, pero sin considerar la variabilidad espacial presente a nivel predial (de haciendas o heredades).

El uso de imágenes tomadas desde aviones o satélites se ha popularizado especialmente para conocer índices de vegetación y estimaciones de producción. Sin embargo, en los últimos años, la estimación de evapotranspiración utilizando imágenes de satélite se ha convertido en una solución factible para la estimaciones de ET espacialmente distribuida.

Aportación española a la fusión de imágenes

Uno de los desarrollos innovadores que aporta este proyecto es el uso de metodologías que unen imágenes de diferentes sensores, y que se pueden aplicar a escala local (a nivel de predios). Constituye la principal contribución de los investigadores de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FIUPM).

El proyecto, que se inició en 2010 y concluirá en 2014, está financiado por el Fondo de Fomento al Desarrollo Científico de Chile. De hecho, ofrece una aplicación directa a la agricultura con la información del satélite chileno FASAT-CHARLIE que opera la fuerza aérea de aquel país. Además de la Universidad de la Concepción y la UPM, participan las universidades de Córdoba (España), Leibniz Hannover (Alemania) y California Davis (EEUU) .

Referencias bibliográficas:

Mario Lillo-Saavedra, Consuelo Gonzalo Martín, Octavio Lagos. «Toward Reduction of Artifacts in Fused Images». International Journal of Apply Earth Observation & Geoinformation, 13 (IF: 1.557): 368- 375, 2011.

Mario Lillo Saavedra y Consuelo Gonzalo Martín. «Toward multi-scale object-based images fusion». Remote Sensing and Geoinformation not only for Scientific Cooperation – European Association of Remote Sensing Laboratories (Prague), 401- 406, 2012.

Consuelo Gonzalo Martín y Mario Lillo Saavedra. «Multiscale object-based classification of satellite images merging multispectral information with panchromatic textural features». Remote Sensing and Geoinformation not only for Scientific Cooperation – European Association of Remote Sensing Laboratories (Prague), 394- 400, 2012.

Consuelo Gonzalo Martín, Mario Lillo Saavedra, Ángel Mario GARCÍA Pedrero y David, Fonseca Luengo.»Una metodología multiescala basada en objetos para la determinación automática de áreas de interés». Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica (aceptado para su publicación).

M. Carrasco-Benavides, S. Ortega-Frías, L. Lagos, J. Kleissl, L. Morales, C. Poblete-Echeverría and R. Allen. «Crop coefficients and actual evapotranspiration for drip-irrigated Merlot vineyard using multiespectral satellite images». Irrigation Science (en prensa).