Presentan el cuarto mapa nacional de cultivos extensivos

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Esta herramienta, elaborada por especialistas del INTA de 28 unidades, brinda informaci贸n a escala detallada sobre la ubicaci贸n de los principales cultivos extensivos para la descripci贸n de cada campa帽a agr铆cola. Con esto, la Argentina es uno de los cinco pa铆ses que cuentan con sistemas satelitales de seguimiento de cultivos extensivos para granos. Un insumo clave para planificar la producci贸n, el transporte, el acopio de productos y la distribuci贸n de insumos.

Con el objetivo de conocer la distribuci贸n espacial de cultivos y sus cambios en y entre campa帽as agr铆colas que describen procesos de expansi贸n, intensificaci贸n y rotaci贸n agr铆cola, especialistas del INTA de 28 unidades del pa铆s (incluyendo Agencias de Extensi贸n, Estaciones Experimentales e Institutos de Investigaci贸n) publicaron esta nueva edici贸n del Mapa Nacional de Cultivos para la campa帽a 2021/2022.

Este informe presenta el聽Mapa Nacional de Cultivos (MNC) correspondiente a la campa帽a 2021/2022. De esta manera se completa una secuencia de mapas de 4 campa帽as agr铆colas consecutivas: 2018/2019, 2019/2020, 2020/2021 y 2021/2022.

鈥淒esde la primera edici贸n del MNC el conjunto de agentes de INTA involucrados no dej贸 de crecer, incorporando conocimiento local y t茅cnico, desarrollando y ajustando el protocolo de relevamiento, enriqueciendo la evaluaci贸n de los resultados, aumentando as铆 la provisi贸n de m谩s y mejor informaci贸n cartogr谩fica al sector agropecuario鈥, indic贸 Santiago Banchero, especialista en sistemas de informaci贸n del Instituto de Clima y Agua del INTA y uno de los desarrolladores.

En esa l铆nea, agreg贸: 鈥淟a disponibilidad de informaci贸n a escala detallada y con alcance nacional de la ubicaci贸n de los principales cultivos extensivos constituye una herramienta clave para la planificaci贸n de la producci贸n, transporte, acopio de productos y distribuci贸n de insumos鈥.

En ese sentido, subray贸 que 鈥渓a generaci贸n de estos mapas en campa帽as consecutivas permite analizar aspectos adicionales como zonas de expansi贸n o retracci贸n de la agricultura, rotaciones de cultivos y agr铆cola-ganaderas y una cuantificaci贸n objetiva del grado de monocultivo y su distribuci贸n espacial鈥.

Por cuarto a帽o consecutivo y en forma repetida en el tiempo, el INTA genera esta informaci贸n que le permite a la Argentina sumarse al reducido grupo de pa铆ses que cuentan con sistemas satelitales de seguimiento de cultivos extensivos para grano, como los que cuentan los Estados Unidos (NASS), China (CropWatch), Canad谩 (AAFC) y Europa (MARS), entre otros.

鈥淓sta nueva publicaci贸n del Mapa Nacional de Cultivos aporta informaci贸n para la caracterizaci贸n de los cambios interanuales en la distribuci贸n de cultivos extensivos en las principales regiones agr铆colas de Argentina鈥, coment贸 por su parte Diego de Abelleyra, investigador del mismo instituto.

En esa l铆nea, agreg贸: 鈥渆sto es clave para generar mapas representativos de los cultivos y otras coberturas presentes en cada zona y cada campa帽a, algo que puede presentar gran variabilidad鈥. Siguiendo a de Abelleyra, 鈥渓a continuidad temporal de los mapas de cultivos generados permitir谩 disponer de series de tiempo extensas que permitir谩n caracterizar de una manera m谩s robusta procesos de cambio que describen los sistemas de producci贸n agropecuaria de las distintas regiones de Argentina (expansi贸n, retracci贸n, rotaciones, monocultivo), constituyendo una herramienta sin precedentes para evaluar la sustentabilidad de la producci贸n agr铆cola鈥.

Los especialistas coincidieron que 鈥淪e espera que en el mediano plazo la informaci贸n provista por estas colecciones de MNC puedan ser generadas en tiempo real, permitiendo el desarrollo de nuevos productos, tales como la estimaci贸n del rendimiento agr铆cola a nivel lote, pron贸sticos de producci贸n de granos a nivel departamento y la caracterizaci贸n de sistemas de producci贸n de granos, entre otros鈥.

驴C贸mo se realiz贸?

La metodolog铆a consisti贸 en la realizaci贸n de clasificaciones supervisadas a partir de 铆ndices obtenidos de im谩genes satelitales de la plataforma Landsat. Las muestras de entrenamiento y validaci贸n fueron obtenidas a partir de relevamientos a campo e informaci贸n complementaria correspondientes a la campa帽a agr铆cola 2021/2022.

鈥淪e consider贸 una zonificaci贸n que incluye las principales 谩reas agr铆colas del pa铆s, basada en las zonas del Panorama Agr铆cola Semanal (PAS) de la Bolsa de Cereales de Buenos Aires鈥, explic贸 Santiago Ver贸n, otro de los desarrolladores de la herramienta del Instituto de Clima y Agua.

De acuerdo con Ver贸n, 鈥渆sta zonificaci贸n agrupa departamentos o partidos en 15 zonas en funci贸n de la distribuci贸n y abundancia de cultivos鈥.

En este trabajo se consideraron las zonas I a XV con modificaciones. Tambi茅n se consider贸 una zonificaci贸n de 谩reas agroecol贸gicas, para evitar incluir dentro de departamentos zonas 谩ridas o con relieve muy marcado que impida la presencia de cultivos.

鈥淧ara cada zona se realizaron clasificaciones supervisadas en forma independiente, es decir clasificaciones que son entrenadas con muestras de referencia, que brindan informaci贸n georeferenciada del tipo de cultivo y otras clases no agr铆colas observadas en un n煤mero de lotes o parches a lo largo de la campa帽a considerada鈥, afirm贸 el investigador.

Las muestras de entrenamiento se obtuvieron principalmente a trav茅s de relevamientos a lo largo de diversas rutas del pa铆s buscando cubrir las principales 谩reas agr铆colas de las zonas definidas. Se realizaron relevamientos desde veh铆culo para la toma de muestras de acuerdo a lo propuesto en la red JECAM (2018), siguiendo un protocolo propio de muestreo.

Los recorridos se realizaron en dos momentos del a帽o: entre agosto y diciembre de 2021 (para identificar cultivos de campa帽a de invierno) y entre febrero y mayo de 2022 (para identificar cultivos de campa帽a de verano). Los puntos fueron convertidos a pol铆gonos de 50 metros de radio con un m茅todo semi-autom谩tico, asegurando que describan un 谩rea homog茅nea dentro de un lote o parche de vegetaci贸n.

Tambi茅n se incorporaron muestras complementarias de interpretaci贸n visual y observaci贸n de series de tiempo en zonas no agr铆colas. En todos los casos se trat贸 de informaci贸n georreferenciada a partir de la cual se generaron pol铆gonos de entrenamiento.

鈥淐onsideramos la definici贸n de cultivos agr铆colas propuesta por la red JECAM (2018), que considera una cobertura herb谩cea plantada y cosechada dentro de los 12 meses. Como excepci贸n, tambi茅n se incluye a los cultivos de ca帽a de az煤car鈥, se帽al贸 Ver贸n.

Para cada zona se definieron clases de cultivos que en conjunto representaron hasta el 95 % del 谩rea sembrada de los departamentos incluidos en cada zona PAS, durante 5 campa帽as agr铆colas. Tambi茅n se registraron otras clases no agr铆colas con la finalidad de discriminar el 谩rea agr铆cola y no agr铆cola.

Mediante la herramienta Google Earth Engine, se generaron 铆ndices a partir del cat谩logo de im谩genes LANDSAT (30 metros de resoluci贸n) disponibles para el 谩rea de estudio durante la campa帽a 2021-2022.

Se utilizaron dos tipos de 铆ndices: 铆ndices basados en m茅tricas que describen la distribuci贸n de frecuencias (percentiles, desv铆o est谩ndar) de los valores observados en 2 subper铆odos de tiempo (e.g. MapBiomas Chaco), e 铆ndices que describen la din谩mica temporal de 铆ndices de vegetaci贸n a lo largo de la campa帽a y que pueden describir mejor la din谩mica de cultivos que presentan una estacionalidad muy marcada.

Se realizaron separadamente clasificaciones para cada una de las 15 zonas en que se divide el mapa, incluyendo las clases de las que se dispuso de m谩s de 30 muestras de entrenamiento por zona.

Una herramienta clave para el sector

El Mapa de Cultivos 2021/22 se present贸 de forma online en un webinar disponible para todo p煤blico. All铆 expusieron reconocidos especialistas del sector, como Pedro Vigneau, presidente de Maizar, qui茅n rescat贸 la interacci贸n entre lo p煤blico y lo privado.

鈥淭ener ya 4 campa帽as con la resoluci贸n de lote es muy valioso鈥, asegur贸 Vigneau. En esa l铆nea, afirm贸: 鈥渓os consumidores nos est谩n desafiando en cuanto a c贸mo producimos鈥. En ese sentido, 鈥淎rgentina tiene una buena oportunidad de diferenciaci贸n con otras latitudes, y esto es una herramienta objetiva para mostrar una realidad: cualquier persona en cualquier lugar del mundo puede entrar y ver qu茅 pasa con la agricultura a nivel de lote en Argentina鈥.

Por su parte, Mar铆a Otegui de la Facultad de Agronom铆a de la UBA (FAUBA), destac贸 el nivel de detalle: 鈥渢ener un detalle de lote no es nada menor鈥, ya que estas herramientas se utilizan para tomar decisiones agron贸micas. 鈥淓n los 煤ltimos a帽os estas herramientas forman parte del sector privado adem谩s del p煤blico y esa interacci贸n es muy potente鈥, dijo. 鈥淐on mucha precisi贸n se pueden correr estos modelos para hacer predicciones a medida que se va decidiendo una campa帽a鈥, puntualiz贸.

Por 煤ltimo, Esteban Copati de Viterra, defini贸 al mapa como 鈥渦n gran aporte para el pa铆s, una huella digital para cada campa帽a agr铆cola que brinda claridad al sector鈥. De acuerdo con Copati, 鈥渆s el resultado del uso de tecnolog铆a de punta desde el sector p煤blico, con manejo de grandes vol煤menes de informaci贸n鈥. Adem谩s, lo describi贸 como una herramienta p煤blica accesible para todo el mundo y que permiten discutir tambi茅n discrepancias y mejorar la toma de decisiones. 鈥淰a a enriquecer al sector p煤blico y privado, poniendo a prueba los l铆mites de la tecnolog铆a鈥, concluy贸.

An谩lisis multitemporal de la distribuci贸n espacial de cultivos

Diego de Abelleyra explic贸: 鈥淟a disponibilidad de mapas de cultivos con alto grado de detalle a lo largo de campa帽as consecutivas permite analizar secuencias de cultivos a nivel de lote. Con la generaci贸n del nuevo Mapa Nacional de Cultivos de las campa帽as 2021-2022 se complet贸 una secuencia de mapas de 4 campa帽as. Esto permiti贸 identificar una gran heterogeneidad de situaciones, resaltando la gran din谩mica y variabilidad de los sistemas de producci贸n agr铆cola de Argentina鈥.

鈥淓s as铆 que se pudieron observar situaciones donde fue frecuente la repetici贸n de un mismo cultivo, frente a situaciones donde se present贸 mayor rotaci贸n. La figura muestra el patr贸n de distribuci贸n de casos con diferente frecuencia de cultivos de soja de primera a lo largo de las cuatro campa帽as analizadas. Una alta frecuencia de soja de primera en la rotaci贸n, como la observada en parte de la zona n煤cleo, puede poner en riesgo la sustentabilidad de los sistemas de producci贸n. Evaluar las posibles causas de este patr贸n de distribuci贸n, permitir谩 proponer pol铆ticas p煤blicas que incentiven la realizaci贸n de buenas pr谩cticas agr铆colas鈥, concluy贸 de Abelleyra. 

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