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Contenido1.   Introducción2. Datos de Entrada3. Metodología4. Avances
Definiciones                  Agricultura específica por sitio (AEPS)Según CENICAÑA: El arte de realizar las prácticas agr...
Definiciones           Agricultura específica                                                   Agricultura de            ...
Definiciones                    Agricultura específica por sitio (AEPS)                                                   ...
Antecedentes Caña de azúcar, CENICAÑA:           más de 20 años de AEPS, hoy día mayores productores de   caña/área. Cuen...
Componentes del Proyecto           AEPSCE    • Recopilar información sobre las características ambientales de los      sit...
Roles                                       Coordinación (Científica – Operativa)                                       ...
Objetivos de AEPSCE Principal Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el país por medio de un sistema...
HipótesisSi fuese posible compilar la información de lo que hizo el agricultor ycaracterizar las condiciones de un gran nú...
Principio 1: Cultura de medición y registro Lo que no se mide no se puede    manejar eficientemente  Los fruticultores est...
Principio 2: Conocimiento         colectivo      Cada productor tiene un   conocimiento valioso que no es          aprovec...
Principio 3: Uso detecnología informática   Las tecnologías de información y    comunicación (TICs) conectan            co...
Contenido1.   Introducción2. Datos de Entrada3. Metodología4. Avances
Información de una unidad de manejo                            Relieve y SueloClima Topografía                            ...
Toma de Información en CampoDiseño y Evaluación de Formulas de captura:                                                  G...
Georeferenciaciónde las unidades de manejo
Datos Climáticos WorldClim                          http://www.worldclim.org/WorldClim        provee datosmeteorológicos p...
Datos de Precipitación TRMM                         http://trmm.gsfc.nasa.gov/Tropical Rainfall MeasuringMission liderado ...
Datos Topográficos SRTM                          http://srtm.csi.cgiar.org/SRTM es un sistema de radarvoló a bordo de Ende...
Datos de Suelo – Guía RASTASe    capacita    a   losagricultores    para   lacaracterización    de lossuelos y el terreno ...
Datos de ManejoPara cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas:• Distancia de siembra• Podas• Riego y...
Contenido1.   Introducción2. Datos de Entrada3. Metodología4. Avances5. Implementación
Metodología    Datos de Caracterización de las    fincas: GPS – Suelos – Manejo.                                          ...
Modelos de Nicho - Homologue     Mediante el softwareHomologue se identifican sitios edafológica y climáticamente         ...
Modelos de Nicho - Maxent                                                                   Distribución probabilística   ...
Modelos de Respuesta                       Regresiones Lineales     Análisis de eventos con el objetivo de dar recomendaci...
Modelos de RespuestaRegresiones No Lineales – Redes Neuronales                   Clima                              Paráme...
Modelos de Respuesta                     VisualizaciónCítricos                                     Edad            Tempera...
Modelos de Respuesta                           Visualización  Aguacate con datos de producción                            ...
Interpretación de la información recopiladaDepartamento   Área    Rendimiento               (Has)     (Kg/ha)             ...
Interpretación de la información recopiladaEjemplos reales en frutales en Colombia(Redes neuronales artificiales en combin...
Interpretación de la información recopilada       Modelos de Análisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos     Temper...
Contenido1.   Introducción2. Datos de Entrada3. Metodología4. Avances
Participación Departamental del Proyecto   ARC_MAP  CERCA DE 2.000 REGISTROS
Participación Departamental por Cultivo
Avances Año 1 de 3El proyecto será ejecutado durante 3 años, ahora                  llevamos un año deejecución en el cual...
Sistema de monitoreo descentralizado            para la recopilación de eventosEstablecimiento de protocolos de análisis d...
Sistema de monitoreo descentralizado            para la recopilación de eventosEstablecimiento de protocolos de análisis d...
Aplicación en lineawww.frutisitio.org.
Bases de Datos en líneaCompilación de la información en bases de datos
Contactanosk.a.argote@cgiar.orgd.jimenez@cgiar.orgwww.frutisitio.org
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Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

  1. 1. Agricultura Específica por Sitio Compartiendo Experiencias aplicada a la producción de frutales en Colombia Karolina Argote, Daniel JiménezSeminario Internacional de Agricultura de Precisión con enfoque en SIG y TeledetecciónCentro de formación Agroindustrial La AngosturaNeiva, del 28 de Noviembre al 2 de Diciembre de 2011
  2. 2. Quienes somos???... www.ciat.cgiar.orgCentro Internacional de Investigación en http://gisweb.ciat.cgiar.org/dapablogs/ Agricultura Tropical – Cali, Colombia. www.frutisitio.org Organización sin animo de lucro con competencias científicas claves para Agricultura Eco-eficiente alcanzar impacto significativo sobre los medios de vida y la población vulnerable para reducir la pobreza de bajos recursos en el trópico. Dentro de la gran diversidad de programas de investigación en CIAT hacemos parte de DAPA: Decision and Policy Analysis Program (DAPA) Creemos firmemente en el poder de la información para tomar mejores decisiones en la agricultura y en el manejo de los recursos naturales desde el nivel de finca hasta el nivel global. Temáticas: Ecosistemas, Análisis de impacto, Mercados, Cambio Climático.
  3. 3. Contenido1. Introducción2. Datos de Entrada3. Metodología4. Avances
  4. 4. Definiciones Agricultura específica por sitio (AEPS)Según CENICAÑA: El arte de realizar las prácticas agronómicas requeridas por uncultivo de acuerdo con las condiciones espaciales y temporales del sitio donde secultiva, para obtener de ella su máximo rendimiento potencial.La información de las características de cada sitio de cultivo es la base para orientarlos procesos de transferencia de tecnología que traen consigo impacto económico.(Isaacs et al., 2004)
  5. 5. Definiciones Agricultura específica Agricultura de por sitio (AEPS) Precisión (AP) Manejo de lotes según sus caractérísticas  Manejo a nivel sub-lote, usando datos departiculares. mayor resolución. Mide la variación entre lotes.  Mide la variación dentro del lote. Analiza el efecto que una combinación de  Analiza el efecto de cada factor sobre lafactores tienen sobre la productividad. productividad. Modelos construidos con limitado  Modelos requieren conocimiento detalladoconocimiento acerca de la interacción de los de procesos involucrados en el crecmiento defactores que determinan el crecimiento de una las plantas (relaciones más exactas).planta – Relaciones aproximadas. Referencias: Plant, 2001. Computers and electronics in agriculture. Jiménez et al., 2009. Computers and electronics in agriculture Jiménez et al., 2011. Agricultural Systems Cock et al., 2011. Agricultural Systems
  6. 6. Definiciones Agricultura específica por sitio (AEPS) Tipos de manejoEdad de plantas Variedades Tipo de suelo Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias en las características de los suelos, climáticas o topográficas, o debido a la intervención del agricultor quien implementa y experimenta con diversas prácticas agrícolas.
  7. 7. Antecedentes Caña de azúcar, CENICAÑA: más de 20 años de AEPS, hoy día mayores productores de caña/área. Cuentan con zonificaciones agroecológicas que describen la disponibilidad de agua, tipo de suelos y clima facilitando desarrollo de la AEPS y la adaptación de variedades a las condiciones del valle. Café, DAPA – Federación Nacional de cafeteros: hace 7 años donde se hizo la identificación de condiciones agroecológicas favorables para calidad de café en taza y denominación de origen. Frutales poco investigados, BIOTEC – CIAT – HEIG-VD: Identificación de condiciones de suelos, clima y manejo agronómico en los cultivos de lulo y mora que generan incrementos y/o disminución de la producción. Frutales AEPSCE, CIAT – ASOHOFRUCOL – FNFH: Agricultura específica por sitio compartiendo experiencias. Mejorar la competitividad y productividad de los fruticultores de aguacate, cítricos, mango y plátano del país caracterizando los sitios de producción para proveer recomendaciones específicas por sitio.
  8. 8. Componentes del Proyecto AEPSCE • Recopilar información sobre las características ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos" de los agricultores.1 • Analizar e interpretar la información recopilada.2 • Implementar manejo específico por sitio, a través de grupos de productores (compartiendo experiencias).3
  9. 9. Roles  Coordinación (Científica – Operativa)  Captura y análisis de información (histórica, definición de variables, diseño de sistema de captura)  Compilación de material técnico para divulgación  Coordinación operativa  Enlaces institucionales  Socialización del proyecto Cadenas productivas  Formación de grupos(mango, aguacte, citricos, plátano)
  10. 10. Objetivos de AEPSCE Principal Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el país por medio de un sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias entre productores de cítricos, aguacate, mango y plátano. Específicos Caracterizar los sitios de producción y recopilarinformación de eventos. Constituir un sistema de información para orientar latoma de decisiones de los fruticultores Propiciar que grupos de fruticultores además deenriquecer el sistema con información, sean asesoradosen la toma de decisiones en términos de competitividad yrentabilidad. Capacitar a los diferentes actores en laimplementación de AESCE en el sector hortofrutícolanacional.
  11. 11. HipótesisSi fuese posible compilar la información de lo que hizo el agricultor ycaracterizar las condiciones de un gran número de éstos experimentos,seria posible deducir las prácticas y condiciones agroambientales óptimaspara tener altas producciones en sitios específicos. “Cada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia, experimento o evento único”
  12. 12. Principio 1: Cultura de medición y registro Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente Los fruticultores establecerán una cultura de registro de información.
  13. 13. Principio 2: Conocimiento colectivo Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es aprovechado. Si todos comparten experiencias, todos se benefician.
  14. 14. Principio 3: Uso detecnología informática Las tecnologías de información y comunicación (TICs) conectan conocimientoRevolución en la toma, procesamiento, análisis y entrega de información
  15. 15. Contenido1. Introducción2. Datos de Entrada3. Metodología4. Avances
  16. 16. Información de una unidad de manejo Relieve y SueloClima Topografía Manejo del y paisaje cultivo  Producción y calidad  Cultivos en condiciones climaticas apropiadas y suelos favolrables.  Prácticas mas adecuadas  Adaptación de variedades
  17. 17. Toma de Información en CampoDiseño y Evaluación de Formulas de captura: GPS Android 2.2 Froyo Inclinómetro Samsung Galaxy Fit.
  18. 18. Georeferenciaciónde las unidades de manejo
  19. 19. Datos Climáticos WorldClim http://www.worldclim.org/WorldClim provee datosmeteorológicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales e Mean annualinternacionales. temperature (ºC) -30.1Temperatura, precipitación, y las 30.519 variables bioclim.Resolución: 1 km Usamos las19 variables bioclimáticas Annual precipitation (mm) 0 12084
  20. 20. Datos de Precipitación TRMM http://trmm.gsfc.nasa.gov/Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales, entre los 35°N y35°S. Lanzado en 1997. Datos de precipitación mundialResolución 28km y frecuencia de 3 horas.Usamos promedios diarios de precipitación.
  21. 21. Datos Topográficos SRTM http://srtm.csi.cgiar.org/SRTM es un sistema de radarvoló a bordo de Endeavour enuna misión de 11 días en febrerode 2000, liderado por NGA y laNASA.Produciendo una Base de datos digitales topográficos de la Tierra Resolución 90m y 30m. Usamos datos de Elevación 90m. Con estos datos se puede obtener: Elevación, pendiente, aspecto, paisaje, curvatura, radiación solar….
  22. 22. Datos de Suelo – Guía RASTASe capacita a losagricultores para lacaracterización de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma rápida, sencillay confiable. Estos datos decaracterización edáfica son usados paraalimentar los modelos.
  23. 23. Datos de ManejoPara cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas:• Distancia de siembra• Podas• Riego y Drenaje• Fertilización• Manejo Fitosanitario• Prácticas Culturales• Producción y Calidad
  24. 24. Contenido1. Introducción2. Datos de Entrada3. Metodología4. Avances5. Implementación
  25. 25. Metodología Datos de Caracterización de las fincas: GPS – Suelos – Manejo. Recolección de Bases de Datos de Libre acceso: Información WorldClim-19 Bioclim, TRMM- Precipitación, SRTM-Elevación Limpieza y Estandarización de Datos Modelos de Modelos de Nicho Respuesta Homologe Maxent Modelos Modelos No Identificación de sitios Identificación de Nichos Paramétricos Paramétricos Edafológica y basado en modelos declimáticamente similares. máxima entropía. Talleres de Retroalimentación Agricultores con Variables más relevantes condiciones similares en la producción Benchmarking Implementación de manejo específico por sitio y compartir de experiencias
  26. 26. Modelos de Nicho - Homologue Mediante el softwareHomologue se identifican sitios edafológica y climáticamente similares. El propósito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades, o extender tecnologías de un sitio a otro.Entradas:Puntos georefenciados de lasunidades de manejo, datosclimáticos, datos de suelo.
  27. 27. Modelos de Nicho - Maxent Distribución probabilística potencial Encuentra el nicho de un Modelo probabilístico multivariadocultivo o una plaga basado en probabilidades de presencia. Evidencia Variables de ambientales presenciaEntradas:Puntos georefenciados delas unidades de manejo,variables continuas(climáticas: precipitación,temperatura, 19 bioclim) ycategóricas. Distribución de probabilidad alrededor de cada variable
  28. 28. Modelos de Respuesta Regresiones Lineales Análisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas Kilos/lote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)• OLS: (Ordinary least squares)• Regresiones robustas: (permiten contrarrestar la influencia de outliers)• Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor): permitenestimar efectos fijos o aleatorios
  29. 29. Modelos de RespuestaRegresiones No Lineales – Redes Neuronales Clima Parámetro Mat. Bases de datos Suelos Parámetro Mat. Kilos/lote Manejo Parámetro Mat. Info adicional
  30. 30. Modelos de Respuesta VisualizaciónCítricos Edad Temperatura M.Clementina M.Oneco Altas: Árboles entre 10 y 13 años, Temperaturas entre 23 y 25 °C, M Oneco.
  31. 31. Modelos de Respuesta Visualización Aguacate con datos de producción (b) (d) (a)Altas: Asistencia técnica, Caldas,ppt entre 1900 y 2000 mm (c) (e)
  32. 32. Interpretación de la información recopiladaDepartamento Área Rendimiento (Has) (Kg/ha) Antioquia produce más naranja con la mitad de las hectáreas Antioquia 1,163 30,035 cultivadas en Tolima Tolima 2,413 8,625 Cesar 1,884 11,023Cundinamarca 1,440 9,939 • Estadísticas MADR Magdalena 483 18,772 • Manuales generales • Experiencias en otras condiciones Bolívar 353 7,453 Risaralda 156 10,213 Córdoba 262 18,836 3,000 40,000 Area Producción 35,000 2,500 30,000 2,000 25,000 Tons Has 1,500 20,000 15,000 1,000 10,000 500 5,000 0 0
  33. 33. Interpretación de la información recopiladaEjemplos reales en frutales en Colombia(Redes neuronales artificiales en combinación con metodologías tradicionales)Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientaleshomogéneas y las fincas 60.00 HEC como proxy para variabilidad ambiental 40.00 Finca como proxy para manejo Lulo yield (kg/plant/week) 20.00 0.00 1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21 -20.00 1 2 3 -40.00 -60.00 Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions -80.00 •El modelo mixto explicó mas del 80 % de variación en productividad de lulo.
  34. 34. Interpretación de la información recopilada Modelos de Análisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos Temperatura entre 20 - 25 °C precipitación entre 1265 y 1465 mmZonas aptas para producir fruta de muy Zonas aptas para producir fruta que superan los buena calidad. criterios de calidad requeridos por la Agroindustria
  35. 35. Contenido1. Introducción2. Datos de Entrada3. Metodología4. Avances
  36. 36. Participación Departamental del Proyecto ARC_MAP CERCA DE 2.000 REGISTROS
  37. 37. Participación Departamental por Cultivo
  38. 38. Avances Año 1 de 3El proyecto será ejecutado durante 3 años, ahora llevamos un año deejecución en el cual hemos realizado:• Más de 40 talleres de capacitación y retroalimentación a agricultores en:  Captura de datos en campo: • Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciación (GPS, Cartografía social, Google Earth). • Conociendo el suelo con la metodología RASTA. • Formatos por módulos para el registros de datos en campo.  Importancia de asociatividad: Procesos Rurales de Organización y formación de Grupos de Productores.  www.frutisitio.org, formatos digitales y registro en línea para compartir información.  Interpretación de resultados• Más de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodología RASTA.• Alianzas estratégicas con el SENA, el proyecto ECAS, secretarias y comitésdepartamentales, capacitación actores del proyecto.
  39. 39. Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilación de eventosEstablecimiento de protocolos de análisis de agricultura sitio-especifico en líneaCaracterizando mi finca – sistema en linea 46% De los lotes tienen acceso a datos climáticos
  40. 40. Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilación de eventosEstablecimiento de protocolos de análisis de agricultura sitio-especifico en líneaPlataforma C-sar de CROPSTER – Mi finca y Visualizaciónde predicciones
  41. 41. Aplicación en lineawww.frutisitio.org.
  42. 42. Bases de Datos en líneaCompilación de la información en bases de datos
  43. 43. Contactanosk.a.argote@cgiar.orgd.jimenez@cgiar.orgwww.frutisitio.org

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