Tecnologías de Sistemas de Información

Geográfica aplicadas al AgroAgosto 2012

Pablo RebufelloICA

prebuf@ica.com.uy

Contenido• ¿Qué es un SIG?, generalidades. ¿Por qué el SIG en el AGRO?• Visualización de imágenes• Visualización de datos vectoriales • Datos generados por el usuario: software, hardware, personal,

trabajo de campo.• Datos rasters y TIN• Aplicaciones

SIG es un sistema compuesto por cinco grandes partes: hardware, software, personas, datos espaciales/descriptivos, funciones especializadas y modelos matemáticos.

Software

Gente

Datos

AnálisisHardware

Red

El Presente en la tecnología GIS• Base de datos distribuidas, con replicación automática• Manejo de la historia en forma automática• Datos Multiescala• Acceso Desktop, WEB, móviles (tres grandes categorías)• Mapas en la WEB, acceso remoto de datos como si fueran locales• Mashups de mapas: datos locales y remotos provenientes de

servicios de terceros• Edición vía WEB y desde celulares

• Verdaderos GIS 2D/3D : Cool GIS• Permite tratar al planeta como un TODO continuo, sin fronteras, y

modelar a nivel planetario.

Cloud Computing• La NUBE para procesamiento de alta performance y

más• Supone cantidad ilimitada de recursos: CPU,

almacenamiento, memoria, conectividad.• Alto rendimiento y autonomía• Actualización automática y transparente de software• Servicios más robustos.• ESRI ofrece servicios en la nube de Amazon EC2

(http://aws.amazon.com/solutions/global-solution-providers/esri/) (http://www.esri.com/software/arcgis/arcgisserver/cloud/cloud-infrastructure)

Huracán Ike

• Resuelve la necesidad de tener disponibilidad de software de base y recursos, en forma actualizada y suficiente para las aplicaciones de los usuarios, sin que estos deban preocuparse en usos a bajo nivel (instalaciones, licencias, hardware, etc.)

• Además se estima que pronto se llegará al límite de la velocidad en los procesadores (en base a la tecnología actual), y Cloud permite superar esta velocidad mediante procesamiento en paralelo.

• Máquinas cuánticas aún no disponibles, superarían a la Cloud en velocidad de procesamiento...ampliamente.

• Todas las plataformas• Todos los ambientes• Estático• Dinámico• Tiempo Real• “Sin límites” en la cantidad de información

Apollo 8, 24 Dic 1968

¿Por qué el SIG en el AGRO?

• La respuesta surge en forma NATURAL.• Agro tiene relación directa con la geografía, el territorio, y causas y efectos de

elementos y fenómenos asociados. • Cualquier sistema informático que quiera dar los mejores resultados relacionado con

el AGRO debería de tomar en cuenta lo espacial SIG• Tarde o temprano el AGRO (empresas, instituciones, usuarios aislados) terminará

usando un SIG en mayor o menor medida.• Incluso a veces, sin saberlo.

Se aplica no solo a lo especializado, también a lo masivoDe hecho lo masivo le dio un impulso muy grande a lo especializado, donde se empezó a usar cada vez más el SIG.

Visualización de imágenes― Con el surgimiento de las aplicaciones de mapas de Google, en

particular Google Earth (2005), se consolida la masificación de los SIG mundialmente.

― Tratamiento del planeta como un todo, sin divisiones.― Visualización en forma continua de la información geográfica― Mayormente imágenes de alta definición – es clave en esta etapa― Tecnológicamente ESRI muestra ArcGlobe al mundo en 2003, de

iguales prestaciones que Google Earth, pero sin el perfil de uso masivo – esto es clave e hizo la diferencia.

― Permitió lo más básico pero no menos útil de las funciones de los SIG: la visualización del terreno, en este caso del planeta con buen grado de precisión – “Verlo tal cual es”

Visualización de datos vectoriales

• Los datos vectoriales son un tipo de dato fundamental en los SIG.• Comprenden lo espacial y descriptivo en forma integral, junto con

el comportamiento en los sistemas avanzados.• Permiten ejecutar la gran mayoría de las funciones espaciales y

modelos matemáticos, para la gran mayoría de aplicaciones• Son los que el usuario podrá disponer para generar su propia

realidad.• Fundamentales para el trabajo de campo: de base o referencia y

el propio dato recolectado.• Existen datos públicos mayormente usados como de referencia o

base• Otros son privados: pagan servicios o se compran por única vez.• Mashup de datos mediante diferentes servicios de mapas

Visualización de datos vectoriales

Índices de suelos CONEAT

Datos Raster

• La compone una estructura que permite almacenar datos para muchos propósitos

• Matriz de celdas de igual tamaño• Altura DEM• Índices varios:

o Humedad sueloso Temperaturao Mapa de Vigor

• Funciones espaciales de análisis sobre el terreno:o Determinación de cuencas y represaso Análisis hidrológico de zonas de inundacióno Modelado de dispersión de contaminantes

• Mejorar la calidad de los mapaso Uso de hillshadeo Capas de fondo

TIN (Red Irregular de Triángulos)

• Modelo de terreno de mucha precisión• representación de accidentes geográficos con mucha precisión• Funciones espaciales:

o Cálculo volumétrico para el diseño de carreteraso Estudios de drenaje para desarrollo territorialo Generación de curvas de nivel de alta precisióno Cálculo de pendienteso Determinación de zonas del terreno con mayor radiación solaro Visibilidad: línea de vista

Datos propios generados por el usuarioSoftware, hardware, personal, trabajo de campo.

• Es necesario la generación de datos propios para salir de la visualización e incursionar en el análisis, consultas particulares para el rubro y la zona de interés.

• A este nivel:o Se requiere de software y hardware propioo Implementar una Geodatabase propiao Procesos de Edición “out of the box” o A veces desarrollos a medida

• Uso de Hardware especializadoo GPSo Estaciones Meteorológicaso Aviones de aeromodelismo con sensores (Ej Gatewing )o Otros….

GPR (Ground Penetrating Radar)(subsuelo – radiación electromagnética en las bandas de microondas)

Veris. Variabilidad del suelo (http://www.veristech.com/)

Sensores montados en maquinaria: sensor de N

Sensor de Nitrógeno

Permite realizar mapas de Indice

de vigor y biomasa

Sensor de reflectancias del

cultivo en longitudes de

onda del visible e IR cercano

Aplicaciones

SDO/AIA 304 2011-12-08 17:57:33 UT

• Manejo de información histórica para determinar patrones, tendencias, y estado de recursos.

• Trazabilidad.• Predicciones de cosechas en base a variables por ejemplo el clima entre

otras (uso para establecimientos, estado, reaseguradoras).• Cruzamiento de información tomando como punto de partida una parte del

terreno, manejo y elaboración de índices.• Del terreno a los descriptivo pasando por mapas temáticos, de varias

fuentes.• Integración de servicios a modo de mashups.• Geosensores – mediciones en tiempo real de variables de todo tipo, en

particular meteorológicas. (el campo es casi un gran invernáculo).• Agricultura vertical – ¿muy futurista por ahora?. Candidata a aplicarse en

países no aptos para la agricultura (no es el caso de Uruguay). Altamente y espectacularmente multidisciplinario (en ese sentido es una maravilla tecnológica).

• Acceso distribuido, remoto y en tiempo real a toda la información espacial y relacionada con el terreno.

• Implica varios servidores, servicios y Geodatabases distribuidas, conectividad.

• Se lograría cruzar la info para determinar nuevos patrones.• Motor de reglas para detectar patrones o eventos• Visualización 2D, 3D, ..+ tiempo.

GeoSensores• Sensores remotos, autónomos con ubicación

geográfica absoluta y conocida• Conectividad continua o parcial• Uso masivo o privado, simple o especializado

(estaciones de clima, cámaras, etc.)• De lectura/escritura• Manejo remoto • Dispersos globalmente• Fijos o móviles

• Manejo dinámico de la información y en tiempo real.• TODO (objetos, personas, animales) tiende a tener

asociado una coordenada geográfica absoluta (a modo de “clave espacial”)

• Ejemplos de aplicación en el agro: control automático y remoto de invernáculos, agricultura vertical, predicciones, etc.

• Básico para aplicaciones de AVL.• ..y más

OptimizaciónRiegoCosechaTransporte… y más

Optimización

Cosecha y la logística de la recolección y transporte:

• Cosecha

• Evaluación de calidad y rendimiento

• Asignación de chacras a silos

• Asignación de vehículos y destinos

Industrialización, recepción del producto para el proceso de

industrialización:

• Transporte desde los silos

• Volumen a recibir.

Seguimiento del cultivoRegistro de la información de la evolución del cultivo, para estimación

precisa del rendimiento:

• Siembra

• Aplicación de insumos

• Monitoreo del cultivo

Uso de tecnologías de información para la toma de decisiones de manejo

técnica, económica y ambientalmente adecuadas para la producción agrícola

(CAPUC, 2002) (CENTRO DE AGRICULTURA DE PRECISION DE LA UNIVERSIDAD CATOLICA de Chile)

La aplicación de agricultura de precisión es un proceso gradual e incremental en el

que el soporte tecnológico y las escalas de trabajo van aumentando hasta

encontrar un equilibrio entre las necesidades productivas y lo económicamente

viable.

Luego de definidas las zonas de manejo se determinarán las aplicaciones de

insumos a tasas de dosificación variable.

Definición

Agricultura de Precisión

Mapas de prescripción de dosis variables Mapas de zona de manejo + mapas de variables de interés + restricciones = mapas de prescripción de dosis variable por insumo

Zonas de manejo

pH

Incidencia

Restricciones

maquinaria de

dosificación

variable

+

Cal

Fungicida

Mapa de proyección de rendimiento

Control de enfermedades

Monitoreo de Roya: Zafra 2007-2008 Argentina

Obtención de mapa de niveles de

incidencia de enfermedad

mediante interpolación

Distribución y densidad de

niveles de enfermedad

Muestreo de enfermedad en

campo

Análisis geoestadístico

Imagen Satelital Mapa de Vigor Humedad del Suelo Tipo de Suelos

Visualización

Mapeo de Lotes

Imagen Landsat 15 m

Imagen IKONOS 1m

DEM

Acumulación de horas de frío

Relaciónovinos / vacunos

Generación de mapas temáticos (2)

< 1

> 1

Mapas Temáticos

FUENTE: INIA-GRAS

Aptas

Moderadamente aptas

No aptas

APTITUD PRODUCTIVA

Campos con cultivos de invierno por clases de aptitud de uso

Generación de cartografía de muestreo

Muestreo sistemático

Muestreo basado en variabilidad

Monitoreos

Muestreo de pH en campo Obtención de mapa de

pH mediante

interpolación

Análisis de datosIngreso de datos

PH

Monitoreos

Geoestadística

Análisis de estado del cultivo y del suelo

Mapa de vigor Mapa de pH

Observando la

variabilidad de las

propiedades de suelo y

de la canopia

detectamos las áreas

que tienen anomalías.

Nº de

muestraLatitud Longitud Fecha Hora Plantas

Quebra-

das

Defolia-

cion

% de

daño

2 33° 47.2382' S 60° 24.6675' W 6/2/15 09:45:41 27 0 35 12.80

3 33° 47.3932' S 60° 24.5986' W 6/2/15 10:30:29 24 0 50 12.43

4 33° 47.4882' S 60° 24.5694' W 6/2/15 10:49:47 29 0 50 16.32

5 33° 47.5563' S 60° 24.5092' W 6/2/15 10:59:09 23 0 45 16.40

6 33° 47.6266' S 60° 24.4848' W 6/2/15 11:03:47 28 0 50 14.73

7 33° 47.64' S 60° 24.5346' W 6/2/15 11:09:38 24 0 45 12.97

8 33° 47.4872' S 60° 24.6519' W 6/2/15 11:28:24 28 0 55 12.26

9 33° 47.4872' S 60° 24.6519' W 6/2/15 11:28:24 25 0 50 11.90

10 33° 47.4103' S 60° 24.7302' W 6/2/15 11:35:40 25 0 45 11.88

12 33° 48.0022' S 60° 23.6149' W 6/2/15 12:07:54 18 0 45 11.64

13 33° 48.002' S 60° 23.6755' W 6/2/15 12:14:36 27 0 50 10.32

14 33° 48.002' S 60° 23.6755' W 6/2/15 12:14:36 19 0 45 11.91

15 33° 47.8359' S 60° 23.8505' W 6/2/15 12:32:59 17 0 55 13.63

16 33° 47.7672' S 60° 23.8734' W 6/2/15 12:38:24 23 0 50 18.23

17 33° 47.6744' S 60° 23.7812' W 6/2/15 12:49:29 18 0 55 13.90

18 33° 47.7525' S 60° 23.7364' W 6/2/15 13:00:26 21 0 55 18.70

19 33° 47.8993' S 60° 23.6952' W 6/2/15 13:08:33 24 0 50 16.80

Siniestros

FUENTE: TAGH Argentina

Se agrupan siniestros y regiones en imagenes

FUENTE: TAGH Argentina

Monitoreo dela sequía.1999-2000FUENTE: GRAS-INIA

FUENTE: GRAS-INIA

LA RADIACIÓN PUEDE SER VISIBLE(percibida por el ojo) O INFRARROJA(no percibida por el ojo)

LA INFORMACIÓN SE ALMACENA ENBANDAS O CANALES

TELEDETECCIÓNFuente

Atmósfera

Emisión

Reflección

Satélite

Objetos

Landsat TM 5, bandas 4 3 5

(RGB)

Landsat TM 5, bandas 3 4 5

(RGB)

Otras fuentes de imágenes

LIDAR (Light Detection and Ranging) -

World Trade Centre -

Ground Zero Airborne

LiDAR SurveyLiDAR image of part of the northern California coast.

LIDAR (Light Detection and Ranging) -

Fuentes: http://www.sbgmaps.com/lidar.htm ,

http://welcome.warnercnr.colostate.edu/~lefsky/biosci/index.html#s2

Visualización 3D a partir de la

señal de retorno de lidar

Intensidad de señal del lidar

Realidad aumentada en el Campo

Farmer goggles – realidad aumentada en la granja. Agrotech (www.agrotech.dk)http://www.youtube.com/watch?v=31eN9e_K7Gk

Motor de Reglas

Telemetría, reglas de análisis, acciones. • especificación de reglas genéricas • Acciones asociadas reglas (enviar correos, pintar en el mapa, cerrar dispositivos,

realizar reportes, cálculos, etc.) • Las reglas pueden usarse para cruzar información en forma automática, detectando

patrones y/o disparando acciones.• Otras acciones:

o Prever heladaso Detectar condiciones favorables para el desarrollo de pestes o aumento de

insectos (avisa para que se tomen medidas)o Inconsistencias en el uso de la tierra en cuanto a agroquímicos y otros.o Ayuda en predicciones varias.

• Spatial Statistics (o Geoestadística) - aporte importante de funcionalidad de base en muchos casos:o Qué lugar es más accesible?o Cuáles especies se encuentran más concentradas?o Monitoreo de propagación de enfermedades?o Qué areas están asociadas a determinados eventos?o Dónde se encuentran los patrones anómalos?

ConclusionesSIG da muchas ventajas, nuevas formas y mecanismos.Estamos viviendo el resultado de una explosión tecnológica en general, en particular en el área de SIG.El AGRO no se salva de ser afectado (positivamente) por esta gran explosión.

Un SIG (al igual que toda otra tecnología y conocimiento) si se utiliza CORRECTAMENTE, favorece enormemente al planeta entero, no solo a los usuarios (productores, consumidores, etc.). Butterfly Nebula NGC 6302 – NASA ‘s Hubble Space Telescope

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