Herramienta para el agro: El INTA presentó el tercer mapa nacional actualizado de cultivos extensivos con seguimiento satelital

El mapa permite describir procesos de expansión e intensificación agrícola y cuantificar el grado de monocultivo y rotación agrícola. Con esto, la Argentina es uno de los países que cuenta con sistemas satelitales de seguimiento de cultivos extensivos para grano desde Jujuy a Buenos Aires.

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En IN Jujuy ya te contamos acerca del lanzamiento del primer mapa nacional de cultivos extensivos de la campaña 2018/2019 del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTI) acá. Tras una segunda actualización con la campaña 2019/2020, la entidad desarrolló una nueva versión correspondiente a la campaña 2020/2021.

Hasta hace pocos años no existía, en la Argentina, información a escala detallada de la ubicación de los diferentes cultivos extensivos con alcance nacional, algo indispensable para la planificación de la producción agropecuaria, transporte, acopio de productos y distribución de insumos.


Por tercer año consecutivo, el INTA genera esta información y, en forma repetida en el tiempo, a través del Mapa Nacional de Cultivos (MNC). La Argentina se suma, así, al reducido grupo de países que cuenta con sistemas satelitales de seguimiento de cultivos extensivos para grano, como los que cuentan los Estados Unidos (NASS), China (CropWatch), Canadá (AAFC) y Europa (MARS), entre otros.

Con el objetivo de conocer la distribución espacial de cultivos y sus cambios en y entre campañas agrícolas que describen procesos de expansión, intensificación y rotación agrícola, especialistas del INTA de 28 unidades del país (incluyendo Agencias de Extensión, Estaciones Experimentales e Institutos de Investigación) publicaron esta nueva edición del Mapa Nacional de Cultivo para la Campaña 2020/2021.

Santiago Banchero –especialista en sistemas de información del Instituto de Clima y Agua del INTA y uno de los desarrolladores– explicó que, “la herramienta –disponible en GeoINTA y en una Plataforma en la Web – permite conocer la distribución espacial de lotes de cultivos, estratificar el área para el relevamiento a campo y, de esta manera, aportar a las estimaciones anuales de superficie sembrada y rendimientos para cada cultivo”.


En esta línea, Diego de Abelleyra –investigador del Instituto de Clima y Agua del INTA–, ponderó el logro y afirmó: “Por definición, un mapa es una simplificación de la realidad, pero permite ordenar una gran cantidad de información de sistemas agropecuarios muy diversos distribuidos a lo largo del país, en unas pocas clases definidas conceptualmente.  Esto facilita la visualización y el análisis de la distribución espacial de cultivos y su relación con otros usos no agrícolas”.

A diferencia del mapa de la campaña 2019/20, “esta nueva versión incluye una extensión del área mapeada para sumar más sitios de cultivos extensivos (NOA, San Luis). También se incorpora la diferenciación de cultivos de arveja, papa y verdeos de sorgo”, indicó De Abelleyra. En esa línea, subrayó: “Esta nueva edición no solo representa una mejora en términos del número de cultivos considerados y de la mayor extensión espacial abordada sino también señala el desarrollo de capacidades que permiten la generación periódica y operativa de este producto”.

Desde la primera edición del MNC (2018-2019) el conjunto de agentes de INTA involucrados no dejo de crecer, incorporando conocimiento local y técnico, desarrollando y ajustando el protocolo de relevamiento, enriqueciendo la evaluación de los resultados, aumentando así la provisión de más y mejor información cartográfica al sector agropecuario.

Por su parte, Santiago Verón, investigador del mismo instituto, señaló que “en lo inmediato, el agregado de esta nueva edición a los MNC de las campañas 2018/2019 y 2019/2020 potencia la capacidad de detectar cambios interanuales en la distribución de los cultivos y cuantificar de manera objetiva procesos como la expansión y contracción agrícola, monocultivo y rotaciones agrícolas y agrícolo-ganaderas”.

A su vez, “en el mediano plazo la información provista por estas colecciones de MNC que puedan ser generadas en tiempo real, permitirá el desarrollo de nuevos productos, tales como la estimación del rendimiento agrícola a nivel lote, pronósticos de producción de granos a nivel departamento y la caracterización de sistemas de producción de granos, entre otros”, describió Verón.

Los especialistas coincidieron que “en la medida en que se pueda dar continuidad a la generación de este tipo de mapas con gran detalle y extensión espacial, permitirá disponer de series de tiempo extensas que permitirán caracterizar de una manera más robusta procesos de cambio que describen los sistemas de producción agropecuaria de las distintas regiones de Argentina, siendo una herramienta clave para evaluar la sustentabilidad de la producción agrícola”.

¿Cómo se realizó?

La metodología consistió en la realización de clasificaciones supervisadas a partir de índices obtenidos de imágenes satelitales de la plataforma Landsat utilizando la plataforma Google Earth Engine. Las muestras fueron obtenidas a partir de relevamientos a campo e información complementaria correspondientes a la campaña agrícola 2020/2021.

Se consideró una zonificación que incluye las principales áreas agrícolas del país, basada en las zonas del Panorama Agrícola Semanal (PAS) de la Bolsa de Cereales de Buenos Aires. Esta zonificación agrupa departamentos o partidos en 15 zonas en función de la distribución y abundancia de cultivos.

Para cada zona se realizaron clasificaciones supervisadas en forma independiente, es decir clasificaciones que son entrenadas y validadas con muestras de referencia, que brindan información georeferenciada del tipo de cultivo y otras clases no agrícolas observadas en un número de lotes o parches a lo largo de la campaña considerada (2020/2021).

Las muestras de entrenamiento y validación se obtuvieron de dos maneras: mediante el relevamiento a lo largo de diversas rutas del país buscando cubrir las principales áreas agrícolas de las zonas definidas, y mediante información complementaria obtenida a partir de productores, empresas y referentes con el objetivo de complementar los datos en zonas con menor disponibilidad de relevamientos.

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