jueves, 01 de diciembre de 2022
Novedades

Presentan el cuarto mapa nacional de cultivos extensivos

Esta herramienta, elaborada por especialistas del INTA de 28 unidades, brinda información a escala detallada sobre la ubicación de los principales cultivos extensivos para la descripción de cada campaña agrícola. Con esto, la Argentina es uno de los cinco países que cuentan con sistemas satelitales de seguimiento de cultivos extensivos para granos. Un insumo clave para planificar la producción, el transporte, el acopio de productos y la distribución de insumos.

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 Cultivos para la campaña 2021/2022.

Este informe presenta el Mapa Nacional de Cultivos (MNC) correspondiente a la campaña 2021/2022. De esta manera se completa una secuencia de mapas de 4 campañas agrícolas consecutivas: 2018/2019, 2019/2020, 2020/2021 y 2021/2022.

“Desde la primera edición del MNC el conjunto de agentes de INTA involucrados no dejó 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”, indicó Santiago Banchero, especialista en sistemas de información del Instituto de Clima y Agua del INTA y uno de los desarrolladores.

En esa línea, agregó: “La disponibilidad de información a escala detallada y con alcance nacional de la ubicación de los principales cultivos extensivos constituye una herramienta clave para la planificación de la producción, transporte, acopio de productos y distribución de insumos”.

En ese sentido, subrayó que “la generación de estos mapas en campañas consecutivas permite analizar aspectos adicionales como zonas de expansión o retracción de la agricultura, rotaciones de cultivos y agrícola-ganaderas y una cuantificación objetiva del grado de monocultivo y su distribución espacial”.

Por cuarto año consecutivo y en forma repetida en el tiempo, el INTA genera esta información que le permite a la Argentina sumarse al reducido grupo de países que cuentan 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.

“Esta nueva publicación del Mapa Nacional de Cultivos aporta información para la caracterización de los cambios interanuales en la distribución de cultivos extensivos en las principales regiones agrícolas de Argentina”, comentó por su parte Diego de Abelleyra, investigador del mismo instituto.

En esa línea, agregó: “esto es clave para generar mapas representativos de los cultivos y otras coberturas presentes en cada zona y cada campaña, algo que puede presentar gran variabilidad”. Siguiendo a de Abelleyra, “la continuidad temporal de los mapas de cultivos generados 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 (expansión, retracción, rotaciones, monocultivo), constituyendo una herramienta sin precedentes para evaluar la sustentabilidad de la producción agrícola”.

Los especialistas coincidieron que “Se espera que en el mediano plazo la información provista por estas colecciones de MNC puedan ser generadas en tiempo real, permitiendo 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”.

 

 

¿Cómo se realizó?

La metodología consistió en la realización de clasificaciones supervisadas a partir de índices obtenidos de imágenes satelitales de la plataforma Landsat. Las muestras de entrenamiento y validación fueron obtenidas a partir de relevamientos a campo e información complementaria correspondientes a la campaña agrícola 2021/2022.

“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”, explicó Santiago Verón, otro de los desarrolladores de la herramienta del Instituto de Clima y Agua.

De acuerdo con Verón, “esta zonificación agrupa departamentos o partidos en 15 zonas en función de la distribución y abundancia de cultivos”.

En este trabajo se consideraron las zonas I a XV con modificaciones. También se consideró una zonificación de áreas agroecológicas, para evitar incluir dentro de departamentos zonas áridas o con relieve muy marcado que impida la presencia de cultivos.

“Para cada zona se realizaron clasificaciones supervisadas en forma independiente, es decir clasificaciones que son entrenadas 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”, afirmó el investigador.

Las muestras de entrenamiento se obtuvieron principalmente a través de relevamientos a lo largo de diversas rutas del país buscando cubrir las principales áreas agrícolas de las zonas definidas. Se realizaron relevamientos desde vehículo 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 año: entre agosto y diciembre de 2021 (para identificar cultivos de campaña de invierno) y entre febrero y mayo de 2022 (para identificar cultivos de campaña de verano). Los puntos fueron convertidos a polígonos de 50 metros de radio con un método semi-automático, asegurando que describan un área homogénea dentro de un lote o parche de vegetación.

También se incorporaron muestras complementarias de interpretación visual y observación de series de tiempo en zonas no agrícolas. En todos los casos se trató de información georreferenciada a partir de la cual se generaron polígonos de entrenamiento.

“Consideramos la definición de cultivos agrícolas propuesta por la red JECAM (2018), que considera una cobertura herbácea plantada y cosechada dentro de los 12 meses. Como excepción, también se incluye a los cultivos de caña de azúcar”, señaló Verón.

Para cada zona se definieron clases de cultivos que en conjunto representaron hasta el 95 % del área sembrada de los departamentos incluidos en cada zona PAS, durante 5 campañas agrícolas. También se registraron otras clases no agrícolas con la finalidad de discriminar el área agrícola y no agrícola.

Mediante la herramienta Google Earth Engine, se generaron índices a partir del catálogo de imágenes LANDSAT (30 metros de resolución) disponibles para el área de estudio durante la campaña 2021-2022.

Se utilizaron dos tipos de índices: índices basados en métricas que describen la distribución de frecuencias (percentiles, desvío estándar) de los valores observados en 2 subperíodos de tiempo (e.g. MapBiomas Chaco), e índices que describen la dinámica temporal de índices de vegetación a lo largo de la campaña y que pueden describir mejor la dinámica 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 más de 30 muestras de entrenamiento por zona.

Una herramienta clave para el sector

El Mapa de Cultivos 2021/22 se presentó de forma online en un webinar disponible para todo público. Allí expusieron reconocidos especialistas del sector, como Pedro Vigneau, presidente de Maizar, quién rescató la interacción entre lo público y lo privado.

“Tener ya 4 campañas con la resolución de lote es muy valioso”, aseguró Vigneau. En esa línea, afirmó: “los consumidores nos están desafiando en cuanto a cómo producimos”. En ese sentido, “Argentina tiene una buena oportunidad de diferenciación con otras latitudes, y esto es una herramienta objetiva para mostrar una realidad: cualquier persona en cualquier lugar del mundo puede entrar y ver qué pasa con la agricultura a nivel de lote en Argentina”.

Por su parte, María Otegui de la Facultad de Agronomía de la UBA (FAUBA), destacó el nivel de detalle: “tener un detalle de lote no es nada menor”, ya que estas herramientas se utilizan para tomar decisiones agronómicas. “En los últimos años estas herramientas forman parte del sector privado además del público y esa interacción es muy potente”, dijo. “Con mucha precisión se pueden correr estos modelos para hacer predicciones a medida que se va decidiendo una campaña”, puntualizó.

Por último, Esteban Copati de Viterra, definió al mapa como “un gran aporte para el país, una huella digital para cada campaña agrícola que brinda claridad al sector”. De acuerdo con Copati, “es el resultado del uso de tecnología de punta desde el sector público, con manejo de grandes volúmenes de información”. Además, lo describió como una herramienta pública accesible para todo el mundo y que permiten discutir también discrepancias y mejorar la toma de decisiones. “Va a enriquecer al sector público y privado, poniendo a prueba los límites de la tecnología”, concluyó.

Análisis multitemporal de la distribución espacial de cultivos

Diego de Abelleyra explicó: “La disponibilidad de mapas de cultivos con alto grado de detalle a lo largo de campañas consecutivas permite analizar secuencias de cultivos a nivel de lote. Con la generación del nuevo Mapa Nacional de Cultivos de las campañas 2021-2022 se completó una secuencia de mapas de 4 campañas. Esto permitió identificar una gran heterogeneidad de situaciones, resaltando la gran dinámica y variabilidad de los sistemas de producción agrícola de Argentina”.

“Es así que se pudieron observar situaciones donde fue frecuente la repetición de un mismo cultivo, frente a situaciones donde se presentó mayor rotación. La figura muestra el patrón de distribución de casos con diferente frecuencia de cultivos de soja de primera a lo largo de las cuatro campañas analizadas. Una alta frecuencia de soja de primera en la rotación, como la observada en parte de la zona núcleo, puede poner en riesgo la sustentabilidad de los sistemas de producción. Evaluar las posibles causas de este patrón de distribución, permitirá proponer políticas públicas que incentiven la realización de buenas prácticas agrícolas”, concluyó de Abelleyra.

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