Aplicación de la tecnología AMTEC para mejorar el cultivo de arroz en Côte d'Ivoire: un enfoque integral de seguimiento y gestión de datos
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.14194088Palabras clave:
AMTEC Technology, Rice Cultivation, Satellite MonitoringResumen
La transferencia del modelo tecnológico AMTEC de cultivo de arroz se realizó en cuatro veredas rurales de Costa de Marfil. El objetivo fue implementar prácticas agroecológicas y tecnológicas para mejorar la producción y el cuidado del arroz. Se desarrolló una plataforma web bajo el modelo vista controlador (MVC) para que los productores ingresen datos durante los procesos de monitoreo manual.
Las actividades incluyeron levantamientos topográficos, monitoreos con drones y análisis de datos satelitales y climáticos. En el Territorio 1, se observó una predominancia de lluvias en junio y baja precipitación en diciembre, recomendando el uso de drones para el monitoreo. En el Territorio 2, se destacó la necesidad de sistemas de riego debido a la disminución de lluvias desde 2021. En los Territorios 3 y 4, se identificaron áreas de sequía y vegetación, utilizando sensores para mejorar la precisión de los datos.
El monitoreo mostró índices de vegetación (NDVI) variando de 0.4 a 0.7 en diciembre, con predicciones de precipitaciones futuras de 0.577803 mm en 2025, -1.035868 mm en 2035 y -2.649539 mm en 2045. Datos satelitales indicaron que en el Territorio 1, los índices de vegetación aumentaron cada año, con un NDVI cercano a 1 para diciembre. Los datos de monitoreo en el Territorio 2 mostraron un NDVI estable entre 0.6 y 0.7 desde 2016, aunque las lluvias disminuyeron significativamente en 2023. La plataforma web facilita la recopilación y gestión de estos datos, mejorando las decisiones agrícolas basadas en información precisa y actualizada.
Citas
Román A, Tovar-Sánchez A, Gauci A, et al. Water-Quality Monitoring with a UAV-Mounted Multispectral Camera in Coastal Waters. Remote Sens (Basel). 2023;15(1). doi:10.3390/rs15010237
Kemper T, Mudau N, Mhangara P, Pesaresi M. Towards a country-wide mapping & monitoring of formal and informal settlements in South Africa. Pilot-study in cooperation with the South African National Space Agency (SANSA) DOI:10.2788/970905. 2015.
Avtar R, Saito O, Singh G, et al. Monitoring responses of terrestrial ecosystem to climate variations using multi temporal remote sensing data in Ghana. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). ; 2014. doi:10.1109/IGARSS.2014.6946535
Avtar R, Yunus AP, Saito O, Kharrazi A, Kumar P, Takeuchi K. Multi-temporal remote sensing data to monitor terrestrial ecosystem responses to climate variations in Ghana. Geocarto Int. 2022;37(2). doi:10.1080/10106049.2020.1723716
Li D, Wu B, Chen B, et al. Open-surface river extraction based on sentinel-2 MSI imagery and DEM Data: Case study of the upper yellow river. Remote Sens (Basel). 2020;12(17). doi:10.3390/RS12172737
Cuellar Y, Perez L. Multitemporal modeling and simulation of the complex dynamics in urban wetlands: the case of Bogota, Colombia. Sci Rep. 2023;13(1). doi:10.1038/s41598-023-36600-8
Rodríguez D, Jordi G, Roquet V. Metodología de La Investigación.
Avtar R, Saito O, Singh G, et al. Monitoring responses of terrestrial ecosystem to climate variations using multi temporal remote sensing data in Ghana. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). ; 2014. doi:10.1109/IGARSS.2014.6946535
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 laura arteaga
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.