integración de los sensores remotos en la objetivo
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Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Integración de los sensores remotos en la gestión sostenible del riego. Una aplicación en Andalucía
M.P. González-Dugo* IFAPA. Centro Alameda del ObispoL. Mateos, Instituto de Agricultura Sostenible, CSICS. Escuin, F. Cano, Empresa pública Desarrollo Agrario y Pesquero (Dap), A.Díaz, IFAPA
V. Cifuentes, Confederación Hidrográfica del Guadalquivir
J.L. Tirado, N. Oyonarte, Dap
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
OBJETIVO PRINCIPAL: Seguimiento del uso del agua en los regadíos de la cuenca del río Guadalquivir
MÉTODO: Integración datos de sensores remotos en modelos de estimación de evapotranspiración (ET)
SATÉLITES EN CAMPO
Desarrollo metodológico y validación
Aplicaciones a gran escala
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
VIS0.4-0.7 µm
NIR0.7-2.5 µm
TIR2.5-20 µm
RADAR0.5cm-1 m
LIDAR0.3-1.1 µm crecimiento
vegetaciónestado hídrico
actividadfotosintética
albedo
estructuravegetación
humedad superficial del suelo
Espectro electromagnético
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Visible – Infrarrojo Cercano: Seguimiento del crecimiento de los cultivos
AlgodónE F M A D
125 161 175 231 260
Longitud de onda (nm)
Día 125Día 161Día 175Día 231Día 260
300 500 700 900 11000.0
0.2
0.4
0.6
0.8
USWCL P. Pinter
Respuesta espectral de un cultivo a lo largo de su ciclo
Índices de vegetación
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Marzo Abril Mayo Junio Julio
Parcela 2060
0.0
0.2
0.4
0.6
25-mar 04-may 13-jun 23-jul
Fecha
SAVI
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Térmico: Estado hídrico y evapotranspiraciónTemperatura de la superficie(15 Mayo)
Usos del suelo
temperatura del cultivo menor quetemperatura del aire
temperatura del cultivo mayor queemperatura del aire
Tc > Ta
Tc < Ta
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
OBJETIVO PRINCIPAL: Seguimiento del uso del agua en los regadíos de la cuenca del río Guadalquivir
MÉTODO: Integración datos de sensores remotos en modelos de estimación de evapotranspiración (ET)
Información óptica (VIS/NIR)series temporales de índices de vegetación (IV) en el modelo FAO de necesidades hídricas de los cultivos
Información térmicamodelos de balance de energía en superficie
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Riego + Lluvia = ET + Drenaje + Escorrentía
EvapotranspiraciónLluvia
Escorrentía
Drenaje
Riego
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
1 Descripción del modelo de estimación de ET basado en series de IV y medidas en campo
1 Extensión a escala de cuenca y aplicación a la cuenca del río Guadalquivir
2 Validación y comparación con modelos de balance de energía en superficie
ÍNDICE
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
1. Descripción del modelo de estimación de ET basado en series de índices de vegetación y medidas en campo
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Modelo FAO :
Modelo de evapotranspiración basado en índices de vegetación
Coeficiente de cultivo x Evapotranspiración de referencia
ET = Kc × ETo
ET = (Kcb + Ke) × ETo
Transpiración Evaporación
dual:
único:
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Modelo FAO : ET = (Kcb + Ke) × ETo
Transpiración Evaporación
Series de índices de vegetación
Kcb = Kcb,max
SAVI – SAVIeff
SAVIeff – SAVIsoil
Modelo de evapotranspiración basado en índices de vegetación
DETRSw −−=∆
( )cbmaxcre KKK K −=
RZWHC)p1(RZWDRZWHCK i
s −−
=
Sw (contenido de agua)RZWHC (capacidad de almacenamiento de agua)
RZWD (déficit de agua en el suelo)Ks (coeficiente de estrés)
Kr (coeficiente de reducción de la evaporación)
BALANCE DE AGUA EN LA ZONA RADICULAR
Red de estaciones meteo
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Medidas remotas y de campo. Campañas 2004, 2005 y 2006
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Medidas remotas y de campo. Campañas 2004, 2005 y 2006
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
Fc medida
Fc e
stim
ada
saté
lite
AlgodónRemolachaTomate
r2 = 0,85
0,00
2,00
4,00
6,00
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
VI
IAF
med
ida
AlgodónRemolachaTomate
Fracción de cobertura del suelo, Área foliar, Biomasa
Influencia de las sombras en cultivos orientados N-S y E-W
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
0
20
40
60
80
100
fc (%
)
0
2
4
6
LAI
0
200
400
600
800
1000
Bio
mas
s (gr
/m2)
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.00.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
Sugarbeet VI0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
Cotton VI
NDVISAVI
SAVI-NDVI SAVI-NDVI
IAF
fc (%)
Biomasa(gr/m2)
Remolacha Algodón
0
20
40
60
80
100
fc (%
)
0
2
4
6
LAI
0
200
400
600
800
1000
Bio
mas
s (gr
/m2)
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.00.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
Sugarbeet VI0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
Cotton VI
NDVISAVINDVISAVI
SAVI-NDVI SAVI-NDVI
IAF
fc (%)
Biomasa(gr/m2)
Remolacha Algodón
AlgodónRemolachaTomate
AlgodónRemolachaTomate
0
1
2
3
4
5
6
0 200 400 600 800 1000
Evapotranspiración (mm)
Ren
dim
ient
o (M
g ha
-1)
(1 – fc)ξ =(VImax – VI)
(VImax – VImin)Kcb =
Kcb,max
fc,eff
fc
PRODUCCIÓNALGODÓN
Análisis de la productividad del agua de riego: Gonzalez-Dugo y Mateos, 2008 Agric. Water Manage. 95: 48-58
Medidas de campo y uso del modelo de evapotranspiration
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
2. Extensión a escala de cuenca
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Escala de cuenca
Lebrija, España
Ortofoto Evapotranspiración
Uso del agua a escala de zona regable
Cuenca del Guadalquivir (57.527 km2)
- Heterogeneidad de cultivos- Disponibilidad de datos en la Cuenca del
Guadalquivir (datos de suelo, agua aplicada por parcela, sistema de riego)
- Operatividad
Adaptación a escala de cuenca:
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
2007 2008
Sensor Acquisition day Sensor Acquisition day
L5-TM 18-03-07 IRS-Awifs 05-03-08
IRS-P6-Liss III 30-03-07 L5-TM 05-04-08
L5-TM 19-04-07 IRS-Awifs 01-05-08
L5-TM 05-05-07 L5-TM 08-05-08
L7-ETM SLC-off 29-05-07 L5-TM 24-06-08
L5-TM 22-06-07 L5-TM 10-07-08
L5-TM 8-07-07 L5-TM 26-07-08
L5-TM 24-07-07 L5-TM 11-08-08
L5-TM 09-08-07 L5-TM 27-08-08
L5-TM 10-09-07 L5-TM 12-09-08
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Arroz
SAVI
Balance de agua en el suelo
(Kcb + Ke) × ETo
SAVI: imagen satéliteSAVIagua: 0,05SAVIeff: 0,65 Kcbmax: f(cultivo)
Respuesta espectral
( ) 11max +−−
−= agua
aguaeff
cbcb SAVISAVI
SAVISAVIKK
Modelo de evapotranspiración basado en índices de vegetación
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Olivar
SAVI
Balance de agua en el suelo
(Kcb + Ke) × ETo
SAVI: imagen satéliteSAVIsuelo: 0,1SAVIeff: 0,65 Kcbmax: f(cultivo y mes)
Respuesta espectral
( )suelosueloeff
cbcb SAVISAVI
SAVISAVIKK −−
= max
Modelo de evapotranspiración basado en índices de vegetación
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
0 50 100 150 200 250 300
Kc,
K
cb KcbKc
Días desde siembra
Kcb
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Kc
Evolución de las curvas de Kcy Kcb para un cultivo típico
AspersiónAspersión-estación lluviosaAspersión-estación secaGoteoGoteo-estación lluviosaGoteo-estación secaAspesión-FebreroAspersión-Julio
Simulaciones de la relación Kc – Kcbbajo distintas condiciones de clima yriego
Simplificación del modelo dual
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
El parámetro a es función de: la precipitación en el periodo y lugar considerados, y debe ser calibrado localmente y con los datos medidos en dicho periodola frecuencia y tipo de riego (fracción de suelo humedecido por el mismo) durante los ciclos de los cultivos regados
Simplificación del modelo dual
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Funcionamiento del modelo simplicado en comparación con el dual
y = 0.97x + 10.9r2 = 0.98
400
500
600
700
800
900
1000
400 500 600 700 800 900 1000
ET dual (mm)
ET s
inté
tica
(mm
)
algodón
remolacha
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Pixels declarados como algodón
Evolución media de SAVI para algodón
Imagen SAM algodón(los píxeles más brillantes se alejan más del comportamiento medio)
Espectro pixel CONFIRMADO como algodón
Espectro pixel NO CONFIRMADO como algodón
Imagen SAVI multitemporal
Procedimiento de clasificación de cultivosProcedimiento de clasificación de cultivosOlivar, cítricos y otros frutalesCultivos no-permanentes
SIG-PAC, SIG citrícola, SIG oleícolaAlgoritmos de clasificación supervisada(5-8 imágenes por año)
Datos de partida: declaraciones de los agricultores para subvenciones agrarias de la UEProceso de depuración:
700 parcelas aceptadas se usaron para entrenamiento y 700 para validación
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
2008 Clasificación de cultivos regados
Precisión global 88% (mejor, algodón: 92%; peor, otros usos: 70%)
Resultados
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
ET (mm) ET (mm)
Evapotranspiración estacional en 2007 y 2008Resultados
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Evolución de la ET por cultivos campaña 2008
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,0060,00
70,00
80,00
90,00
100,00
03s
03t
04p
04s
04t
05p
05s
05t
06p
06s
06t
07p
07s
07t
08p
08s
08t
09p
Decenas del periodo de estudio (mes-decena)
ET
dece
nal (
mm
)
citricos
frutales
olivar
TA algodon
TA arroz
TA girasol
TA maiz
TA remolacha
TA cereales
TA otros
Evolución del consumo de agua según avanza campaña de riego
Resultados
Consumo de agua por cultivo y por parcela
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
citr
icos
frut
ales
oliv
ar
TA
alg
odon
TA
arr
oz
TA
gira
sol
TA
mai
z
TA
rem
olac
ha
TA
cer
eale
s
TA
otr
os
ET Acumulada 2008
ET Acumulada 2007
Consumo de agua de riego por zona regable
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
3. Validación y comparación con modelos de balance de energía
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
ÁREA DE ESTUDIO
2002 campaña SMACEX
3 weeks campaing over Corn and Soybean fields in central Iowa
WC03
WC06
WC14WC15-1WC15-2
WC16-2 WC16-1
WC33
WC23WC24
WC25
WC13
ETM Julio, 1
ETM, Julio, 8
TM Junio, 23 12 torres de EC midiendo en continuo durante 3 semanas en una cuenca situada en Iowa (US)
Rectángulos 120 x 180 metros (4 x 6 TM pixeles)en la dirección del viento dominante
Descripción de la campaña SMACEX: Kustas WP et al. 2005 J. Hydromet 6:791-804Comparación y validación de modelos: Gonzalez-Dugo et al. 2009. Agric. For. Meteorol. 149:1843-1853
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Flujos del balance de energía medidos con sistemas de covarianza de torbellinos sobre cultivos de maíz y soja
4 conjuntos de platos de flujodistribuidos en líneas y surcos
Maíz Soja
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
SELECCIÓN DE DATOS Y DESARROLLO DE LOS CULTIVOS
WC03
WC06
WC14WC15-1WC15-2
WC16-2 WC16-1
WC33
WC23WC24
WC25
WC13
Parcela Cultivo Suelo
Índice área foliar (m2/m2) Fracción de cobertura
23 Junio
1 Julio 8 Julio23
Junio1 Julio
8 Julio
WC03 soja CANISTEO 0.84 1.63 2.71 0.40 0.64 0.81
WC06 maíz CLARION 2.53 3.97 4.89 0.82 0.97 0.97
WC13 soja WEBSTER 1.99 0.72
WC14 soja CLARION 1.45 2.21 3.01 0.63 0.78 0.94
WC15_1 corn CANISTEO 2.32 3.58 4.60 0.75 0.88 0.93
WC15_2 corn CANISTEO 2.11 3.40 4.48 0.71 0.84 0.92
WC16_1 soja CLARION 1.14 3.08 0.53 0.62
WC16_2 soja CLARION 0.84 1.78 0.51 0.70
WC23 soja CLARION 1.28 1.78 0.39 0.69
WC24 maíz CLARION 3.74 4.58 0.96 0.96
WC25 maíz SPILLVILLE 2.23 2.53 0.60 0.61
WC33 maíz NICOLLET 1.57 3.16 3.98 0.61 0.87 0.91
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Temperatura radiométrica en superficie:
TRAD = {fc Tc4 + [1- fc ] Ts
4}1/4
SUEL
O
CU
BIER
TA
SIS
TEM
A
Estimación instantánea de la ETLa temperatura de la cubierta es muy sensible al estrés hídrico
Modelos de balance de energía
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Comparación de estimaciones de ET diaria con valores medidos para un modelo de balance de energía y un modelo basado en
Índices de Vegetación
2
4
6
8
10
2 4 6 8 10
Measured daily ET (mm day-1)
2S d
eriv
ed E
T (m
m d
ay -1
)
174 soy182 soy189 soy174 corn182 corn189 corn
2
4
6
8
10
2 4 6 8 10
Measured daily ET (mm day-1)
FAO
-VI d
eriv
ed E
T (m
m d
ay -1)
174 Soy182 Soy189 Soy174 Corn182 Corn189 Corn
RMSD = 0.39 mmMBE = -0.05 mmr2 = 0.81
RMSD = 0.42 mmMBE = 0.01 mmr2 = 0.70
ET diaria medida (mm día-1)ET diaria medida (mm día-1)
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Líneas de trabajo
Validación del modelo simplificado usando torres de covarianza de torbellinos instaladas sobre distintos cultivosdesde 10 años, especialmente en especies leñosas
Aplicación en 2009 a la Cuenca del Guadalquivir
Modelo híbrido: combinación del modelo de balance de energía de doble fuente con el basado en índices de vegetación para abordar adecuadamente las situaciones de estrés hídrico
Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura
Muchas gracias por su atención
Agradecemos la financiación de los proyectos RTA2005-047 y NRA 00OES-07 del NASA Terrestrial Hidrol. Program, al Coop Research Prog. de la OCDEy a la Confederación Hidrográfica del Guadalquivir