Which pixel is a forest? Tree crown delineation using VHR images to estimate tree cover in landsat based classification

Determining the percentage of tree crown cover is extremely important to establish in advance which forest types can be classified with high resolution sensors such as Landsat. This paper describes the determination of a tree crown coverage threshold to define whether a pixel is classified as a forest or not. The methodology consists in the comparison of forest/non-forest classifications generated from Landsat images with tree crown cover maps obtained from PlanetScope very high resolution images, considering those pixels that exceed a given canopy cover threshold (eg. 5-10-15-...90-95-100%) as forest. The canopy coverage threshold was the one that minimized the difference between the Landsat classification and the maps generated from Planet images.Fil: Banchero, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Verón, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Facultad de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: de Abelleyra, D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Ferraina, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Facultad de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Propato, T. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Facultad de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Gomez Taffarel, María Cielo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Dieguez, Hernán. Universidad de Buenos Aires; Facultad de Agronomía; Argentin

First Large Extent and High Resolution Cropland and Crop Type Map of Argentina

Trabajo presentado al 2020 IEEE Latin American GRSS & ISPRS Remote Sensing Conference (LAGIRS 2020), 22–26 March 2020, Santiago, Chile.The availability of spatially explicit information about agricultural crops for large regions in Argentina is scarce. In particular, due to temporal dynamics of agricultural production (i.e. changes in planted crops from year to year) and spectral similarities among herbaceous crops it is difficult to generate crop type maps from remote sensing. Large regions with marked climatic variations, like the main agricultural areas of Argentina, represent an additional challenge. Here we generated a map based on supervised classifications using field samples along 14 agricultural zones. Best classification accuracies were obtained by combining seasonal indices (year, summer and winter), with indices that describe the temporal dynamics of vegetation. Accuracy was increased at regions with high and balanced number of samples and with longer growing seasons. The map allows to identify areas with clusters of one, two or three crops and to characterize areas with different spatial distribution between cropland and no cropland areas.EEA Salta.Fil: De Abelleyra, Diego. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Veron, Santiago Ramón. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos; Argentina.Fil: Banchero, Santiago. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Mosciaro, Maria Jesus. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Propato, Tamara. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Ferraina, Antonela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Gomez Taffarel, Maria Cielo. Actividad privada; Argentina.Fil: Dacunto, Luciana. Actividad privada; Argentina.Fil: Franzoni, Agustin. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Volante, Jose Norberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentin

Mapa Nacional de cultivos. Campaña 2019/2020. Versión 1 Publicación no. 2

La planificación y ordenamiento del territorio para el desarrollo sustentable requieren del conocimiento detallado del uso de la tierra actual y su dinámica temporal. Los cambios en el uso del suelo tienen implicancias ambientales, sociales y económicas a diferentes escalas. Las políticas para el desarrollo territorial, y las decisiones tomadas en ese contexto, requieren de un rápido y eficiente acceso a la información, y de la integración de datos actualizados, incluyendo información sobre la dinámica de cultivos. La realización de inventarios agropecuarios por medio de sensores remotos incorpora la dimensión geográfica y, de esta manera, provee múltiples beneficios. Por ejemplo, disponer de información espacialmente explícita asiste a la planificación de los requerimientos de transporte y acopio de granos y de distribución de insumos. A su vez, permite caracterizar de manera más exacta el ambiente experimentado por cada cultivo mejorando nuestro conocimiento de los controles ambientales del rendimiento (e.g. precipitación y temperatura). Además, la realización periódica de mapas anuales a escala nacional posibilitará la generación de una base de datos de historia de uso agrícola de Argentina. Esta base habilitaría la caracterización de las secuencias de cultivos -incluyendo la cuantificación del monocultivo y de rotaciones entre gramíneas y leguminosas- y su impacto ambiental (de Abelleyra & Veron, 2020). Otra utilidad de contar con mapas de múltiples años es identificar y caracterizar situaciones de expansión o retracción de la agricultura. Esta base de datos también podría ser consultada con fines más específicos como la selección de sitios para arrendamiento por el sector privado o para la regulación pública de este proceso. Por lo tanto, la información provista por mapas de cultivos resulta de gran utilidad para investigadores y tomadores de decisiones en general. Este trabajo se enmarca en las iniciativas de cartografía de uso y cobertura del suelo contempladas en la cartera de proyectos del Programa Nacional de Recursos Naturales y Gestión Ambiental del INTA. En particular, forma parte de los objetivos del Proyecto Disciplinario I034 “Dinámica de uso y cobertura del suelo a través de sensores remotos ópticos y de radar” y de la Plataforma I033 “Plataforma para el manejo sostenible de Recursos Naturales del SAAA”. También está vinculado a proyectos externos como MapBiomas Chaco y MapBiomas Pampa y la red JECAM-GEOGLAM (www.jecam.org). Este trabajo implica una continuidad al primer mapa nacional de cultivos realizado para la campaña 2018-2019 (de Abelleyra et al, 2019). Esta versión incorpora cambios que mejoran significativamente la anterior publicación. Por un lado se presenta en forma separada los mapas para la campaña “fina” (invierno 2019) y “gruesa” (verano 2020). A su vez, se amplió la zona de mapeo incorporando la provincia de Corrientes. Por último, se extendió la leyenda permitiendo una mayor discriminación de cultivos (arroz, sorgo).Fil: Abelleyra, D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Verón, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Banchero, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Mosciaro, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Franzoni, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Boasso, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Valiente, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santiago del Estero. Agencia de Extensión Rural Bandera; ArgentinaFil: Puig, O. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santiago del Estero. Agencia de Extensión Rural Bandera; ArgentinaFil: Goytia, Y. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Saenz Peña; ArgentinaFil: Iturralde Elortegui, M.R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarria, Buenos Aires, ArgentinaFil: Maidana, D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta. Agencia de Extensión Rural Tartagal; ArgentinaFil: Martini, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis. Agencia de Extensión Rural Villa Mercedes; ArgentinaFil: Murray, F. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis. Agencia de Extensión Rural Villa Mercedes; ArgentinaFil: Marini, F. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; ArgentinaFil: Propato, T. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Ferraina, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Gomez, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Sarrailhe, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Petek, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Mesa, J.C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cuenca del Salado. Agencia de Extensión Rural Ayacucho; ArgentinaFil: Kurtz, D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Perucca, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Benedetti, P. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Famailla; ArgentinaFil: Muñoz, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juarez; ArgentinaFil: Volante, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentin

The immunology of HIV-infected long-term non-progressors - a current view

Long-term non-progressors (LTNP) are human immunodeficiency virus (HIV)-infected individuals characterized by the absence of disease, low viral loads and stable or even increasing CD4(+) T cell counts for prolonged periods of time. In these subjects, an HIV-specific immune response which is either stronger or directed against a wider array of viral epitopes than that seen in progressors, can be often detected. Here, we summarize the characteristics of HIV-specific CD4(+) and CD8(+) T cell responses in LTNP, and discuss how a highly effective T cell-mediated immune response against HIV might contribute to the establishment of this particular condition. (C) 2001 Elsevier Science B.V. All rights reserved

Body representation alterations in personal but not in extrapersonal neglect patients

There is still a matter of debate around the nature of personal neglect. Is it an attention disorder or a body representation disorder? Here we investigate the presence of body representation deficits (i.e., the visuo-spatial body map) in right and left brain-damaged patients and in particular in those affected by personal neglect. 23 unilateral brain-damaged patients (5 left-brain-damaged and 18 right-brain-damaged patients) and 15 healthy controls took part in the study. The visuo-spatial body map was assessed by means of the "Frontal body-evocation subtest (FBE)," in which participants have to put tiles representing body parts on a small wooden board where only the head is depicted as a reference point. In order to compare performance on the FBE with performance on an inanimate object that had well-defined right and left sides, participants also performed the "Car test." Group statistical analysis shows that the performance of patients with personal neglect is significantly worse than that of the controls and patients without personal neglect in the FBE but not in the Car test. Single case analyses of the five patients with pure personal neglect confirm the results of group analysis. Our data supports the hypothesis that personal neglect is a pervasive body representation disorder

Cross-presentation of caspase-cleaved apoptotic self antigens in HIV infection

We found that the proteome of apoptotic T cells includes prominent fragments of cellular proteins generated by caspases and that a high proportion of distinct T cell epitopes in these fragments is recognized by CD8(+) T cells during HIV infection. The frequencies of effector CD8(+) T cells that are specific for apoptosis-dependent epitopes correlate with the frequency of circulating apoptotic CD4(+) T cells in HIV-1-infected individuals. We propose that these self-reactive effector CD8(+) T cells may contribute to the systemic immune activation during chronic HIV infection. The caspase-dependent cleavage of proteins associated with apoptotic cells has a key role in the induction of self-reactive CD8(+) T cell responses, as the caspase-cleaved fragments are efficiently targeted to the processing machinery and are cross-presented by dendritic cells. These findings demonstrate a previously undescribed role for caspases in immunopathology

Spreading of HIV-specific CD8(+) T-cell repertoire in long-term nonprogressors and its role in the control of viral load and disease activity

Long-term non-progressors (LTNP) represent a minority of human immunodeficiency virus (HN) infected individuals characterized by stable or even increasing CD4(+) T-cell count and by stronger immune responses against HIV than progressors. In this study, HIV-specific effector CD8(+) T cells, as detected by both a sensitive ex vivo enzyme-linked immunospot (ELISPOT) assay and specific major histocompatibility complex (MHC) peptide tetramers, were at a low frequency in the peripheral blood of LTNP, and recognized a lower number of HIV peptides than their memory resting cell counterparts, Both factors may account for the lack of complete HIV clearance by LTNP, who could control the viral spread, and displayed a higher magnitude of cytotoxic T lymphocyte (CTL) responses than progressors. By combining cell purification and ELISPOT assays this study demonstrates that both effector and memory resting cells were confined to a CD8(+) population with memory CD45RO(+) phenotype, with the former being CD28(-) and the latter CD28(+) Longitudinal studies highlighted a relatively stable HIV specific effector repertoire, viremia, and CD4(+) T-cell counts, which were all correlated with maintenance of nonprogressor status, In conclusion, the analysis of HIV-specific cellular responses in these individuals may help define clear correlates of protective immunity in HIV infection. Human Immunology 62, 561-576 (2001). (C) American Society for Histocompatibility and Immunogenetics, 2001. Published by Elsevier Science Inc

Mapa Nacional de Cultivos campaña 2018/2019

La disponibilidad de mapas que describan de manera precisa la localización de los principales cultivos extensivos de grano a escala nacional es un prerrequisito para numerosas aplicaciones. Por ejemplo, la estimación del área sembrada, el seguimiento del estado fisiológico de los cultivos, la estimación del rendimiento, y por último de la producción agrícola, requieren información georeferenciada. Conocer la distribución espacial de los cultivos permite estratificar el área para el muestreo a campo y de esta manera optimizar los recursos de los programas de estimación de la superficie sembrada con cada cultivo anualmente. Además, proveen una manera objetiva de cuantificar la ocurrencia de doble cultivos y así mejorar la estimación del área sembrada. De la misma manera, los sistemas de monitoreo del estado y el rendimiento de cultivos que frecuentemente integran la información satelital de cada departamento sin discriminar área agrícola de no agrícola podrían beneficiarse al considerar la superficie efectivamente sembrada con cada cultivo. En conjunto, la mejora en la estimación del área sembrada y del rendimiento de cada cultivo disminuye el error en la estimación de la producción agrícola total del país y de la contribución de cada región. Mejorar la estimación de la producción agrícola tiene beneficios a múltiples escalas. A escala local permite por ejemplo anticipar la necesidad de almacenamiento, a escala regional la utilización de puertos y la demanda de transporte, a escala nacional los ingresos fiscales y la generación de divisas y a escala internacional los precios de los granos y potenciales proveedores de granos. Finalmente, si estos mapas se producen de manera periódica permiten caracterizar a nivel de lote aspectos clave de la sustentabilidad del manejo agrícola: la rotación de cultivos y la intensidad de uso, es decir la cantidad de cultivos por estación de crecimiento (o campaña agrícola). A pesar de su importancia, existen pocos ejemplos de mapas de cultivos a escala nacional. Estados Unidos, Canadá y Europa poseen programas de seguimiento e inventario de cultivos agrícolas. Más recientemente Ucrania ha generado su primer mapa nacional de cultivos (Kussul et al. 2017). Un aspecto común entre estos programas es la utilización de información satelital. La información provista por satelites de observacion de la tierra es particularmente adecuada para la generación de mapas de cultivos debido a su capacidad para registrar la radiación reflejada por la superficie del planeta de manera periódica, sistemática y objetiva a lo largo de extensas superficies. En particular los radiómetros ópticos proveen imágenes de la superficie en diferentes porciones del espectro electromagnético, usualmente en el visible, infrarrojo cercano, infrarrojo de onda corta e infrarrojo térmico. Si bien teóricamente la información espectrotemporal -es decir el conjunto de las adquisiciones satelitales a lo largo del tiempo de información del espectro electromagnético- debería permitir la discriminación de cultivos, esto frecuentemente está impedido por dos razones: la nubosidad que disminuye la información útil en un dado periodo, y la diversidad espaciotemporal de fechas de siembra para un mismo cultivo La producción agrícola argentina se ha incrementado en gran medida durante los últimos años, pasando la producción de los principales granos (soja, maíz, trigo y girasol) de 34 a 143 millones de toneladas entre 1990 y 2019. En 2013, Argentina fue el tercer exportador mundial de soja y maíz y el décimo tercero de trigo (FAOSTAT, 2018) representando la agricultura una fuente de divisas y de ingresos fiscales clave para el país. En 2010 se estableció en San Antonio de Areco un sitio de estudio de la iniciativa JECAM-GEOGLAM (Experimento Conjunto para la estimación del área y monitoreo de cultivos o Joint Experiment on Crop Assessment and Monitoring en ingles - www.jecam.org). El objetivo de la iniciativa JECAM es desarrollar y validar metodologías de estimación del área sembrada con cultivos y su seguimiento temporal a partir de información satelital. En este trabajo nuestro objetivo fue generar un mapa de tipos de cultivo para el área agrícola extensiva de Argentina. Para ello capitalizamos la disponibilidad de plataformas de almacenamiento y procesamiento de imágenes satelitales en la nube y de nuevos algoritmos de clasificación supervisada, junto con la experiencia previa en la generación de mapas regionales de los grupos de trabajo de INTA involucrados en este trabajo.Fil: de Abelleyra, Diego Sebastián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Verón, Santiago Ramón. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Banchero, Santiago. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Mosciaro, Jesús. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Volante, José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Boasso, Miguel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Castrillo, Silvana. Universidad Nacional de Salta; ArgentinaFil: Dacunto, Luciana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Ferraina, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Franzoni, Agustín. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Gaitan, Juan José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Gómez Taffarel, María Cielo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Moreno, Andrea. Universidad Nacional de Salta; ArgentinaFil: Propato, Tamara. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentin

Mapas Nacional de cultivos. Campaña 2020/2021

Este informe presenta el Mapa Nacional de Cultivos (MNC) correspondiente a la campaña 2020/2021. 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. 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 espacial 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. Esto implica un cambio sustancial ya que hasta hace pocos años no existía en nuestro país información a escala detallada de la ubicación de los diferentes cultivos extensivos con alcance nacional, una herramienta clave para la planificación de la producción, transporte, acopio de productos y distribución de insumos. Actualmente estamos generando esta información y sus cambios en el tiempo. Argentina se va sumando, 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. Esta nueva versión incluye una extensión del área mapeada para incluir más sitios de cultivos extensivos (NOA, San Luis). También se incorpora la diferenciación de cultivos de arveja, papa y verdeos de sorgo. Han participado en esta iniciativa 28 unidades de INTA.Fil: Abelleyra, Diego. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Verón, Santiago Ramón. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Banchero, Santiago. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Iturralde Elortegui, M.R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarria; ArgentinaFil: Zelaya, Karina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Murray, F. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis. Agencia de Extensión Rural Villa Mercedes; ArgentinaFil: Martini, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis. Agencia de Extensión Rural Villa Mercedes; ArgentinaFil: Valiente, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santiago del Estero. Agencia de Extensión Rural Bandera; ArgentinaFil: Puig, O. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santiago del Estero. Agencia de Extensión Rural Bandera; ArgentinaFil: Propato, Tamara. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Ferraina, Antonella. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Maidana, D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta. Agencia de Extensión Rural Tartagal; ArgentinaFil: Portillo, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; ArgentinaFil: Franzoni, Agustín. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Pezzola, Alejandro O. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Winschel, Cristina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Muñoz, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: Mesa, J.C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cuenca del Salado. Agencia de Extensión Rural Ayacucho; ArgentinaFil: Kurtz, D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Sapino, V. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; Argentin