Geotecnologías en el desarrollo eficiente y sustentable de la producción agrícola en Mendoza. El caso de estudio de una finca en el distrito de Vistalba, Luján de Cuyo

La región integrada por las provincias de Mendoza y San Juan presenta características agroeconómicas relativamente homogéneas correspondiendo a lo que se denomina la Eco-Región Cuyo (Vallone, 2005). Dentro de la región, incluso, existe una amplia gama de condiciones ambientales, económicas y sociales que posibilitan el desarrollo de diversos sistemas productivos (Van den Bosch, 2008). La viticultura, y en segundo lugar la fruticultura, representan una importante magnitud en la economía de ambas provincias, las cuales poseen más del 85% de los viñedos de todo el país. La ocupación del suelo agrícola muestra una notable preferencia por la vid, donde la mayor parte de la agricultura se realiza bajo riego integral

Aportes del ingeniero agrimensor a la viticultura de precisión

La Viticultura de Precisión (VP) es una novedosa modalidad de control y diagnóstico de los viñedos basados en la utilización de herramientas tecnológicas de gestión de los cultivos. Estas deben reconocer las variaciones espacio-temporales dentro de la parcela, subyacente ésta en un sistema suelo-planta-atmósfera. Surge del concepto de Agricultura de Precisión (AP). Las herramientas y métodos que utiliza la VP permiten mejorar la calidad y productividad, ahorrar costos, proteger el medio ambiente y obtener una gran cantidad de información fiable procedente de tecnología moderna, informática e imágenes satelitales. Además, logra minimizar los inputs y mejorar la eficiencia, acercándose a una agricultura más sostenible. Los cambios tecnológicos continuos en los campos de la electrónica y la informática impactan en el desarrollo y la producción vitivinícola. Actualmente, el uso de nuevas geotecnologías tales como los sistemas satelitales de navegación global (GNSS), los sistemas de sensoramiento planta-clima-suelo, los sistemas de información geográfica (SIG) y las imágenes multiespectrales obtenidas a partir de satélites, aviones o sistemas aéreos remotamente pilotados (SARPs) son los que permiten alcanzar una alta competitividad, con sostenibilidad

Análisis del Índice de Vegetación NDVI Landsat-8 para Viticultura de Precisión

La región integrada por las provincias de Mendozay San Juan posee características agroeconómicas relativamente homogéneas formando lo que se denomina Eco-Región Cuyo, donde se desarrollan diversos sistemas productivos. La viticultura representa una importante magnitud en la economía de ambas provincias, con más del 85% de los viñedos de todo el país. La mayor parte posee riego integral

Surveying engineers contribution to precision viticulture

La Viticultura de Precisión (VP) es una modalidad de control y diagnóstico de los viñedos cuyas herramientas y métodos permiten mejorar la calidad y productividad de los mismos. El uso de las actuales Geotecnologías (SSNG, Sistemas de Sensoramiento Terrestre y Satelital, SIG) permite alcanzar una alta competitividad, con sostenibilidad. Con esta investigación se pretende incorporar al ingeniero agrimensor en el desarrollo de la producción agrícola en viñedos para brindar servicios a los productores vitivinícolas. La finalidad es plantear una técnica sencilla y económica para iniciar el proceso de VP

Correcciones troposféricas en interferometría SAR

La atmósfera es uno de los medios que se interpone a las señales electromagnéticas provenientes de los satélites que orbitan y los receptores ubicados en la Tierra. Al atravesarla, la señal sufre distintas perturbaciones que introducen ruido y afectan la información final. Uno de los principales causales de este fenómeno es el vapor de agua (Integrated Water Vapour - IWV), cuya alta variabilidad espacio-temporal, dificulta su caracterización. Las imágenes de Radar de Apertura Sintética (SAR) se forman por medio de la recepción del eco retrodispersado de la señal electromagnética que emiten estos sensores. Por medio del cálculo de las diferencias de fase (de la señal) entre dos imágenes SAR de fechas distintas, es posible determinar deformaciones en la superficie terrestre en el orden de los pocos centímetros y con precisiones milimétricas (técnica denominada Interferometría Diferencial SAR, o DInSAR). Si durante la adquisición de las imágenes la señal atraviesa masas de IWV, la velocidad de propagación se verá afectada y los resultados no mostrarán la magnitud real de las deformaciones que se pudieran haber generado en el terreno. Este trabajo de investigación tiene por objetivo corregir el ruido troposférico en interferometría diferencial SAR por medio de la herramienta TRAIN (Toolbox for Reducing Atmospheric InSAR Noise) con datos provenientes de radiosondeos, espectrómetros, modelos atmosféricos globales y modelos de predicción meteorológicos

DinSAR coseismic deformation measurements of the Mw 8.3 Illapel earthquake (Chile)

The beginning of radars goes back to the 1930s where its main boost was related to the second world war. Nowadays, the techniques associated with radars are focused around a vast variety of civil, geodetic, and military applications. The development of the synthetic aperture principle, in the 1950s and 1960s, gave birth to a lot of new applications, and together with the technological progress of the last decades, the technique of interferometry with synthetic aperture radar (SAR) data became one of the most powerful ones for sensing remotely, with high quality and a vast spatial coverage. We used Sentinel-1 data and the differential interferometry SAR (DinSAR) technique to map and measure the surface deformation related to the 2015 Mw 8.3 Illapel earthquake (Chile). We also validated the results, by analysing the temporal variation of coordinates acquired from global navigation satellite system observations and projecting them in the geometry of the SAR system. Using this application we prove the DinSAR technique to be useful and powerful for the observation and analysis of surface deformation caused by the release of stress during the Mw 8.3 Illapel earthquake. It proved to be an efficient tool to detect and map the surface deformation with high spatial resolution in an approximate area of 20,000 km2

Determinación de un modelo digital de elevación mediante levantamiento gps y su comparación con modelos globales

Un modelo es un esquema teórico, que representa un conjunto real, con cierto grado de precisión y en la forma más completa posible. Son muy útiles para describir, explicar o comprender mejor la realidad, cuando es imposible trabajar directamente sobre la misma. Uno de los elementos básicos de cualquier representación digital de la superficie terrestre son los Modelos Digitales de Elevación (MDE). Éstos constituyen la base para un gran número de aplicaciones en Ciencias de la Tierra, Ambientales e Ingenierías de diverso tipo. En este trabajo se compara un modelo muy preciso realizado en el terreno y modelos globales disponibles en internet de manera gratuita

Exploiting Sentinel-1 data time-series for crop classification and harvest date detection

Light source independence and the advantage of being less affected by weather conditions than optical remote sensing, as well as the sensitivity to dielectric properties and targets structure, make Synthetic Aperture Radar (SAR), particularly time-series data, a relevant tool for crop processes monitoring. This study aims to benefit from all the amplitude and phase SAR data to perform both a crop classification and a harvest date detection algorithm, supported by the first one for corn and soybean fields. Study area was located in Buenos Aires province, Argentina. To achieve this goal, time-series of Interferometric Coherence (IC) and backscattering values in vertical transmit and vertical receive ((Formula presented.)), and vertical transmit and horizontal receive ((Formula presented.)) polarizations were generated from Single Look Complex images acquired from C-band SAR satellites Sentinel-1A and −1B. The crop classification was performed using a Random Forest classifier with an overall accuracy of 97%. For its training, both (Formula presented.) and (Formula presented.) time-series along the entire crops life cycle were used. Harvest detection algorithm was accomplished by analysing both the IC and (Formula presented.) time-series in an individual way for both crops. IC changes could be linked to plant structure characteristics along their life cycle (from seeding to harvesting), surface structure induced by harvest operations and post-harvest crops stubble. Based on the latter, individual criteria for corn and soybean were adopted. Crop depending on the determination of the harvest date detection was supported by the crop classification obtained. Harvest detection accuracy over 80 fields was superior to 93% for both crops. The proposed methodology for harvest detection is focused on the crops structural characteristics along its life cycle and the post-harvest stubble, which could lead to different IC behaviours.Fil: Amherdt, Sebastián. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Cs.exactas Ingeniería y Agrimensura. Escuela de Agrimensura. Departamento de Geotopocartografia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; ArgentinaFil: Di Leo, Néstor Cristian. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Balbarani, Sebastian. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Pereira, Ayelen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Cs.exactas Ingeniería y Agrimensura. Escuela de Agrimensura. Departamento de Geotopocartografia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; ArgentinaFil: Cornero, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Cs.exactas Ingeniería y Agrimensura. Escuela de Agrimensura. Departamento de Geotopocartografia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; ArgentinaFil: Pacino, Maria Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Cs.exactas Ingeniería y Agrimensura. Escuela de Agrimensura. Departamento de Geotopocartografia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentin