Inventario y características principales de los mapas de riesgos para la agricultura disponibles en los países de América Latina y el Caribe

Con la presente publicación el IICA tiene como propósito contribuir a que sus países miembros adquieran un mayor conocimiento sobre las principales características de una de las mejores herramientas para lograr una adecuada gestión de los riesgos en la agricultur

Retrieving Leaf Area Index (LAI) Using Remote Sensing: Theories, Methods and Sensors

The ability to accurately and rapidly acquire leaf area index (LAI) is an indispensable component of process-based ecological research facilitating the understanding of gas-vegetation exchange phenomenon at an array of spatial scales from the leaf to the landscape. However, LAI is difficult to directly acquire for large spatial extents due to its time consuming and work intensive nature. Such efforts have been significantly improved by the emergence of optical and active remote sensing techniques. This paper reviews the definitions and theories of LAI measurement with respect to direct and indirect methods. Then, the methodologies for LAI retrieval with regard to the characteristics of a range of remotely sensed datasets are discussed. Remote sensing indirect methods are subdivided into two categories of passive and active remote sensing, which are further categorized as terrestrial, aerial and satellite-born platforms. Due to a wide variety in spatial resolution of remotely sensed data and the requirements of ecological modeling, the scaling issue of LAI is discussed and special consideration is given to extrapolation of measurement to landscape and regional levels

Comparison of regression and geostatistical methods to develop LAI surfaces for NPP modeling

This study aims to compare different methods of obtaining maximum growing season leaf area index (LAI) maps using remote sensing data, LAI and tree cover field data in a boreal forest near Thompson, Manitoba, Canada. The comparison includes aspatial methods such as traditional regression, inverse regression and reduced major axis, and spatial methods such as kriging, cokriging, kriging with an external drift, and conditional simulation. The LAI maps will serve as input in process models to obtain maps of net primary production (NPP). The present work was done in the context of the BigFoot project (http://www.fsl.orst.edu/_larse/bigfoot) which focuses on the validation of the MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectrometer) land cover, LAI/fAPAR (fraction of absorbed photosynthetically active radiation), and NPP products (http://modarcKgsfc.nasa.gov/MODIS, with the main objective of scaling up from in situ ground measurements to the moderate spatial resolution of MODIS data products (250 - 1000 m spatial resolution). Due to the clumped structure of the boreal forest and the presence of a highly reflective understory, vegetation indices derived from remotely sensed data were not useful in explaining LAI variability. The use of mid-IR bands and tree cover data improved the performance of the models. Kriging with an external drift performed better in the presence of trends and anisotropy. An integrated aspatial (reduced major axis)/spatial (cokriging) method produced a useful compromise between local accuracy and pattern representation. Conditional simulation maintained global accuracy and spatial variability. Conditional simulation also provided a measure of spatial uncertainty useful to assess how LAI variability affects process models, and to evaluate how spatial variability influences the upscaling from Landsat ETM+ (25-30 m) to MODIS (250-1000 m) spatial resolutions. Our main conclusion is that the selection of the optimal mapping technique depends on user requirements, because not all the desired map characteristics can be achieved simultaneously

El abordaje de la Atención Primaria de Salud, modelos organizativos y prácticas: caso de un Centro de Salud público urbano de Montevideo, Uruguay 2011

El estudio de caso tuvo lugar en un Centro de Salud público de Montevideo, con el objetivo de comprender cómo los modelos organizativos de oferta y gestión de la APS son traducidos en servicios, prácticas y procesos asistenciales. El Instrumento de investigación utilizado se contextualizó en la herramienta creada por la Profª. B. Starfield, el Primary Care Assessment Tool, adaptada y validada por Almeida y Macinko en Brasilia en 2006. Se aplicaron los cuestionarios a un grupo de usuarios, profesionales y gestores seleccionados a través de un muestreo no probabilístico por criterios. Desde un punto de vista general, se observa una buena calificación de desempeño a nivel global en los atributos: puerta de entrada, cartera de servicios y formación profesional. Los atributos de nivel intermedio de desempeño corresponden a vínculo y coordinación. En el otro extremo, los atributos con menor nivel de desempeño fueron el enfoque familiar y comunitario y el acceso. Si bien la estrategia de APS está consagrada a un nivel macro social a través de un marco normativo sólido, su implementación a nivel operativo implica importantes desafíos para el logro de una adecuada integración y coordinación de los cuidados

Uso sostenible del campo natural.

Uruguay, el noroeste de Argentina y el sur de Brasil constituyen lo que se denomina Bioma Campos, el cual es un centro de origen de especies forrajeras de importancia para la ganadería, que se desarrolla en esta región desde la época colonial. Este centro de origen, aun cuando los procesos de domesticación son incipientes, ya ha proporcionado especies comercialmente valiosas que son usadas en la región y otras partes del mundo, tales como Bromus catharticus, Paspalum notatum, Paspalum dilatatum.En Uruguay, las pasturas nativas son la principal fuente de forraje para vacunos y lanares y sobre ellas se desarrollan procesos productivos fundamentales como la cría, la recría, parte de la invernada y casi la totalidad de la producción de lana. La resistencia, la resiliencia, la productividad y la presencia de recursos genéticos únicos de las pasturas naturales, justifican su consideración como recurso estratégico y por ende su investigación

El abordaje de la Atención Primaria de Salud, modelos organizativos y prácticas: caso de un Centro de Salud público urbano de Montevideo, Uruguay 2011

El estudio de caso tuvo lugar en un Centro de Salud público de Montevideo, con el objetivo de comprender cómo los modelos organizativos de oferta y gestión de la APS son traducidos en servicios, prácticas y procesos asistenciales. El Instrumento de investigación utilizado se contextualizó en la herramienta creada por la Profª. B. Starfield, el Primary Care Assessment Tool, adaptada y validada por Almeida y Macinko en Brasilia en 2006. Se aplicaron los cuestionarios a un grupo de usuarios, profesionales y gestores seleccionados a través de un muestreo no probabilístico por criterios. Desde un punto de vista general, se observa una buena calificación de desempeño a nivel global en los atributos: puerta de entrada, cartera de servicios y formación profesional. Los atributos de nivel intermedio de desempeño corresponden a vínculo y coordinación. En el otro extremo, los atributos con menor nivel de desempeño fueron el enfoque familiar y comunitario y el acceso. Si bien la estrategia de APS está consagrada a un nivel macro social a través de un marco normativo sólido, su implementación a nivel operativo implica importantes desafíos para el logro de una adecuada integración y coordinación de los cuidados

Comparison of regression and geostatistical methods for mapping Leaf Area Index (LAI) with Landsat ETM+ data over a boreal forest

This study compared aspatial and spatial methods of using remote sensing and field data to predict maximum growing season leaf area index (LAI) maps in a boreal forest in Manitoba, Canada. The methods tested were orthogonal regression analysis (reduced major axis, RMA) and two geostatistical techniques: kriging with an external drift (KED) and sequential Gaussian conditional simulation (SGCS). Deterministic methods such as RMA and KED provide a single predicted map with either aspatial (e.g., standard error, in regression techniques) or limited spatial (e.g., KED variance) assessments of errors, respectively. In contrast, SGCS takes a probabilistic approach, where simulated values are conditional on the sample values and preserve the sample statistics. In this application, canonical indices were used to maximize the ability of Landsat ETM+ spectral data to account for LAI variability measured in the field through a spatially nested sampling design. As expected based on theory, SGCS did the best job preserving the distribution of measured LAI values. In terms of spatial pattern, SGCS preserved the anisotropy observed in semivariograms of measured LAI, while KED reduced anisotropy and lowered global variance (i.e., lower sill), also consistent with theory. The conditional variance of multiple SGCS realizations provided a useful visual and quantitative measure of spatial uncertainty. For applications requiring spatial prediction methods, we concluded KED is more useful if local accuracy is important, but SGCS is better for indicating global pattern. Predicting LAI from satellite data using geostatistical methods requires a distribution and density of primary, reference LAI measurements that are impractical to obtain. For regional NPP modeling with coarse resolution inputs, the aspatial RMA regression method is the most practical option