COMISIÓN DE LAS COMUNIDADES EUROPEAS 
C0M(94) 332 final 
Bruselas, 19.09.1994 
NFORME DE LA COMISIÓN 
PRIMER BALANCE DE LA FASE 1 (1989-1993) 
DEL PROYECTO PILOTO DE TELEDETECCION APLICADA 
A LAS ESTADÍSTICAS AGRÍCOLAS 
INDICE 
1. INTRODUCCIÓN 
2. ACCIÓN 1: INVENTARIOS REGIONALES 
2.1 Objetivos y métodos 
2.2 Desarrollo de los trabajos 
2.3 Resultados 
2.4 Consecuencias técnicas en otros programas 
2.5 Conclusiones y orientaciones 
3. ACCIÓN 2: SEGUIMIENTO DE LA VEGETACIÓN E 
INDICADORES DE RENDIMIENTOS 
3.1 Objetivos y métodos 
3.2 Desarrollo de los trabajos 
3.3 Resultados 
3.4 Consecuencias técnicas en otros programas 
3.5 Conclusiones y orientaciones 
4. ACCIÓN 3: MODELOS DE PREVISION DE RENDIMIENTOS 
4.1 Objetivos y métodos 
4.2 Desarrollo de los trabajos 
4.3 Resultados 
4.4 Consecuencias técnicas en otros programas 
4.5 Conclusiones y orientaciones 
5. ACCIÓN 4: PREVISION RÁPIDA A ESCALA EUROPEA DE LAS 
SUPERFICIES Y LOS RENDIMIENTOS POTENCIALES 
5.1 Objetivos y métodos 
5.2 Desarrollo de los trabajos 
5.3 Resultados 
5.4 Conclusiones y orientaciones 
6. ACCIONES DE SOPORTE O DE SÍNTESIS 
6.1 Acción 5: Sistema avanzado de información sobre la agricultura 
6.2 Acción 6: Sistema de encuestas por segmentación 
6.3 Acción 7: Estudios a largo plazo 
6.4 Información y comunicación 
7. ESTUDIOS DENTRO DEL PROYECTO 
8. ASPECTOS PRESUPUESTARIOS 
9. RELACIÓN CON LOS REPRESENTANTES DE LOS 
ESTADOS MIEMBROS 
10. CONCLUSIONES 
ANEXO 1: PRINCIPALES CONTRATANTES DEL PROYECTO 
ANEXO 2: COSTE DEL PROYECTO PILOTO 
ANEXO 3: PUBLICACIONES DEL PROYECTO 
PRIMER BALANCE DE LA FASE 1 (1989-1993) 
DEL PROYECTO PILOTO DE TELEDETECCION APLICADA 
A LAS ESTADÍSTICAS AGRÍCOLAS 
1. INTRODUCCIÓN 
Este informe presenta el balance de los cinco primeros años, 1989-1993, del Proyecto Piloto de 
teledetección aplicada a las estadísticas agrícolas. El artículo 3 de la decisión del Consejo n° 
88/503/CEE del 26 de septiembre de 1988 prevé un informe sobre el desarrollo del proyecto. 
Este mismo tiene que ser presentado al Consejo el primer semestre de 1994. Se refiere 
asimismo a las actividades realizadas en el 87 y 88 relacionadas con este proyecto: Desde 1987 
tras una proposición del Parlamento Europeo se pudieron obtener créditos para preparar este 
programa. 
El programa decena] para la aplicación de la teledetección a las estadísticas agrícolas fue 
iniciado por lá DG VI-Agricultura en colaboración con la Oficina estadística de las 
Comunidades Europeas (OSCE) tras los trabajos del Centro Común de Investigación (CCI) en 
este campo. Este Centro está encargado de ponerlo en práctica en estrecha colaboración con 
los laboratorios y organismos nacionales. La decisión del Consejo tiene repercusión 
presupuestaria sólo en los cinco primeros años en que el proyecto constituye el objeto de un 
componente técnico preciso. 
El objetivo asignado al proyecto era el establecimiento de métodos que permitieran la mejora 
de las estadísticas agrícolas en la Comunidad a partir de técnicas de teledetección. Algunos 
métodos tenían que ser probados en zonas bastante vastas y tenían que poder ser transferidos 
al campo operacional. Esto implicaba la utilización de datos espaciales que garantizaran la 
continuidad. 
Las prioridades asignadas a los proyectos eran las siguientes: 
- inventarios de las superficies 
- inventarios de las producciones 
- previsión de las producciones 
En el último punto, la previsión de las cosechas extranjeras, que constituía inicialmente el 
objeto de una prioridad, fue aplazada a la segunda fase. 
Los cultivos objeto del proyecto eran los que tenían un impacto más grande en los mercados 
excepto las producciones de autoconsumo como las plantas forrajeras. 
El nivel de representatividad buscado no era solamente comunitario sino también regional o 
nacional. 
Para responder a estos objetivos, el proyecto piloto ha sido organizado en siete acciones 
presentadas conjuntamente en el cuadro adjunto. 
Cuadro 1 - Las grandes líneas del Proyecto agricultura 
ACCIÓN METODOLOGÍA LOCALIZACION 
GEOGRÁFICA DATOS DE ENTRADA 
Actividades principales: 
1. Inventarios regionales 
(superficies) 
2. Seguimiento de la 
vegetación e indicadores 
de rendimiento 
3. Modelos de previsión de 
rendimientos 
4. Estimaciones rápidas a 
nivel europeo de las 
superficies y de los 
rendimientos potenciales 
Actividades soporte: 
5. Sistema Avanzado de 
Información sobre la 
agricultura 
6. Bases de sondeos por 
segmentos; encuestas 
asociadas Estimación de la regresión 
Comparación espacial o 
temporal de los IV y TS 
(índices integrados) 
. mejora de los modelos 
agromet eorológi eos 
existentes; 
. integración de datos 
satélite en los modelos 
agromet; 
. derivar los parámetros 
agronómicos (ETR) 
. relaciones directas 
. sistemas de información 
geográfica 
Interpretación fotográfica 
asistida por ordenadores 
7. Investigación a largo 
plazo Comparación con los años 
anteriores 
Estimaciones obtenidas por 
integración de los métodos 
anteriores con los métodos 
convencionales 
Documentos soporte o 
datos para las demás 
acciones 5 regiones administrativas 
seleccionadas 
Regiones seleccionadas, 
muestras de 
emplazamientos, y Europa 
en conjunto 
Muestrario de unos 50 
emplazamientos a través de 
Europa; Datos satélite de alta 
resolución (SPOT, Landsat, 
TM); 
Datos satélite de baja 
resolución (principalmente 
AVHRR) 
Datos meteorológicos; 
informaciones agronómicas 
Datos satélites baja 
resolución; 
Datos satélite alta 
resolución; 
Datos satélite alta 
resolución; 
Integración de todos los 
resultados disponibles; 
Estratificación; 
segmentación; encuestas por 
sondeos en el terreno con 
los agricultores; 
Utilización de los nuevos 
captadores 
Cada una de las acciones de la 1 a la 5 corresponde a un objetivo operacional muy preciso, la 
acción 6 es una acción soporte y la acción 7 corresponde a varios estudios a largo plazo sin un 
vínculo preciso y con un vínculo operacional particular. Por lo que concierne al paso a las 
aplicaciones prácticas, se han previsto distintos calendarios dependiendo de las acciones: 
- breve plazo (3-5 años): acciones 1,2 y 4 
- medio plazo (5-10 años): aciones 3 y 5 
- largo plazo (más de 10 años): acción 7 
La contratación en 1987 y 1988 del equipo para el proyecto, constituido por 9 agentes y algunos 
expertos nacionales, permitió poner en marcha la acción 1 en 1988 y el resto de los trabajos en 
1989, primer año del proyecto. La creación de Institutos dentro del Centro Común de 
Investigación en diciembre de 1988 permitió darle una estructura oficial a este equipo agrupado 
en un servicio especializado "Agricultura" directamente vinculado con el Director del Instituto 
de las Aplicaciones de teledetección. Esta reestructuración fue debida al interés en orientar los 
CCI hacia actividades científicas y técnicas de soporte para utilizadores exteriores bien 
identificados y en particular para los demás servicios de la Comisión. Esto no sólo facilitó las 
relaciones entre los servicios de la Comisión sino también las relaciones entre los servicios y las 
autoridades nacionales o sociedades de estudios. 
Esta estrecha relación había sido prevista tanto en los textos como en la orientación técnica del 
proyecto. En efecto, la parte esencial del trabajo tenía que ser realizada por las sociedades u 
organismos nacionales. Los servicios estadísticos o los Ministerios de agricultura además de 
recibir regularmente información sobre el estado de progreso del proyecto, algunas veces 
tuvieron la ocasión de participar directamente en algunas acciones. Pudieron tener también una 
visión más concreta del proyecto. 
Cabe recordar que una información regular sobre las actividades del Proyecto Agricultura ha 
sido realizada a través de los informes anuales del Instituto de las Aplicaciones de 
Teledetección y de las presentaciones con motivo de conferencias científicas internacionales y 
europeas. Los servicios de la Comisión (la DG VI y EUROSTAT principalmente) como 
también los servicios Nacionales de estadísticas agrícolas de los Estados Miembros también han 
sido mantenidos al corriente del progreso del proyecto por medio de informes anuales del 
Comité de Pilotaje del proyecto y del Comité de estadística agrícola de EUROSTAT. 
Igualmente, se ha expuesto a principios de 1991 un primer informe sobre los dos primeros años 
de actividad. 
2. ACCIÓN 1: INVENTARIOS REGIONALES 
2.1 Objetivos y métodos 
Esta acción ha sido prevista para responder a la necesidad de un conocimiento preciso y 
objetivo anual de las superficies y de las producciones a nivel regional para los principales 
cultivos de interés. El método consiste en asociar estrechamente datos de teledetección y 
observaciones del terreno. La puesta a punto y la evaluación tenían que llevar esencialmente al 
método llamado de estimación de la regresión. Esta acción tiene dos componentes distintos: 
- las observaciones objetivas del terreno con un plan de muestreo establecido o mejorado con 
la teledetección; 
- las clasificación automática de los datos espaciales que permiten la mejora de las 
evaluaciones de las anteriores encuestas sobre el terreno; aquí se aplica regresión. 
La teledetección interviene igualmente para suministrarle al investigador documentos que le 
permitan una localización precisa de las parcelas en el terreno. 
El primer componente ha sido desarrollado en la acción soporte n°6 porque el método estaba 
estandardizado para todos los trabajos del proyecto que exigían un control del terreno, en 
particular la acción 4. Pero también se presenta aquí. 
2.2 Desarrollo de los trabajos 
Esta acción fue puesta en práctica de acuerdo con tres fases distintas: 
- una fase 1988-1989 en la que se había aplicado en 5 regiones un método rigurosamente 
idéntico; 
- una fase 1990-1991 en la que se realizaron adaptaciones locales y donde se requería la 
participación activa de las regiones o de los organismos nacionales'; 
- una fase, 1992-1993 en la que el proyecto se coloca como soporte de las iniciativas 
nacionales o regionales. 
Primera fase: 1988-1989 
Esta acción se puso en práctica ya en 1988 gracias a una decisión del Parlamento Europeo que 
permitió la financiación y al mismo tiempo la formación del equipo proyecto. Ha sido realizada 
en 5 regiones administrativas: Alemania, España, Francia, Grecia e Italia. Estas zonas (véase 
Figura 1) son altamente representativas de los más importantes cultivos anuales y representan 
no sólo una variedad de condiciones climáticas sino también de prácticas de cultivos. Cubren en 
total alrededor de 100.000 km2. 
En 1988 y 1989 los trabajos fueron realizados independientemente de los servicios estadísticos 
nacionales o de las administraciones regionales, siguiendo los mismos procedimientos y las 
mismas metodologías en las distintas sociedades de servicios nacionales (véase la lista de los 
contratantes en el anexo 1). 
El método aplicado en 1988 ha sido el siguiente: 
- estratificación a partir de documentos topográficos o de mapas preexistentes; 
- muestreo de 600 segmentos cuadrados de 50 ha; 
- encuesta sobre el terreno a partir de un soporte de fotografía aérea; 
- adquisición simultánea de una copertura completa de la región al mismo tiempo por Spot y 
por Landsat-TM; 
- clasificación automática de los datos de satélite; 
- análisis de los resultados. 
En 1990 se hicieron las siguientes modificaciones: 
- mejora de la estratificación con la utilización de las imágenes satélite 1988; 
- mejora suplementaria de la eficacia del muestreo por reasignación del muestreo en los 
estratos y teniendo en cuenta los resultados de 1988; 
- se ha realizado una sola copertura con predominio de Landsat-TM; 
- se le ha añadido un componente en el campo de la teledetección que estudia la relación de 
índices de vegetación tomados de los datos espaciales y de los rendimientos declarados. 
Segunda fase 1990-1991 
Se extienden las zonas de estudio con la colaboración y financiación conjunta de las autoridades 
nacionales o regionales (véase Figura 2). Los métodos son ligeramente adaptados para tener en 
cuenta las particularidades o los programas locales por ejemplo la utilización en Italia de los 
segmentos de programa Agrit y las fotos Teruti en Francia. 
Se han realizado estudios metodológicos para resolver casos particulares o para extender el 
sistema estadístico a los datos que definen la estructura de las explotaciones por ejemplo el 
segmento ponderado en oposición al segmento llamado cerrado utilizado para superficies y 
rendimientos, usado ya en Corine Land cover en Portugal para realizar la estratificación. 
Tercera fase 1992-1993 
Los trabajos se realizan por iniciativa de los Estados Miembros y el nivel de participación en el 
proyecto es muy variable (véase fig.3). La actividad tiende a reducirse a un soporte técnico y 
científico bien directamente, junto con las autoridades locales o nacionales, o como más a 
menudo, junto con sociedades de servicios que trabajan para las mismas. Se han dirigido 
muchas solicitudes para la puesta a punto de métodos fuera de la Europa de los doce. 
Los trabajos internos, aligerados por la gestión administrativa de las acciones que era muy 
apremiante los primeros años del proyecto, pueden concentrarse en ciertos aspectos, 
programas informáticos, estratificación y investigaciones metodológicas. La coordinación, 
incluso simple información sobre los trabajos realizados, se vuelve sin embargo más difícil. 
ACiii'.;,' O:,L iii ILS 
I Vas 
• r.Out'l .III 
J*!* J;-± 
jZ&"\. 
^•A 
Figura 1 - Zonas de estudio de la Acción 1 durante la fase 1988-1989 
ACTION ONU SITES 
l'J'XJ 
C^C^3 
Figura 2 - Zonas de estudio de la Acción 1 durante la fase 1990-1991 
Figura 3 - Zonas de estudio de la Acción 1 durante la fase 1992-1993 
2.3 Resultados 
Los resultados hay se clasifican según los dos componentes ya mencionados: la estratificación y 
encuestas de terreno por una parte, y por otra la clasificación automática de los datos 
espaciales. 
Componente 1: Estratificación y encuestas sobre el terreno 
La estratificación es muy económica dado que permite por regla general, reducir a la mitad los 
costes de terreno obteniéndose una precisión idéntica. Se rentabüiza ya el primer año, y puede 
usarse durante varios años seguidos. Las imágenes satélite son el instrumento ideal para la 
detección de zonas homogéneas de ocupación del suelo, para la detección de los límites físicos 
como los cursos de los ríos, los caminos, los límites de bosques, para la selección de segmentos, 
y para la evaluación a priori de las dificultades debidas al número de parcelas. Dado que el 
período de obtención de las imágenes no es crítico, el método es aplicable en toda Europa. 
El método de los segmentos cuadrados es rápido y eficaz, el mejor soporte que se le puede 
brindar al investigador es una ampliación de foto aérea, pero casi siempre una ampliación a 
1/10.000 de las imágenes spot sobre el segmento permite omitirla si hay dificultades para 
utilizarla. 
La identificación del agricultor seguida de una encuesta normal por entrevista es factible para 
obtener un sistema de encuesta completo no limitado a las superficies de los cultivos. 
Los resultados del componente 1 han sido presentados en los Tele-agri-news del n°l al 5 como 
lo muestra el ejemplo en el cuadro N°2 que se da a continuación de la Macedonia tomado del 
boletín n°3 del mes de mayo de 1990. 
Cuadro 2 - Resultados en Macedonia 
Cultivo 
Trigo tierno 
Trigo duro 
Cebada 
Legumbres secas 
Maíz 
Girasol 
Patatas 
Remolacha 
de azúcar' 
Arroz 
Algodón 
Tabaco Estadísticas 
oficiales (x 1000 
Ha) 
1988 
195,5 
150,3 
5,0 
30,4 
16,3 
4,0 
10,3 
12,0 
57,7 
20,5 Evaluación 
MARS 
(x 1000 Ha) 
1988 
158,5(11,7) 
175,4(12,3) 
60,4 (6,4) 
0,6 (0,3) 
27,5 (3,3) • 
16,6 (3,5) 
6,0 (3,0) 
15,9 (3,8) 
14,1 (1,1) 
73,9 (6,2) 
31,7 (4,7) 1989 
163,6(11,0) 
161,1 (10,0) 
65,5 (5,5) 
2,2 (1,0) 
22,5 (2,0) 
4.0(1,2) 
0,9 (0,7) 
13,9(1,2) 
9,9 (0,5) 
60,5 (0,4) 
17,7 (2,2) Estratificación TM: 
Eficacia relativa 
1988 
1,25 
1,17 
1,12 
1,44 
1,70 
1,16 
0,67 
1,36 
7,04 
2,26 
1,30 1989 
1,39 
1,49 
1,29 
1,72 
1,99 
1,09 
1,10 
1,99 
6.27 
2,47 
1,60 1988 
1,84 
2.17 
(*) 
3,56 
1,67 
1,38 
0,99 
1,23 
6,31 
1,54 
1,06 1989 
1,99 
2.13 
1,67 
C) 
3,11 
1,41 
7,61 
7,16 
18,86 
3,19 
2,21 Crop 
Common wheat 
Durum wheat 
Barley 
Dried pulses 
Maize 
Sunflower 
Potatoes 
Sugar beet 
Rice 
Cotton 
Tobacco 
Las cifras entre paréntesis son errores estándar 
(*) La corrección por regresión no se ha efectuado 
Componente 2: clasificación automática de los datos espaciales 
El método de estimación de la regresión ha sido aplicado en todas las regiones de la acción. Las 
resoluciones de Spot o Lansat-TM se adaptan muy bien al tratamiento automático, la gestión 
con Landsat es más fácil. Sin embargo este método tiene grandes limitaciones tanto técnicas 
como económicas por ejemplo para la adquisición de imágenes. 
Salvo en Grecia en 1989, no ha sido posible nunca cubrir el conjunto de una región de 20.000 
km2 en un período óptimo de 40 días con un solo tipo de satélite. Casi siempre ha sido posible 
cubrir la región, pero utilizando a la vez Spot y Landsat lo qual complica los tratamientos y se 
aleja en algunos casos del período de tiempo óptimo, esto disminuye la eficacia. La realización 
técnica ha planteado también algunos problemas. 
10 
Las sociedades de servicios seleccionadas en la primera fase no tuvieron grandes problemas 
para la puesta en marcha de la parte técnica pero ha habido, en cambio, problemas de ese tipo 
cuando intervinieron en la selección inconvenientes de carácter nacional. La técnica de las 
clasificaciones automáticas en una zona vasta resulta técnicamente difícil para un servicio 
administrativo o una sociedad de servicios que no esté muy especializada en teledetección. Los 
costes se mantienen elevados para resultados no seguros para el conjunto de los cultivos. Salvo 
en las condiciones favorables como en Grecia, por ejemplo, en el estado actual de la técnica y 
del coste de las imágenes. El componente 2 no tendría, pues, que ser recomendado 
operacionalmente para los servicios regionales o nacionales de estadística. 
2.4 Consecuencias técnicas en otros programas 
Los métodos desarrollados en el cuadro de la acción 1 han tenido numerosas influencias 
positivas en otros programas o trabajos tanto estadísticos como no estadísticos. 
Programa PHARE: La Comisión de las Comunidades europeas ha planeado un programa de 
asistencia para los países del centro y del este de Europa. El componente 1 permite la 
instalación de un cierto número de indicadores relativos a las estadísticas agrícolas, a la 
evolución de las superficies de los cultivos y también a la transformación de las estructuras. Un 
método basado en una lista de explotaciones no sería muy eficaz dados los cambios anuales en 
las explotaciones. Después de dos estudios test este método tiende a generalizarse dentro del 
programa PHARE. 
El programa COPINE: Como soporte para el programa CORINE Landcover Updating de la 
DGXI-EEA-TF, ha sido establecido en 1991 la metodología para la actualización de la base de 
datos CORINE Landcover. Este se apoya en el método de la estratificación. Sobre la base de 
esta metodología, ha sido realizado un sistema informático prototipo. En 1993, se pusieron en 
marcha los test de este sistema. El sistema final se distribuirá a los Estados Miembros (previsto 
para 1994). 
Gestión y control: Las estadísticas agrícolas constituyen un medio de control a un nivel bastante 
global, regional o nacional del total de las demandas de subvenciones individuales. Dado que 
las estadísticas se obtienen habitualmente por medio de entrevistas a los agricultores, se 
pueden introducir algunas desviaciones. Se ponen de manifiesto estas desviaciones en las 
estadísticas del trigo duro en 1990, para el Sur de Italia y el Norte de Grecia. 
Dentro del marco de la nueva política agrícola común (PAC) el problema de la fiabilidad de las 
declaraciones de los agricultores que tienen derecho a las ayudas compensatorias previstas por 
la reforma de la PAC, así como los problemas de control, cobran una dimensión considerable. 
Ayudas a las sociedades de servicios: las sociedades de servicios nacionales han tenido que 
responder a menudo a las licitaciones de organismos internacionales para efectuar trabajos de 
carácter estadístico en los países en vía de desarrollo. Estos pueden ser puntuales o pueden 
corresponder a la instalación de operaciones de rutina. Los métodos desarrollados permiten 
responder a determinadas situaciones. El personal del proyecto sirve a menudo como consultor. 
De esta manera se refuerza la capacidad de las sociedades de servicios europeas. 
11 
2.5 Conclusiones y orientaciones 
Los servicios estadísticos conocen ahora relativamente bien lo que puede esperarse de la 
teledetección en materia de inventarios de los cultivos a nivel regional o local. Introducir la 
teledetección se traduce en la introducción de técnicas de sondeos de segmentación que eran 
poco utilizadas en Europa para el provecho de encuestas sobre la base de una lista de 
agricultores. El paso a la etapa operacional de los métodos de la acción 1 significa 
concretamente añadir a las encuestas de estructura y de censos obligatorios una encuesta de 
segmentación que permite la obtención de estadísticas vegetales más rápidas, objetivas y 
precisas. Esto parece ser una alternativa positiva en los países donde existen insuficiencias 
puntuales o allí donde los sistemas actuales responden mal a las nuevas exigencias creadas por 
las nuevas medidas de la política agrícola común. Los países del Sur de la Europa de los doce 
son los que tienen las dificultades, debidas en parte al número elevado de agricultores. Es 
también en esta zona donde la teledetección es más eficaz. Este sistema de encuesta por 
segmentación puede desempeñar un papel positivo y por tanto es recomendable. También en el 
sur de Europa se han instaurado programas de carácter operacional: Grecia, España, Italia. 
La estimación con regresión no es recomendable no por razones de factibilidad técnica sino 
porque demandaría un esfuerzo de instalación demasiado importante salvo que se recurra a 
sociedades de servicios muy especializadas y esto para resultados no evidentes desde el punto 
de vista económico salvo, quizá, en Grecia o en el sur de España. 
A través del proyecto, los servicios de estadísticas y las sociedades de servicios han adquirido 
un conocimiento técnico que da la posibilidad de responder y adaptarse a situaciones 
imprevistas. Bien con la utilización de los sistemas estadísticos a partir de listas de agricultores, 
de sistemas de segmentación tanto a base de puntos como de segmentos, mediante un buen 
conocimiento de las posibilidades y límites de las capacidades en la utilización de la 
teledetección con estratificación, o bien con tratamientos automáticos de los datos espaciales, 
es posible seleccionar el método más adecuado para un objetivo preciso. 
Dentro del marco de la segunda fase del proyecto, se ha previsto perseguir una acción limitada 
como soporte de los servicios estadísticos nacionales que se han encargado de la puesta en 
práctica de estos métodos. Esta tendrá que cubrir aspectos de métodos pero también de 
desarrollo de software muy operacional y una parte de formación. 
Se ha previsto también que una buena coordinación de estas acciones estará asegurada por 
Eurostat. 
Tendría que desarrollarse una nueva tecnología en el componente 2 de esta acción, para que los 
estimadores usando regresión pudiesen captar a los cambios que podrían introducir nuevos 
sensores como el radar. 
12 
3. ACCIÓN 2: SEGUIMIENTO DE LA VEGETACIÓN E INDICADORES DE 
RENDIMIENTOS 
3.1 Objetivos y métodos 
El objetivo de la acción 2 consiste en la utilización de los datos de los satélites meteorológicos 
para el seguimiento de la vegetación y para el suministro de indicadores de rendimientos de los 
principales cultivos.El interés mayor es, además de la objetividad del método, la posibilidad de 
suministro de estos indicadores en diferentes niveles geográficos: local, regional, nacional, 
europeo. 
El método consiste en tratar estos datos para extraer los indicadores: el índice de vegetación y 
la temperatura de superficie. Dado que estos indicadores son correlativos a la edad de la 
vegetación o de los cultivos, una comparación espacial y temporal de estos datos entre años o 
zonas debería dar un juicio sobre los niveles de rendimientos. 
3.2 Desarrollo de los trabajos 
Se han realizado dos tipos de trabajos de manera independiente: 
-. la puesta a punto de métodos de aplicación 
- el tratamiento previo de los datos AVHRR que en su forma original son poco adecuados 
para la observación de la tierra 
Estos estudios han sido conducidos en paralelo dado que el uno incide en el en los otro, sin 
embargo el interés se ha centrado en los métodos al principio del proyecto y en los tratamientos 
al final. 
Métodos de aplicación 
La puesta a punto de los métodos de aplicación ha sido realizada bajo contrato. (Véase el 
informe SP-I 89.04 EN y la Figura 4 adjunta que presenta las distintas relaciones de los estudios 
y los equipos de investigación correspondientes): 
Asunto 1: exploración de las aplicaciones agronómicas. El estudio está hecho con análisis 
plurianual de dos tipos de datos, el índice de vegetación normalizado NDVI ("Normalized 
Difference Vegetation Index") formado a partir de los datos en el visible y próximo infrarrojo y 
sus perfiles de evolución, y el infrarrojo térmico, con el cálculo de la temperatura de superficie 
Ts y la búsqueda de indicadores de stress hídricos. 
Asunto 2: modelización de ías respuestas de la vegetación con los datos NOAA-AVHRR. Se 
hace por integración de los datos externos tanto del tipo imágenes satélite de alta resolución 
espacial, como de los datos de las estaciones meteorológicas, que son mas convenientes. 
13 
Asunto 3: definición de los productos útiles para una red de informaciones agrícolas 
centralizadas. El primer producto ya identificado es la clasificación de los datos NOAA-
AVHRR según la ocupación de los suelos. 
En un segundo momento, se siguieron algunos trabajos de investigación más fundamentales, en 
particular para derivar la evapotranspiración real de los datos procedentes de las bandas 
térmicas del sensor AVHRR y también de la temperatura del aire. 
La puesta a punto de los métodos se ha llevado a cabo solo con los datos del satélite NOAA-
AVHRR. Los trabajos de investigación tienden a mostrar la importancia de los datos 
procedentes de los satélites METEOSAT, que no han sido estudiados en el marco del proyecto 
a título de simplificación y para evitar la dispersión. 
EQUIPES et SrTES-TEST 
Localised Studies 
National Studies 
INMC LÓGICA 
NUTIS Univ. Reiding 
Univ. A thou 
Univ. Thesjiloniti 
c^c^ 
Figura 4 - Lugares de estudio y equipos de investigación correspondientes a la acción 2 
Tratamiento de los datos 
La puesta a punto del tratamiento del flujo de datos NOAA-AVHRR ha sido establecida en 
colaboración con la Agencia Espacial Europea (ASE)(véase fig. 5). De hecho, esta agencia es la 
responsable de la adquisición y el archivo de los datos, cosa que implica una coordinación de las 
estaciones de recepción. ASE se ha comprometido a adquirir y archivar todos los datos que 
14 
permitan una copertura diaria de Europa y también una serie de datos históricos. El proyecto 
se ha comprometido a desarrollar los algoritmos de tratamiento que estén más automatizados y 
que permitan a partir de los datos brutos obtener un producto rectificado geométrica y 
radiométricamente (nivel 2) en el que se conserva la imagen inicial. Esto se pondrá a 
disposición de ASE y de las estaciones nacionales implicadas en su red. En 1989 se han 
establecido las especificaciones precisas de los algoritmos. Algunos contratos externos han 
pasado por la escritura de códigos así como también para la determinación de algunos 
coeficientes que forman parte de los algoritmos por ejemplo coeficientes de calibrado de los 
captadores procedentes de distintos satélites. Estos distintos elementos han sido entregados a 
finales de 1990. A partir de 1991 se ha iniciado una segunda fase en el tratamiento, para llegar 
a los productos buscados: 
- mosaico diario de la Comunidad procedente de los datos NOAA-AVHRR (nivel 3) 
- base de datos que permitan una integración de los datos para una zona homogénea o para 
un período definido, década por ejemplo, y la salida de un producto de síntesis más 
elaborado (nivel 4). 
Estos pueden ser tanto perfiles temporales para una determinada zona, como un producto 
cartográfico para un período definido. 
Después de 1992 la mejora del software continua en paralelo con el tratamiento operacional de 
los datos históricos. 
ACTION 2 
RAW SATEUXTE MACES 
GENERATE 
DAILY MOSAICS OF EUROPE 
DAILY MOSAICS 
OF EUROPE 
1 
GATHER PARAMETERS 
ON A 10X50 KM GRID 
.PARAMETERS 
TIME SERIES 
GENERATE 
ND VT TIME PROFILES GENERATE 
NDVI EVOLUTION MAPS 
NDVT 
TIME PROFILES NOV! EVOLUTION 
MAPT 
Figura 5 - Tratamiento y flujo de datos NOAA-AVHRR 
15 
3.3 Resultados 
Los resultados de los estudios han sido muy satisfactorios, pero su transposición a los procesos 
operacionales que implican cadenas operacionales automatizadas ha sido mucho más difícil de 
lo previsto. 
Estudios 
Los resultados cualitativos o cuantitativos de los estudios han sido particularmente buenos en el 
sentido que reflejan adecuadamente las condiciones sobre los cultivos o la vegetación. La 
validación puntual es imposible por el hecho de que la resolución de los captadores NOAA-
AVHRR es muy débil, 1 km, sin embargo las variaciones de los índices de vegetación reflejan 
convenientemente las variaciones de rendimientos de los cultivos anuales que ocupan una 
copertura del suelo relativamente importante. (Véanse las referencias de los informes en el 
anexo 3). 
Sin embargo hay que ajustar estos resultados teniendo en cuenta que los mismos siempre se 
obtienen a posteriori, momento en el que se conocen las variaciones que se están buscando, y el 
proceso de tratamiento es muy variable y no estandardizado. Dado que los resultados son muy 
sensibles tanto a la selección de las imágenes como al tratamiento de los datos, quedan siempre 
dudas sobre la validez de los resultados en términos operacionales. 
El tratamiento previo de los datos ha sido la parte más trabajosa de los estudios, dado que la 
calidad de los resultados dependía fuertemente de la capacidad para tratar un gran número de 
imágenes. Los resultados son particularmente interesantes cuando aparece un suceso 
excepcional como una fuerte sequía. Estos datos mejoran si se combinan con modelos 
agrometeorológicos que podrían ser considerados en una fase ulterior del proyecto. 
Tratamiento de los datos 
A finales de 1993, el tratamiento de los datos funciona internamente, no se ha manifestado 
ningún error en el software, y está completamente automatizado. No sólo es posible tratar en 
tiempo casi real los datos de satélite sino que tenemos la capacidad de tratar el archivo 
existente a partir de 1982. La sensibilidad de los resultados para manifestar las variaciones en el 
estado de la vegetación es desconocida así como también el plazo de respuesta. Por el momento 
ya que no conocemos exactamente las capacidades del software para eliminar ciertos factores 
de perturbación. Esto es causa de diferentes parámetros como: la densidad de la atmósfera, el 
ángulo de enfoque, el ángulo solar que pueden influenciar la calidad radiométrica. La 
nubosidad en ciertas zonas puede reducir el número de puntos de apoyo que a su vez puede 
disminuir la calidad geométrica de las imágenes. 
Incluso el software es difícilmente transferible o transportable a causa de una falta de 
documentación precisa y también porque se ha desarrollado por tanteos sucesivos. Los 
productos de salidas son, sin embargo, interesantes y pueden comenzar a ser utilizados aunque 
es necesario un período de validación y de industrialización del software. 
En la Figura 6 la anomalía observada en España corresponde a la sequía de 1992 que aparece 
en el perfil temporal de este país (Figura 7). Los dos productos permiten descubrir las zonas 
más afectadas y el período de sequía en 1992. 
Este análisis podría ser perfeccionado con dos perfiles en las zonas más localizadas (Figura 7) y 
con una referencia cartográfica a un promedio de diferentes años, mas que al año anterior. 
16 
ü:n:L-¡;i:.NCi: CURRIIN;- r 
01 07 93 •lOl'S Y! '.:'. N'JV 
Figura 6 - Diferencia entre el índice de vegetación NDVI en 1993 y el de 1992 (el Io de julio) 
(NDVI = "Normalized Difference Vegetation Index", el índice está representado 
en una red de 50 kmx50km). 
SPAIN PdYOCN: CCNVEXHUU CCM»AftISCN 
0.8 
0.7 
0.6 | 
05 i 
04 
03 
0 
100 2X 
tXVtkrrtm 
CU 
Q7 
06 
OS 
I 04 
z 
• 03 
03 
01 
C ITALY POLYGON: GONVtX HULL CCM>A«BCN 
^^\ T \ 
wo a» am 
DarHxrrtmr - - - - WJ 
Figura 7 - Ejemplos de perfiles temporales del índice de vegetación NDVI. 
17 
3.4 Consecuencias técnicas en otros programas 
El resultado del tratamiento automático de los datos NOAA-AVHRR en tiempo casi real, 
hasta el nivel 2, definido anteriormente es único en Europa. Las utilizaciones actuales no 
meteorológicas llevan a un número limitado de datos, tratando cada imagen individualmente y 
no como aquí, que es un proceso automático y permanente. Los dos tipos de tratamientos 
tienen cada uno sus ventajas y defectos pero el tratamiento automático se adapta muy bien a 
todo lo que necesita un seguimiento en el tiempo. Las aplicaciones pueden ser múltiples en 
particular para los problemas del entorno. En el marco del proyecto ha sido previsto estudiar 
detalladamente las aplicaciones en las plantas forrajeras y los bosques. 
3.5 Conclusiones y orientaciones 
La relación con ASE ha comportado un cierto número de coacciones en los formatos, el 
material informático utilizado, el flujo de datos, pero muchas coacciones que pesan en los 
plazos de realización son una garantía de un servicio más operacional a largo plazo. Por otra 
parte, la parte tratamiento nivel 2 tiene aplicaciones múltiples y tendría que constituir en el 
futuro el objetivo de un servicio común. Solamente los productos del nivel 3 y 4 están dirigidos 
a la aplicación en las estadísticas agrícolas comunitarias. 
Contrariamente a la acción 1 que ha podido entrar en una fase operativa en un plazo más breve 
que el previsto en el proyecto, el programa de trabajo aquí resulta conforme a las previsiones. 
Un determinado número de aplicaciones potenciales ha sido demostrado por estudios a 
posteriori que a menudo han requerido tratamiento de datos adaptados. 
Ha sido creado un software de tratamiento estándar que tendría que" permitir la realización de 
estas aplicaciones pero las mismas no han sido validadas con la nueva cadena y por eso no se 
conoce exactamente la sensibilidad. 
El conjunto de la cadena de obtención y el tratamiento de los datos tiene todavía un carácter 
artesanal, se necesita una industrialización para una fase más operacional, pero tendrían que 
fijarse los procedimientos, cosa que por ahora no es posible. 
Es necesaria una estrecha relación con otras acciones del proyecto que lleve al seguimiento de 
los cultivos, o sea acciones 3 y 4. Esta relación prevista en la concepción de las acciones se 
encuentra sólo en sus comienzos dado que la cadena de producción de los productos del nivel 3 
y 4 comenzó en 1993. 
Como consecuencia, se necesitará un período de por lo menos tres años para que se vuelva 
operacional la acción 2, y permita una transferencia, como ocurre con la acción 1. En cambio, 
todos los elementos se encuentran instalados para probar las aplicacones en su verdadero 
tamaño y en tiempo real al igual que las relaciones con las demás acciones para la 
incorporación en el sistema avanzado de estadísticas agrícolas. 
18 
4. ACCIÓN 3: MODELOS DE PREVISION DE RENDIMIENTOS 
4.1 Objetivos y métodos 
La previsión de los rendimientos es uno de los objetivos esenciales que se le ha asignado al 
proyecto. Constituyen la finalidad los rendimientos de los principales cultivos anuales, así como 
también los cultivos perennes como los viñedos, los olivos y los frutos agrios. 
La previsión de los rendimientos ha sido realizada hasta hoy esencialmente con métodos 
cualitativo o a través de la información de personas encargadas. Sólo algunos países hacen 
registros objetivos según un plan estadístico preciso y esto para algunos cultivos de la acción. 
Existen modelos que se basan esencialmente en los datos de las estaciones meteorológicas del 
suelo, sin embargo la utilización de los mismos no parece ser muy satisfactoria. 
A nivel europeo el modelo Agromet ha sido utilizado por Eurostat para los cultivos anuales, 
pero su contribución esencial se centra en las tendencias. Los modelos predictivos existen 
localmente y han sido desarrollados por organismos de investigación, pero se dirigen 
esencialmente a los cultivos anuales y los datos de entradas de modelos no se encuentran 
generalmente disponibles a nivel europeo. 
Los modelos predictivos que existen a partir de los datos de teledetección se ha demostrado 
que son no operacionales, por ejemplo en el marco de la acción 1, y relativamente complejos 
para ponerse en práctica, véanse los resultados de la acción 2. El objetivo asignado a la acción 3 
es, el desarrollo de modelos de previsión de los rendimientos a partir de datos del suelo en 
particular datos meteorológicos disponibles en el conjunto de la Comunidad Europea y que 
pueden ser mejorados en una segunda fase con los datos de teledetección. 
Se requería un gran esfuerzo y técnicas particulares para los cultivos perennes para los que el 
aporte de la teledetección resulta menos evidente. 
La acción 3 ha sido estructurada en tres sub-acciones diferentes: 
- desarrollo de un modelo agrometeorológico semi-determinista de previsión de los 
rendimientos de los cultivos anuales 
- extensión del modelo Agromet de Eurostat a los cultivos perennes. 
- modelo de previsión de los rendimientos de la vid (y de los olivos) basado en un método de 
captura del polen. 
La parte esencial del trabajo se ha centrado en el modelo agrometeorológico semi-
determinista, es decir que simula el desarrollo de plantas, contrariamente al modelo Agromet 
que es estrictamente estadístico. Para este modelo, el objetivo consiste en obtener a partir de 
datos meteorológicos cotidianos una previsión de los rendimientos de los cultivos de interés con 
una precisión suficiente para los niveles regionales, nacionales y europeo. Los modelos tendrían 
que permitir suministrar datos cuantitativos para zonas vastas, completados con los datos 
localizados, pero cualitativos de la acción 2. 
19 
La puesta a punto del modelo implica la constitución de una base de datos tanto sobre los 
suelos, el clima, las plantas como sobre los rendimientos. Implica asimismo la armonización a 
nivel europeo de sub-modelos tales como la evaporación potencial y real, y el balance hídrico. 
Las etapas fenológicas y los parámetros cuantitativos, relacionados con estas etapas, como son 
los índices foliáceos, e peso de granos, ... se establecen a continuación por interacción entre 
estos datos de base estructurales y los datos meteorológicos corrientes. 
Las previsiones de rendimientos se obtienen a partir de una relación estadística entre la serie 
histórica de los rendimientos y la serie histórica de los parámetros cuantitativos definidos más 
adelante, véase la Figura 8. 
Figura 8 TEMPERATURA T 
RADIACIÓN GLOBAL Rg 
¡ngCC^ ESTACIÓN 
BALANCE 
DE AGUA 
ÍTR/EThf 
J 
RR/RU 
TENDENCIA 
rendimiento 
1 MODELIZACIÓN DEL CRECIMIENTO 
necesidad de acua 
-E/F- üempo (duración áii) 
TIPO DE SUELO 
ano PRACTICA DE CULTIVOS 
REGIONALES ACCIDENTES 
meteorológicos 
fitosanitarios 
económicos 
Ejemplo de un tipo general de modelo agrometeorológico. (con: ETM y ETR = 
evapotranspiración máxima y real; RU y RR = reserva útil y real; S = semillas; EC 
= establecimiento del cultivo; F = floración; MC = maduración encerada; C = 
completa maduración; De = duración crítica de día; T = temperatura) 
20 
4.2 Desarrollo de los trabajos 
4.2.1 Modelo agrometeorológico 
El cuadro de los trabajos había sido definido en 1988. A través de los años 1989 y 1990, la parte 
esencial de los trabajos había consistido en constituir la base de datos que a continuación ha ido 
mejorándose progresivamente. La armonización de los sub-modelos y luego la construcción de 
los mismos modelos ha sido realizada en dos etapas: modelos cualitativos y modelos 
cuantitativos. 
Base de datos 
Comprende los datos relacionados con el suelo, la planta y el clima (véase fig. 9). 
DATOS METEOROLÓGICOS^ 
ESPACIALIZACION I 
(50 x 50 km) 
DATOS. PEDOLÓGICOS 
RESERVAS UTILES 
(MAPAS: 1/1000.000) 
INFORMACIONES AGROMET 1 INFORMACIONES AGRONÓMICAS 
(POR.REGION) | 
' ESTADÍSTICAS AGRÍCOLAS 
1 
EUROSTAT 
"'(POR PAIS Y POR REGIÓN) ¡ + TELEDETECCION: 
- TSETR 
- ESPACIALIZACION 
+ TELEDETECCION 
- ALARMAS METEO 
- DISMINUCIÓN DEL 
CICLO DE 
CRECIMIENTO 
- ZONA DE CULTIVO 
MODELIZACIÓN AGROMETEOROLOGICA 
ÏA 
r 
l s -
"^ 
-«>._ . 3>\. 
"'••—— 
4i~ 
L fe-
#\, 4 TELEDETECCION 
- ESPACIALIZACION 
DE LAS SALIDAS 
SALIDAS INDEPENDIENTES: + SALIDAS INTEGRADAS -, 
PREVISIONES CUANTITATIVAS Y RENDIMIENTOS 
(A ESCALA NACIONAL Y PARA LA GRANDES REGIONES) 
SEGUIMIENTO CUALITATIVO DEL ESTADO DE LOS CULTIVOS 
(PRODUCTOS CARTOGRÁFICOS) 
Figura 9 - organigrama de la Acción 3 ("Modelos de previsión de los rendimientos"). 
21 
Para los datos del suelo, una colaboración con el Instituto Nacional de Investigación 
Agronómica de Orleans (F) y la creación de un grupo Soporte Suelos y Sistemas de 
Información geográfica ha permitido realizar el mapa pedológico a la millonésima de la 
Comunidad económica Europea y extraer la información sobre la reserva útil de agua en los 
suelos. Esta etapa ha sido concluida para las necesidades del modelo. 
La recogida de los datos agronómicos o más exactamente, de los parámetros 
agrometeorológicos relacionados con cada uno de los cultivos ha sido objeto de distintos 
contratos que han permitido cubrir los cultivos de interés (véanse los anexos 1 y 3). Para cada 
etapa fenológica del trigo duro, por ejemplo, nos han sido comunicadas las condiciones 
optimales, aceptables y nocivas y fueron por lo general objeto de publicación. 
Los datos meteorológicos de carácter histórico han sido adquiridos por las estaciones que los 
han registrado durante un período bastante largo, 25 ó 30 años. Los datos recogidos son los que 
habitualmente se encuentran disponibles en la red GTS (Global Telecommunications System) y 
que se consideran en datos de entrada de modelos o sub-modelos. Se trata de datos diarios de: 
- lluvia 
- temperatura, máxima, mínima 
- presión de vapor de agua o de humedad relativa 
- velocidad media del viento 
- duración del sol o de la nubosidad 
Los datos históricos han podido ser adquiridos por aproximadamente 350 estaciones 
meteorológicas europeas. Los datos en tiempo real son idénticos pero se obtienen por medio 
de un conjunto de alrededor 700 estaciones meteorológicas de distinta superficie. 
Los datos de rendimientos históricos proceden de los datos de la base REGIO de Eurostat. 
Sub-modelos 
Un sub-modelo de evapotranspiración potencial. 
Los distintos servicios meteorológicos utilizan fórmulas diferentes. Por comparación con las 
medidas lisimétricas se ha desarrollado para el conjunto de la CE un método de cálculo válido. 
Los ajustes son muy buenos durante el período marzo-octubre que es el más importante. Los 
datos tomados son diarios. 
Un sub-modelo de radiación global 
La radiación global es necesaria para el sub-modelo anterior, ahora bien, los datos registrados 
por las estaciones del suelo son a menudo las capas nubosas en distintos períodos o la duración 
del sol y no la radiación total. Una fórmula de conversión es, pues, necesaria y ha sido 
desarrollada en el marco de la acción 3. Esta ha sido probada en una treintena de estaciones 
donde existían los dos tipos de observaciones. 
22 
Un sub-modelo de interpolación espacial de los datos meteorológicos. 
Dado que los datos históricos no son obtenidos por el mismo conjunto que los datos en tiempo 
real, que pueden ser diferentes para las aplicaciones europeas o regionales, hay que crear por 
interpolación estaciones de ficción. 
Una red de puntos distantes 50 km representa las estaciones de ficción. Los parámetros se 
obtienen a partir de las estaciones que las rodean. Se consideran de 1 a 4 estaciones sobre un 
total de 7 por eliminación siguiendo criterios que miden la diferencia con relación al núcleo 
definido a partir de las siete. Por ejemplo, se eliminarán las estaciones (al nivel del mar) o de 
elevada altitud que noson comparables. Los parámetros entonces se obtienen por ponderación 
de los valores de las estaciones consideradas, salvo para la lluvia. El parámetro lluvia se obtiene 
sólo a partir de una estación que es considerada de la misma manera: la diferencia de menor 
entidad con el núcleo anteriormente definido. 
El Grupo Soporte Agrometeorológico (SuGrAm), creado en 1990, ha permitido validar la red de 
estaciones meteorológicas y el método de interpolación, como también los sub-modelos para el 
cálculo de la evápotranspiración potencial y la radiación global. Este grupo está coordinado por 
la Organización Meteorológica Mundial. 
Modelo de desarrollo o modelo cualitativo 
Se basa en el modelo WOFOST desarrollado por el Winand Staring Centre del servicio 
neerlandés para la Investigación Agrícola (DLO) en Wageningen, que es un modelo 
determinista basado en el balance energético y balance hídrico. Ha sido adaptado a los datos de 
entradas anteriormente definidos procedentes de los sub-modelos. 
Sus datos de salidas son los siguientes: 
- condiciones meteorológicas anormales 
- indicadores de desarrollos para la década y después del inicio del ciclo: 
. biomasa 
. producción de granos 
. reserva de agua real 
. estado fenológico 
. balance hídrico 
. exceso de agua 
- productos cartográficos asociados. 
Este modelo depende de los parámetros agronómicos relacionados con cada uno de los 
cultivos. A mediados de 1993 funciona para un cultivo tipo, el trigo de invierno. Las salidas son 
cuantitativas pero el parámetro, dado que no es el rendimiento buscado, da una primera idea 
cualitativa. 
23 
Modelo de previsión de los rendimientos o modelo cuantitativo 
Este modelo posee como datos de entrada una variable relacionada con la tendencia 
procedente de los datos de rendimiento históricos y una variable procedente del modelo de 
desarrollo. Como en una red de 50 por 50 km coexisten distintos tipo de suelos y de variedades 
de cultivos que engendran resultados diferentes, los resultados para un cuadro elemental 
proceden de una ponderación de resultados elementales del modelo. 
Esta parte constituye el objeto del desarrollo, pero todavía no es operativa (fase de validación). 
Herramientas informáticas 
Se ha debido desarrollar una serie de programas o herramientas informáticas. Cabe mencionar 
en especial el software AMDaC para la recepción, la descodificación, el control de calidad, la 
sustitución de valores que faltan y el archivo de datos meteorológicos sinópticos. Este software 
es el primero en su género que se aplica mas allá de las fronteras nacionales y se puede 
transportar a otros países o regiones dentro de la CE 
El sistema de informaciones geográficas utilizado es Arc-Info siguiendo las recomendaciones 
de la Comisión. Dado que el sistema de base de datos no es muy bueno en Arc-Info, se ha 
hecho la gestión de la base de datos en el sistema ORACLE. Los software se desarrollan en 
fortran o C y funcionan bajo UNIX. Encontrándose en una fase de desarrollo, tendrían que ser 
industrializados para resultar transportables y mantenidos fácilmente, cosa que sería muy difícil 
hoy día. Los distintos sub-modelos y modelos han sido desarrollados independientemente por 
los distintos organismos, pero están todos integrados en el seno del proyecto donde se hacen las 
salidas estadísticas y cartográficas. 
4.2.2 Modelo aeropalinológico 
Dado que el método ya había sido utilizado por grupos de productores vitícolas para sus 
previsiones, los trabajos consistieron en crear una red de captadores de polen en los principales 
países vitícolas. La dificultad reside en disponer de una red de personas que aseguren la toma, 
el mantenimiento de los filtros, el mantenimiento del lugar, etc, haciendo una selección 
relativamente objetiva de la posición. Esta coordinación ha sido asegurada por la CEMAGREF 
de Burdeos en colaboración con el centro Aeropalinológico de CNRS de Montpellier. 
La calibración entre el volumen de la captura del polen y la producción vitícola regional 
requiere alrededor de 5 años. Sin embargo, desde los dos o tres primeros años, es posible 
utilizar cualitativamente los datos. Una captura más importante llevará a un juicio de una 
producción más importante sin que sea posible una cuantificación. Un aspecto importante de 
los resultados es la fecha de floración que resulta de la curva de captura del polen. Esto permite 
establecer un parámetro fenológico para un posible modelo agrometeorológico. Permite 
también observar las condiciones meteorológicas en el momento de la floración, factor en sí 
mismo muy importante. 
24 
Se ha podido establecer una colaboración de intercambio de resultados con los organismos que 
habían empezado mucho antes que dicha red de modo que el método ha podido probarse 
localmente. Existe un problema en la capacidad de tratamiento rápido de los filtros de polen 
que llegan todos al mismo tiempo. 
La red actual existente se expone en la siguiente Figura 10. 
• FINANCIACIÓN CCR 
• FINANCIACIÓN EXTERIOR AL CCR 
• FINANCIACIÓN COMPARTIDA 
Figura 10 - Red de emplazamientos aeropalinológicos del proyecto agricultura 
25 
4.2.3 Modelo AGROMET de EUROSTAT extendido a los cultivos perennes 
El modelo estadístico AGROMET para cultivos anuales utilizado en este momento por 
EUROSTAT ha sido extendido a los cultivos perennes y a las vides, olivos, frutos agrios. La 
única modificación aportada al modelo de previsión del rendimiento del año actual es la 
introducción, como variante explicativa, del rendimiento del año anterior. 
4.3 Resultados 
4.3.1 Modelo agrometeorológico 
Se ha puesto a punto una base de datos única en el mundo para el conjunto de aplicaciones 
agrometeorológicas diarias. Contiene no sólo datos meterorológicos diarios sino también bases 
de conocimiento sobre los principales cultivos, el mapa de los suelos de la CE. actualizado y las 
valoraciones de la reserva útil de los suelos en los distintos países. Esto está perfectamente 
armonizado en el conjunto de la Comunidad de los doce Estados Miembros. Es 
complementaria de la base de datos Corine que, por ejemplo, tiene más estaciones 
climatológicas registradas pero en las mismas la periodicidad es mensual y no contienen más 
que las medias interanuales de temperatura y de pluviometría. 
Se han concebido todos los modelos de balance hídrico, modelos fenológicos y de previsión de 
los rendimientos. Para la parte no específica de un cultivo, datos cualitativos, los productos 
salen con una periodicidad de diez años, funciona también la cadena de llegada y de control de 
los datos meteorológicos en tiempo real (véanse las Figuras 11, 12, 13, y 14). 
Estos productos ya pueden ser utilizados por expertos en combinación con otras informaciones. 
Las figuras 12 y 13 muestran claramente los problemas al principio de la campaña de 1992 en 
Portugal y los de fin de campaña en Dinamarca y en ia parte este de Alemania. Las curvas 
temporales sobre cada uno de los cuadrados de Dinamarca (fig. 14) muestran el avance de la 
vegetación en 1992 en relación con un año normal, y también el deficit en biomasa y en peso de 
granos. 
La parte específica de un cultivo y la determinación previsional de los rendimientos tiene 
todavía que ser validada, pero existen todos los elementos para poder hacerlo. 
El cuadro 3 muestra las primeras valoraciones de rendimientos de algunos cultivos, elaboradas 
por el Proyecto Agricultura a finales del mes de octubre de 1993, comparándolos con los 
rendimientos de 1992 (cifras Eurostat). Este cuadro es un extracto del Boletín YSPRA ("Yield 
Surface Productio Report on Agriculture") producido mensualmente después de enero de 1993 
por el proyecto Agricultura. Este boletín es un producto experimental, de distribución muy 
limitada de la DG VI y EUROSTAT que sirve sobre todo para la validación de la metodología 
y que aún no ha alcanzado el valor de un producto operacional. Se trata de un ejercicio muy 
preliminar y sus valoraciones, como también la metodología, tienen que ser todavía 
perfeccionadas y validadas. 
26 
SITUATION AT THli. END OF 
SEPTEMBER 1993 
SUMMER CROPS 
cá ciitical areas 
Sa areas of concern 
fiu normal conditions 
fil favourable growing conditions 
Figura 11 - estado general de los cultivos de verano a finales de septiembre de 1993 
Cuadro 3 - primeras valoraciones de rendimientos de algunos cultivos elaborados por el 
proyecto Agricultura en 1993, comparándolos con las cifras de Eurostat. 
(Rendimiento: T/ha; E: Cifras Eurostat; Y : evaluación por Acción 3; M : cifra 
Eurostat, actualizada al 09.12.93). 
Cultivo 
Trigo (E) 
(Y) 
Trigo (E) 
tierno (Y) 
Trigo (E) 
duro (Y) 
Cebada (E) 
(Y) 
Maíz (E) 
grano (Y) 
Girasol (E) 
(Y) Mayo 
May 
5,56 
5,35 
6,22 
5,94 
3,02 
2,78 
4,13 
4,10 
7,67 
7,54 
1,79 
1,63 junio 
June 
5,46 
5,36 
6,08 
5,94 
3,02 
2,79 
3,96 
4,10 
7,68 
7,55 
1,66 
1,63 Julio 
July 
5,47 
5,35 
6,10 
5,94 
3,02 
2,79 
3,97 
4,11 
7,68 
7,51 
1,66 
1,61 Agosto 
August 
5,46 
5,29 
6,10 
5,87 
2,95 
2,78 
4,14 
4,08 
7,73 
7,65 
1,54 
1,50 Septiembre 
September 
5,40 
5,27 
6,04 
5,85 
2,95 
2,75 
4,13 
4,04 
7,79 
7,66 
1,52 
1,49 M 
12.93 
5,26 
60,1 
2,41 
4,19 
7,73 
1,15 Crop 
(E) Wheat 
(Y) 
(E) Common 
(Y) wheat 
(E) Durum 
(Y) wheat 
(E) Barley 
(Y) 
(E) Grain 
(Y) maize 
(E) Sun-
(Y) flower 
27 
im CUMULAIT.!? wi;iGiir AÜOV;; o KO','.-.:•> , .OMASS 
PEUCENT DEVIATION I I'.ON; I ON G ir.u.v v:-. •..-; 
1992 
i second decade of june 
cumulated since llie first decide of January 
t^-y) 
Figura 12 - Diferencia en relación con la media de la biomasa de trigo de invierno (situación a 
mediados de junio 1992). 
CUMULATED WEIGHT ADOVE GROUND BIOMASS 
PERCENT DEVIATION FROM LONG TERM MEAN 
1992 
second decudc of September 
cumulated since live first dcca'Jc of janua/y 
CZZ2* 
Figura 13 - Diferencia en relación con la media de la biomasa del trigo de invierno (situación a 
mediados de septiembre de 1992). 
28 
33000 T 
1*000 
16000 
l*ID 
O I20C0 
í lorxrj 
* toco 
: «ODD 
«00 
O |Cuñv*31»a »ol MO.T.OU mí/mitin i 
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«000 
7000 
6000 
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3000 
3000 
10C0 .A 
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Decade 
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lain 
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250 
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Ô liU u » ° ICO o c a 
0 avs 
dvsn 
Figura 14 - Perfiles temporales de la biomasa producida en Dinamarca durante la campaña 
1992. (wdm: biomasa en 1992; wso: peso acumulado de los órganos de 
almacenamiento; lai: índice de la superficie foliácea; dvs; estado de desarrollo; h: 
medias interanuales). 
4.3.2 Modelo aeropalinológico 
Se han obtenido resultados anuales brutos para cada una de las estaciones de captura del polen 
(véase Figura 15). El número de años no es suficiente para calibrar los resultados y extraer una 
relación sólida producción-nivel de captura. Sin embargo, los resultados analizados en algunos 
lugares son alentadores y las informaciones obtenidas son ya muy útiles para los expertos que 
las pueden cotejar con otras informaciones. Por ejemplo en Francia, donde la red es más densa 
y los puestos más viejos, un grupo de expertos a los que se les ha dado estos resultados 
conjuntamente con los resultados de los modelos cualitativos de la acción 3, predicieron en julio 
de 1992 una producción de vino de 65 millones de hl, es decir a 400.000 hl aproximadamente de 
la cifra oficial que había sido suministrada en 1992. El mismo grupo prevee en julio de 1993 una 
previsión de producción de 60 millones de hectolitros en 1993, cuando la evaluación oficial del 
SCEES, hecha de acuerdo con un método diferente e independiente, era igualmente de 60 
millones de hectolitros. 
29 
- 300 H 
«0 
so f 
n 40 + 8CO0 
- 7000 
6000 
h 500i 
h-400'o 
h 3000 
"1987 1988 1989 1990 1991 1992 2000 
1993 
/ '• s—\ 
/ •; » • * 
120 130 150 160 170 180 190 
FOI S9 FOI 91 * F 01 93 
Figura 15 - Ejemplo de curvas de polinización y de una relación polen/producción vitícola 
4.4 Influencias técnicas en otros programas 
A través de la acción 3 se encuentra a disposición una cantidad de nuevos productos útiles 
además para el mundo científico que sostiene la planificación y la toma de decisiones: 
- bases de conocimientos agro-pedo-climatológicos en los principales cultivos (véase también 
el anexo 3); 
- software AMDaC para la descodificación, el control de calidad, substitución de valores que 
faltan y el archivo de datos meteorológicos sinópticos; 
- mapa de los suelos: 1:1.000.000 de la CE actualizado y corregido; 
- base de datos "reservas útiles de los suelos europeos"; 
- métodos para el cálculo uniformado de la evapotranspiración potencial y la radiación solar 
global a partir de observaciones meteorológicas visuales. 
La Acción 3 también ha suministrado un soporte científico y técnico importante para los 
trabajos de la Dirección general VI, dentro del marco de la puesta al día de las zonas vitícolas 
de la CE. Se han desarrollado, validado y descripto cartográficamente los algoritmos para la 
estimación del potencial de maduración y de las fases fenológicas de la vid. 
-W 
Hacia finales de 1993, una parte del informe de los peritos era transferido a una red de 
regiones periféricas mediterráneas para el seguimiento estructural y coyuntural de los recursos 
hídricos de dichas regiones. 
4.5 Conclusiones y orientaciones 
Los resultados de los modelos de previsión de los rendimientos ya obtenidos pueden ser 
utilizados, siempre, con un poco de prudencia puesto que su validación de forma precisa se 
encuentra todavía en curso. Esto requerirá dos o tres años suplementarios. 
El nivel de los resultados, en regiones de grandes rendimientos, con una red de 50 por 50 km2 
para los datos cualitativos, no es muy satisfactorio para ciertas regiones del mismo país que 
esperaban una resolución más precisa. Se tendrá que estudiar la sensibilidad de los modelos y 
ver cuáles son las dificultades para lograr una mayor precisión. 
Si esta precisión está limitada por los datos de entrada, cosa bastante probable, corresponderá 
a los Estados Miembros o a las regiones, que a menudo poseen datos más precisos, mejorar el 
modelo. Algunas mejoras que podrían ser introducidas por el Proyecto Agricultura y que ya han 
sido consideradas son la introducción de la subida del agua capilar en el balance hídrico y la 
consideración de las superficies de regadío. 
La relación con los aspectos de teledetección no ha sido aún afrontado, a pesar de que las 
salidas de modelos como el índice foliáceo constituyen un parámetro que se puede relacionar 
con los índices de vegetación procedentes de los datos de satélites. Algunos indicadores como la 
radiación global que resulta de un sub-modelo podrían ser extraídos de datos de satélies de tipo 
METEOSAT. Esto no ha sido tratado. 
Una relación de este tipo es necesaria porque permitiría controlar el modelo por medio de 
datos objetivos independientes. Es necesario, pues,establecer los procedimientos operacionales 
completos a partir de las herramientas y de los métodos desarrollados. Es necesario, comenzar 
ya su perfeccionamiento. El tipo de modelo semi-determinista utilizado y las relaciones posibles 
con los datos teledetectados nos brindan los medios. 
El modelo desarrollado es un modelo mínimo, uniforme para la Comunidad Europea. Se puede 
mejorar localmente donde existen los datos de base más fiables. Esto se podrá hacer por 
trarísferencia y mejora local del modelo. Paralelamente las mejoras más generales pueden ser 
realizadas en el marco del proyecto. 
31 
5. ACCIÓN 4: EVALUACIÓN RÁPIDA A ESCALA EUROPEA DE LAS 
SUPERFICIES Y DE LOS RENDIMIENTOS POTENCIALES 
5.1 Objetivo y método 
El objetivo de esta acción consiste en suministrar a nivel comunitario una información precoz 
sobre las modificaciones de las superficies de los cultivos del año respecto a las del año anterior 
y sobre los indicadores de rendimientos potenciales. El objetivo asimismo consiste en poner a 
punto un método de previsión que pueda aplicarse a las cosechas extranjeras. 
El método consiste en definir una muestra de emplazamientos representativos, alrededor de 50 
para la Comunidad (véase Figura 16), en adquirir e interpretar todas las imágenes satélite de 
alta resolución, alrededor de 3 ó 4 en el curso del año en esos emplazamientos, y deducir las 
informaciones requeridas. Para las previsiones europeas, el método no utiliza ningún dato de 
terreno del año sino que incorpora las observaciones de terrenos del año anterior. Esto permite 
también controlar a posteriori la validez del método. 
Figura 16 - Muestra de 53 emplazamientos de la Acción 4 (Evaluaciones rápidas) 
32 
52 Desarrollo de los trabajos 
Los trabajos se han desarrollado en tres fases: 
- 1987-1988: puesta a punto detallada del método 
- 1989.1991: ejecución del método 
- 1992-1993: test a escala natural, semi-operacional. 
5.27 Puesta a punto detallada (87-88) 
En 1988 la puesta a punto del método ha sido realizada dentro del CCI. Permitió definir: 
- el número y la posición de los emplazamientos; 
- la manera de adquirir las imágenes; 
- el tipo de observaciones del terreno complementarias; 
- el método de interpretación fotográfica asistida por ordenador; 
- el tratamiento estadístico. 
Número y posición de los emplazamientos. 
El objetivo de las evaluaciones rápidas el año n supuso la existencia de estadísticas precisas 
obtenidas en el año n-1. En práctica, se supone la disponibilidad de dichos datos a nivel 
europeo por parte de Eurostat el primero de marzo del año n para los cultivos del año n-1. El 
número de emplazamientos puede ser entonces reducido como muestra un estudio sobre las 
previsiones de cosechas extranjeras realizada por las SCEES en 1985-86. Este número ha sido 
fijado en 50,en función de los resultados de este estudio y por razones presupuestarias. 
La acción se apoya en gran parte en la posibilidad técnica de enfoque del satélite Spot que 
permite en zonas del Norte una frecuencia de adquisición teórica de una imagen cada 2 ó 3 
días. Dado que el precio de una sub-imagen es idéntico al de la imagen entera (60 km por 60 
km) el tamaño del emplazamiento se toma de manera que quede incluido en una imagen Spot 
no importa cual sea el ángulo de enfoque. Esto ha fijado el tamaño del emplazamiento en 40 
km por 40 km. La muestra ha sido realizada por reproducción sistemática en la red en la CE de 
los escenarios Spot. Sin embargo las exigencias han sido tales para lograr que la muestra fuera 
lo más eficaz posible, que en práctica se tiende más hacia una selección razonada y no aleatoria. 
Las exigencias que se impusireon son las siguientes por orden de prioridad: 
- repartición nacional de los emplazamientos proporcionalmente a la superficie de las tierras 
laborables 
- estratificación a priori en tres zonas de intensidad de cultivos en particular sondeo a 
porcentaje 0 para las zonas desfavorecidas. 
- estratificación a posteriori al porcentaje 0 de un emplazamiento que cae en más del 80% en 
zona no agrícola, en la práctica entonces se reemplaza por el más cercano a lo largo de la 
traza. 
- la traza inicial de la reproducción no ha sido tomada al azar como si se hiciera 
aleatoriamente, pero maximiza la inclusión en zonas recubiertas por Landstat-TM de 
manera que la frecuencia potencial de las imágenes Landstat que se obtiene ya no es de una 
imagen cada 16 días sino de una imagen cada 8 días. 
3T 
La calidad del método se demostró esencialmente en la calidad de los resultados en términos 
estadísticos y en la capacidad de adquisición de la imágenes. 
Modelo de adquisición de las imágenes 
A fin de cumplir con dos condiciones esenciales, obtener 3 ó 4 imágenes en cada 
emplazamiento en un período de aproximadamente 5 meses y reducir los plazos de obtención 
de las imágenes a 5 ó 10 días entre la fecha de adquisición y recepción en el lugar de análisis, se 
ha instaurado una colaboración entre el CCI y los productores de imágenes, Spot-imagen y 
Eurimage. El principio se basa en una selección de la imagen que sea más rápidamente 
disponible tanto Landsat-TM como Spot. 
Observaciones complementarias sobre el terreno 
Han sido previstos 16 segmentos de 50 Ha cada uno, tomados sistemáticamente en los 
emplazamientos y que constituyen el objeto de una encuesta sobre el terreno. Para los 
emplazamientos que tienen una zona importante poco agrícola ha sido introducida una 
estratificación. Los datos del año n-1 eran para ayudar al intérprete fotográfico del año n. Los 
resultados de las encuestas del año n-1 tienen que estar entonces disponibles al principio del 
año n. Estas son igualmente utilizadas para el control de los trabajos de teledetección a 
posteriori. Pueden constituir una fuente de información, al igual que la encuesta al agricultor 
puesto que ya han sido previstos 25 puntos por segmento para recoger los rendimientos del año 
n y previsión de los cultivos en el año n+1. 
Método de interpretación fotográfica asistida por ordenador 
Para lograr un análisis rápido de un emplazamiento en 3 ó 4 días no es posible interpretar el 
conjunto del emplazamiento de 1600 km2. El método propuesto consistía en interpretar 
fotográficamente unos treinta segmentos tomados al azar de los 16 previstos para las encuestas 
de terrenos. Luego se ha realizada una clasificación automática del emplazamiento y de las 
superficies obtenidas extraídas del método de estimación de la regresión. Este método fue 
abandonado en a favor del resultado directo extraído de la clasificación. 
Modelo estadístico 
Una variación n/n-1 se aplica a las estadísticas Eurostat del año n-1 ya sea a nivel nacional o a 
nivel europeo. El modelo estadístico ha sido perfeccionado posteriormente por el contratante 
para tener en cuenta los cultivos no discernibles y los emplazamientos que faltaban. 
5.22 Ejecución del Método 
El análisis ha sido realizado por un grupo de sociedades dirigidas por SCOT, Sociedad de 
Consulta en la Observación de la Tierra, incluyendo el Servicio central de las encuestas y 
estudios estadísticos (SCEES) del Ministerio francés de agricultura, así como las sociedades 
SGS y Geosys (F). En el año 1989 se realizó la primera fase que consistía en definir y escribir el 
34 
software de tratamiento de las imágenes. Los intérpretes fotográficos, a partir del análisis de 
algunos emplazamientos, han definido igualmente su método de interpretación asistida por 
ordenador. Durante el año 1990, fueron analizados 20 emplazamientos. En esta segunda fase el 
objetivo era poner el trabajo en modo operacional. Sin embargo, las puestas a punto en los 
software o el método de interpretación fotográfica no permitían el cumplimiento de los plazos. 
Estos eran exigidos solamente al final de la segunda fase para poder preparar la tercera fase. 
La disponibilidad de las imágenes ha sido suficiente incluso en las zonas del Noroeste de 
Europa donde la nubosidad es frecuente. Por lo general han sido mantenidos los plazos de 
entrega en el orden de 7 a 10 días después de la toma. 
Los resultados obtenidos en los emplazamientos analizados han sido alentadores para la validez 
del método. Boletines de coyuntura realizados sobre los principales cultivos analizados dentro 
de cada emplazamiento que tenían como única fuente las imágenes satélite han dado una 
información coherente con las observaciones obtenidas en otros lugares. 
Los trabajos complementarios en el terreno no merecen una consideración especial, son 
idénticos en su concepción a los que se han mostrado detalladamente en la acción 1. Permiten 
la experimentación de este tipo de encuestas en todos los países de la Comunidad cosa que no 
ha sido el caso de las acciones de inventarios. Los servicios estadísticos o Ministerios de 
agricultura, por otra parte, han realizado a menudo directamente estos trabajos en Portugal, 
Francia y Dinamarca. Estas encuestas han sido útiles sobre todo cuando por razones diversas, 
como puede ser el tamaño de los campos, la teledetección no era muy recomendable. 
5.2.3 Test de grandeza natural del método (92-93) 
El test a escala natural del método ha sido realizado bajo contrato por un grupo de sociedades 
en torno a SCOT que comprendía GAF, NRSC, Telespazio y CISI Informática. El taller de 
trabajo ha sido separado de las partes de desarrollo con la creación de la Sociedad SOTEMA 
que agrupa a las sociedades francesas que intervienen. 
Esta etapa ha sido significativa por la ejecución de una función de coyuntura importante para 
obtener los resultados en el conjunto de 53 emplazamientos (3 emplazamientos fueron 
añadidos por la parte este de Alemania). Asimismo se ha mejorado el modelo estadístico. 
Se han tenido que aportar modificaciones para responder a las nuevas demandas de la DG VI, 
por ejemplo el estudio de barbechos que no habían sido previstos al principio. 
En 1992, fue posible cubrir con imágenes el conjunto de los emplazamientos, en cambio el 9 de 
agosto de 1993 todavía no estaban cubiertos dos emplazamientos. El modelo estadístico aplica 
entonces a estos emplazamientos el comportamiento de los que lo rodean. 
Los plazos para la obtención de las imágenes se ha podido mantener en alrededor de 4 - 5 días 
y el análisis en 3-4 días. Se espera entonces conseguir el objetivo, que es la incorporación 
entonces de un boletín o fax de información de todos los datos adquiridos precedentemente 
salvo los de la última década. 
35 
Se tuvieron que realizar mejoras en el software de los tratamientos, en particular para las 
correcciones geométricas de las imágenes a fin de mantener los costes y los plazos. 
Anteriormente, este pre-tratamiento había sido realizado en el exterior. 
En 1993, se emprendió la realización de un software más industrializado y más transportable a 
fin de oscilar del sistema Vax/VMS al sistema SUN/UNIX. Esto ha sido realizado para 
preparar el paso a la fase operacional. 
Pero, a causa de razones financieras, los trabajos sobre el terreno no se han podido realizar en 
1993. Esto no tiene una consecuencia directa puesto que en su fase de madurez, el método 
puede volverse obsoleto, sin embargo se necesita una base de conocimientos actualizada para 
los intérpretes fotográficos y esta cuestión tendrá que ser examinada con mucha atención para 
mantener la calidad el sistema. 
Los datos de superficie de los cultivos se toman del análisis de las imágenes directamente a 
nivel de un emplazamiento. Para los rendimientos, la teledetección es sólo un elemento de 
apreciación. A partir de 1993, los datos de la acción 3 en cada emplazamiento se incorporaron y 
se convirtieron en un elemento importante de evaluación. 
5.3 Resultados 
Hay muchas maneras de evaluar los resultados. La primera es teórica. Consiste en calcular la 
precisión de la muestra suponiendo perfecta la estimación a nivel de un emplazamiento, o sea, 
suponiendo perfectas las técnicas de interpretación fotográfica. Para los cultivos principales, el 
error en la evolución debida a muestreo es del orden del 2%. O sea que si hay una evolución 
del 5% en la superficie, la muestra nos permite situarla entre 3 y 7% (con una probabilidad de 
0.9). 
Otro método consiste en comparar al final de los trabajos los resultados con una fuente que se 
considere justa, como son las estadísticas Eurostat. 
Como se trata de previsión rápida, lo que es importante es la evolución en el tiempo y la 
precocidad de la información en relación con otras fuentes. En la práctica, las estimaciones de 
Eurostat 6 meses después de la cosecha, pueden estar bastante desorientadas. La síntesis de 
una, decena de fax y una decena de cultivos no resulta fácil. 
Las curvas que aquí vemos (Figura 17) correspondientes al trigo duro y al trigo tierno, dos 
cultivos difíciles de distinguir en las zonas en que coexisten, han sido perfectamente apreciadas 
desde el fax del 9 de junio de 1992 tanto en superficie como en producción aunque sus 
variaciones 92/91 habían sido muy contrastadas. Desde que ha sido analizado un centenar de 
imágenes, las variaciones ya no se han podido modificar. Las previsiones fueron netamente 
mejores que las del organismo profesional Coceral. 
36 
La comparación de los resultados en fecha 12.10.92 en las superficies de los distintos cultivos 
parece dar mejores resultados que el 2% teórico indicado más arriba, salvo para el girasol 
(Figura 18). Un análisis detallado ha mostrado que para este cultivo habían sido interpretados 
como suelo desnudo algunos campos cualificados de girasol, debido al hecho probablemente de 
un rendimiento muy flojo, lo que explica en este caso, un buen resultado sobre la previsión de la 
producción a partir de una mala previsión de superficie. 
Aunque los datos son bastante diferentes, como en la producción del trigo duro, alrededor de 
10% de diferencia, no quiere decir que esto tenga que ser necesariamente un error de la acción 
4 dado que una revisión ulterior de Eurostat da una diferencia apenas apreciable. 
Algunos cultivos demasiado localizados como las patatas y las remolachas son, en cambio, mal 
interpretados. 
La presentación de los resultados, como así también de los comentarios, dos aspectos 
importantes en un análisis coyuntural, satisficieron a DG VI que es el utilizador previsto para 
dicha acción. La falta de datos previsionales a nivel nacional es inherente al método de 
muestreo. Para los países que tienen una decena de emplazamientos la predicción para 2 ó 3 
cultivos parece aproximadamente más valedera. La representación cartográfica por 
emplazamiento suministra algo de información, como por ejemplo para el girasol en 1993, 
donde la evolución está contrastada entre la península Ibérica y el resto de Europa (véase la 
Figura 19). Estas informaciones a un nivel sub-europeo son a menudo muy limitadas y tienen 
que ser consideradas con suma prudencia dado que la muestra no ha sido hecha para esta 
finalidad. 
La validez de los resultados de 1993 podrá ser verificada sólo cuando los datos oficiales se 
encuentren disponibles, o sea a comienzos de 1994. Una primera evaluación indica que las 
estimaciones de superficie y de producción hechas por la acción 4 para la mayoría de los 
cultivos concuerdan con las cifras (estimaciones) suministradas a EUROSTAT por los Estados 
Miembros. Sin embargo, la producción total de cereales, y sobre todo del trigo tierno, resulta 
difícil de delinear en 1993 debido a la entrada en vigor de las nuevas medidas de la PAC y, en 
particular, a causa de la helada. Si se confirma este análisis, parecería que las tierras puestas en 
barbechos eran generalmente las menos fértiles para este primer año de aplicación. Además, 
los modelos tradicionales, dado que permiten acercarse a los rendimientos, eran difíciles de 
poner en práctica sin tener en cuenta este descuido. 
37 
TRIGO DURO 
Evolución de la superficie 
ELTROS7A7 U.tiirr, J 'O TRIGO TIERNO 
Evolución de la superficie 
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E'-AOTTAT irr. 
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Dale (1992) Da;e (1992) 
Evolución de la producción 
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> Evolución de la producción 
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ÎSQ5 Z2.ce r:c7 17a «s 
Date (1992) Dale (19S2) 
Figura 17 - Evoluciones de la superficie y de la producción de trigo tierno y de trigo duro 
durante la campaña 1992: comparación de las estimaciones hechas en el marco de 
la acción 4 con las de EUROSTAT. 
38 
EVOLUCIONES DE LAS SUPERFICIES 
Acción 4 y Eurostat, 1992 respecto a 1991 
Trigo duro Total cereales 
Tri^o tierno Cebada Colza Patatas Girasol 
Maíz granos Remolacha azucarera 
Acción 4 • 1 Eurostat 
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ÍN O O 
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> EVOLUCIONES DE LAS SUPERFICIES 
Acción 4 y Eurostat, 1992 respecto a 1991 
Trigo tierno Trigo duro Total cereales 
Cebada Colza Patatas Girasol 
Maíz granos Remolacha azucarera 
E3 Acción 4 Eurostat 
Figura 18 - Evoluciones de la superficie y de la producción de los principales cultivos en 1992 
en relación con 1991: comparación de las estimaciones hechas en el marco de la 
Acción 4 con las de EUROSTAT. 
39 
ESTADO DE LOS EMPLAZAMIENTOS DE LA MUESTRA DEL PROYECTO MARS 
(ACCIÓN 4) CAMPAÑA 1993 
Situación de las superficies al 09/08/93 
Girasol 
28000 Ka 
Çy 21000 Ha 
O 14000 He Evolut ion 
< -SO» -35* -25» -15» -S» 
10» 20» 30» <0» > SO» 
O 7 0C0 Ha 
Figura 19 - Mapa del girasol extraído del fax del 9 de agosto de 1993 
40 
5.4 Conclusiones y orientaciones 
Si la calidad de los resultados de 1993 confirma los de 1992, el método puesto a punto se puede 
considerar como operacional en la Comunidad sin mayores cambios. 
Se tendrían que incorporar más mejoras, por ejemplo la introducción del análisis de las 
imágenes radar de ERS 1 para permitir una mayor seguridad y fiabilidad e-; el tiempo. La 
relación con las demás fuentes tiene que ser mejorada en particular en el aspecto de los 
rendimientos. 
Es probable que se puedan realizar aplicaciones más variadas como ha sido el caso con los 
barbechos o la disminución de las tierras arables que no habían sido previstas a priori. 
En el territorio de la comunidad convendría que se volviese a ver el papel de las encuestas 
sobre el terreno si se deben de conservar. Su función de comprobación de la calidad del trabajo 
de los intérpretes fotográficos no es, de hecho, esencial en una fase operacional. 
En el momento de los estudios y discusiones previas a la puesta en forma del proyecto, la 
importancia de las previsiones de cosechas extranjeras había sido tenida muy en cuenta. Sin 
embargo, por razones técnicas, pareció preferible emprender dicha acción sólo en la segunda 
parte del programa decenal. 
Para la aplicación en países extranjeros que es una función esencial asignada a la puesta a 
punto de la acción 4, convendría estudiar cuál es la base de conocimiento necesario que 
permitiría que se substituyese a la observación del terreno. Convendría más equilibrar el aporte 
de las acciones 2 y 3 menos costosas en período de funcionamiento operacional en relación con 
la acción 4, para la que el trabajo de interpretación fotográfica sería esencial y por tanto el 
coste demasiado elevado. 
41 
6. LAS ACCIONES SOPORTE O DE SÍNTESIS 
Se han definido dentro del proyecto piloto tres acciones soporte o de síntesis: 
- acción 5: sistema avanzado de información sobre la agricultura 
- acción 6: sistema de encuestas por segmentación 
- acción 7: estudios a largo plazo 
Por otra parte, la multiplicicidad de los contactos y las informaciones a suministrar, nos han 
exigido un esfuerzo notable en lo que respecta a la información-comunicación. 
6.1 Acción 5: Sistema avanzado de información sobre la agricultura 
El objetivo de esta acción consiste en integrar las distintas acciones entre sí, y también 
incorportar encuestas tradicionales, con el fin de crear un sistema completo de información que 
incorpore los métodos nuevos que se han mencionado. Se ubica entonces aguas abajo respecto 
de las anteriores. Los trabajos han llevado esencialmente a la relación encuestas en el terreno 
de tipo de segmentación y análisis de imágenes de alta resolución de las acciones 1 y 4, (véase 
el apartado 6.2, encuestas por segmentación). 
Los trabajos de síntesis, como el boletín YSPRA (véase el apartado 4.3.1.) constituyen 
igualmente un medio para deducir parte de los distintos trabajos separados para integrar los 
resultados. Esto toma parte de la acción 4 para las superficies y las acciones 2 y 3 para los 
rendimientos. Contrariamente al boletín SOTEMA, la información suministrada alcanza el 
nivel nacional. 
6.2 Acción 6: Sistema de encuestas por segmentación 
Esta acción tenía por finalidad definir un tipo de encuestas apta para la teledetección y por 
tanto para los distintos trabajos sobre el terreno necesarios para el proyecto. Tenía también 
como finalidad definir un sistema completo de estadísticas agrícolas sobre base de segmentos. 
Todas las encuestas del terreno realizadas en el marco del proyecto son, en efecto, de tipo de 
segmentación. Las unidades estadísticas de encuestas no son entidades económicas, como la 
explotación agrícola, sino pequeñas unidades geográficas llamadas segmentos. Estos segmentos 
o pequeñas unidades de superficie se obtienen por segmentación del territorio. En el marco del 
proyecto la unidad base es un cuadrado de 50 Ha. Después de tres años de estudio esta forma y 
tamaño se demostraron muy cercanas al óptimo en la mayoría de las regiones estudiadas. Los 
segmentos de límite físico, no cuadrados, podrían ser más fáciles para quienes realizan 
encuestas en el terreno, sin embargo, la creación de todos estos límites sofisticados representa 
una gran inversión. Dado que el proyecto italiano Agrit había realizado una inversión de este 
tipo en Emilia-Romana para sus propios objetivos, nosotros utilizamos dichos segmentos de 
límite físico a partir de 1990. Los resultados no parecen ser mejore.s con respecto a los 
obtenidos con segmentos cuadrados y no justifican dicha inversión. Esto ha sido estudiado en 
Navarra donde la Sociedad de servicio llegó a la misma conclusión. 
42 
Resulta muy costoso mantener dos sistemas de encuestas, por listas de agricultores y por 
segmentación. En algunos casos, por ejemplo para los países en vía de transición en la Europa 
central y en el este, un sistema lista es inaplicable actualmente. Este aspecto ha sido estudiado 
dentro del marco del proyecto para crear un sistema completo sobre la base de segmentación. 
En la acción 1, la obtención del componente rendimiento se hace remontándose al origen y con 
cuestionario para los agricultores. Estos no son seleccionados a partir de censos agrícolas sino a 
partir de la encuesta por segmentación. El mismo método se utiliza en la acción 4 para el 
control de los resultados de interpretación fotográfica. 
La factibilidad de un método de este tipo ha sido demostrada y los porcentajes de respuesta 
son, por lo general, muy satisfactorios. Dependen, sin embargo, mucho más del soporte que de 
organismos oficiales. Cuando estos fueron directamente implicados el porcentaje de respuestas 
se acercó al 100%. 
El método ha sido también utilizado tanto para los datos cualificados como estructurales, como 
el modo de propiedad o de explotación. En el ejemplo que se da a continuación es de la 
República Checa, donde se ha utilizado el método del proyecto, los resultados fueron 
registrados en 1992 (Figura 20). Esta encuesta se repetirá para seguir la evolución. 
Es importante conservar el avance técnico que ha sido adquirido en materia de sondeos por 
segmentación, en efecto, estos pueden aplicarse no solamente a las estadísticas agrícolas, sino 
también a las estadísticas del medioambiente 6 estructurales. Su relación con las técnicas de 
teledetección las hace susceptibles de mejoras constantes. Sin embargo en un futuro próximo, la 
utilización económica de la teledetección será esencialmente en el aspecto de estratificación y 
asignación de las encuestas sobre el terreno y no en las clasificaciones automáticas que eran 
esencialmente el tema estudiado al inicio. 
privado (individuo) (4%) 
privado (empresa) (6%) — estado (31%) 
público (0%) 
cooperativa (59%) 
Figura 20 - Diagrama relativo al estado de la explotación agrícola en la República Checa. 
43 
6.3 Acción 7: Estudios a largo plazo 
El objetivo consiste en otorgar una parte de los medios del proyecto a trabajos que 
probablemente no desembocarán en acciones operacionales durante el período del proyecto, 
sino que corresponden a perpectivas de utilización a medio y largo plazo. 
En 1989 y 1990 estos medios fueron esencialmente atribuidos a estudios fundamentales de las 
técnicas radar. Después del lanzamiento del satélite ERS 1 en 1991, los trabajos se han podido 
seguir a partir de datos reales para los que se ha previsto una continuidad de servicio. A 
mediados de 1993 constaba que las imágenes radar eran potencialmente utilizables en el marco 
del proyecto, al mismo tiempo para la acción 1 y 4. Sin embargo, esto tiene que ser probado en 
zonas más vastas y sobre todo convendrá comprobar la posibilidad real de adquisición de 
imágenes, el satélite ERS-1 es de multimisión y las aplicaciones esenciales enfocadas son 
marítimas. 
También el trabajo se ha centrado en el desarrollo del software en ordenadores paralelos como 
soporte de la acción 2. Tanto el tratamiento operacional de un archivo de 10 años de imágenes 
satélite en el conjunto de Europa como el tratamiento en tiempo real, son muy pesados. El paso 
a ordenador paralelo podría permitir aliviar dicha tarea como lo muestra la ganancia de tiempo 
obtenida en dichos ordenadores. 
Sin embargo, el trabajo tendría que ser seguido para comprobar que estas ganancias no están 
en parte o totalmente anuladas por el tiempo de manipulación, o el de entradas salidas a partir 
de los medios que llevan los datos. 
6.4 Información y comunicación 
El número elevado de participantes o de interlocutores del proyecto nos ha llevado a establecer 
una persona encargada de las actividades de información y comunicación. Se han desarrollado 
cuatro actividades: 
- redacción de boletines Tele-agri-news 
- conferencias, reuniones, visitas 
- cursos de formación 
- creación de grupos de trabajo científicos. 
Se han editado cinco boletines Tele-agri-news. Estos suministran los principales resultados 
obtenidos dentro del marco del proyecto, así como las orientaciones científicas tomadas. La 
frecuencia y la regularidad de los boletines han sido insuficientes, pero este era solamente uno 
de los medios de comunicación. 
Cada dos años se ha organizado una conferencia. La primera se celebró en Várese, Italia, los 
días 10-11 de octubre de 1989 y la segunda en Belgirate, Italia los días 26 y 27 de noviembre de 
1991. La tercera se celebró en Belgirate el 17 y 18 de noviembre de 1993. Estas conferencias 
44 
permitieron una presentación detenida del estado de progreso del proyecto y un cotejo con 
otros métodos. Permitieron también que los estadísticos agrícolas nacionales comunicaran con 
los científicos de los medios de teledetección. 
Se organizaron muchos cursos de formación relativos a la acción 1 inventarios regionales en 
Ispra, Lisboa y Atenas. Participaron algunos estadísticos agrícolas regionales o nacionales, pero 
el contenido no era general para un público más vasto. 
Se han creado muchos grupos de trabajo como soporte del proyecto. Un grupo técnico de 
duración limitada ha estudiado los problemas de nomenclaturas y de tratamientos de los datos 
satélite propios de zonas mediterráneas. El Grupo Soporte Suelos y Sistemas de Información 
geográfica fue creado para contribuir a la validación de los trabajos correspondientes al mapa 
de los suelos realizados en el marco del proyecto. El grupo Soporte Agrometeorología 
(SuGrAm) ha seguido los aspectos relacionados con el modelo de previsión de rendimientos. 
También se encuentra representado el proyecto Agricultura en muchas organizaciones y grupos 
de trabajo internacionales, como por ejemplo Vegetación pasajera, GISIC (Geographical 
Information Systems International Group), International Society for Photogrammetry and 
remote Sensing, etc.) 
El proyecto ha establecido contactos estrechos, entre otros, con la agencia espacial europea, la 
F.A.O., la organización meteorológica Mundial, la agencia Europea del medioambiente (task 
force), programa de las naciones Unidas para el medioambiente, Departamento de Agricultura 
de Estados Unidos, Departamento de Investigación Agrícola de Estados Unidos, etc. 
45 
7. ESTUDIOS DENTRO DEL PROYECTO 
La mayoría de los trabajos científicos del proyecto consisten en evaluar los distintos métodos 
alternativos y en escoger uno o más y realizar bajo contrato los estudios correspondientes. El 
seguimiento de los contratos y su evaluación, permiten emprender una nueva etapa. A parte de 
esto, han sido emprendidos estudios en el seno del proyecto, en particular en los aspectos 
informáticos. 
Se ha constituido una cadena informática completa denominada MARS-PED para el 
tratamiento de los datos de alta resolución en el marco de la acción 1. Esta cadena procede y 
vuelve a tomar los formatos de un software llamado peditor utilizado en el Departamento de 
Agricultura de Estados Unidos. La versión actual disponible ha sido desarrollada en micro 
VAX. De hecho, hemos aprovechado los desarrollos anteriores al CCI que habían sido 
realizados en Vax, sistema VMS. Ha sido puesto a punto un sistema de numeración de 
encuestas del terreno por cámara vídeo para reducir los plazos de retención informática de 
estas encuestas. Para una región y unas 400 observaciones, el tratamiento que requería más o 
menos un mes y medio se realizó en una semana. Ahora este método es utilizado por una 
decena de sociedades de servicios para sus trabajos. 
Estas acciones tienen como finalidad ayudar a las sociedades que realizan los inventarios y 
también armonizar los sistemas informáticos. Le permiten al equipo proyecto poseer las 
técnicas para que pueda ayudar a los organismos regionales o nacionales que quisieran dotarse 
de sistemas comparables. Se ha hecho hincapié en la acción 1, dado que para las otras el 
tratamiento ha sido previsto de forma centralizada, y por tanto los problemas de coordinación 
no son tan agudos y en la producción de documentos cartográficos basados en imágenes de 
satélite como soporte de las actividades en el terreno (Acción 6). 
Los desarrollos centralizados para las acciones 2 y 3 se realizan en informática SUN en sistema 
operativo UNIX. Se han instalado equipamientos aptos para el tratamiento en tiempo casi real 
de los datos NOAA-AVHRR, fueron calcados sobre los equipamientos de ASE en este campo 
o sea máquinas SUN más discos ópticos. El sistema de informaciones geográficas y los modelos 
agrometeorológicos de previsión de los rendimientos han sido también instalados en SUN. La 
instalación de estos equipamientos se ha podido hacer progresivamente y ha permitido una 
integración progresiva de los trabajos realizados en el exterior. 
46 
8. ASPECTOS PRESUPUESTARIOS 
El cuadro del anexo 2 que presenta los costes de cada acción del proyecto muestra una 
evolución muy distinta entre las diversas acciones. 
Los costes de la acción 1 inventarios regionales son muy elevados al principio del programa. 
Esto se debe al hecho de que empezó muy temprano. Han sido seguidas cinco regiones en vez 
de 3 ó 4 como se había previsto al principio. El paso a la fase operacional se ha vuelto más 
rápido gracias a una inversión más alta que ha permitido un ahorro al final del programa. 
Igualmente, el coste de la acción 4 se presenta muy elevado. Esto se debe al aumento mucho 
más considerable de lo previsto, de los costes de las imágenes satélite de alta resolución. Esto 
se debe también a que una parte de lo que había sido previsto en el marco de la acción 5 se 
realizó a título de control de la acción 4 y por tanto incluida en esta acción. 
Los costes previstos en el marco de las acciones 2 y 3 son inferiores a lo previsto. Esto se debe 
por una parte a la disminución en el tiempo de aproximadamente 1 año de estas acciones. En 
efecto, no fueron emprendidas del todo al principio por falta de personal. El retardo fue 
reasorbido sin costes suplementarios a causa del precio reducido de las imágenes NOAA. El 
tratamiento, por otra parte, ha sido realizado internamente y esto permite economizar. Es 
difícil separar los costes de las dos acciones dado que los equipos y el mantenimeinto 
correspondiente son únicos para las dos. 
Para las tres acciones relativamente centralizadas, acciones 2,3 y 4 los costes operacionales 
serían del orden de 500000 ECUs, 500000 ECUs y 2500000 ECUs respectivamente. El tercero 
corresponde a la compra de datos de entrada de datos meteorológicos o imágenes satélite para 
cada acción. Sin embargo, el coste de los analistas no está comprer Jo en estos importes para 
las acciones 2 y 3, dado que está comprendido en el de la acción 4. El análisis está 
descentralizado en cada nivel de las acciones 2 y 3. 
47 
9. RELACIÓN CON LOS REPRESENTANTES DE LOS ESTADOS MIEMBROS 
En el marco del comité permanente de las estadísticas agrícolas, véanse los artículos 2 y 4 de la 
decisión n° 88/503/CEE del Consejo y de los grupos de trabajo sobre la estadística de la 
producción vegetal presididos por la oficina estadística, los representantes de los estados 
Miembros han sido mantenidos al corriente del progreso del proyecto. Uno de los grupos de 
trabajo se celebró en Ispra en los días 26.27 y 28 de marzo de 1991 y se encargó particularmente 
del campo de la teledetección. 
Los servicios nacionales tendrán, en efecto, un papel activo en el paso a la fase operacional de 
los métodos desarrollados por el proyecto piloto. Es el caso de la acción 1, inventarios 
regionales, donde merece subrayarse la aplicación de un plan de reestructuración del sistema 
de encuestas agrícolas en Grecia, después de la Decisión 90/386/CEE del Consejo del 16 de 
julio de 1990. 
En España y Portugal se realizaron también otras operaciones que tendían a introducir los 
métodos de teledetección en el sistema nacional. 
Ha sido propuesto un grupo de trabajo informal para seguir estas operaciones y dar las 
indicaciones en la fase del paso a la etapa operacional. La coordinación está a cargo de 
Eurostat. 
48 
10. CONCLUSIONES 
En el curso de la primera fase 1989-1993 el progreso del proyecto piloto de teledetección 
aplicada a las estadísticas agrícolas ha sido conforme al programa establecido y aprobado por la 
decisión del Consejo n°88/503/CEE. 
El paso a la fase operacional de la acción 1, inventarios regionales, ha sido realizado desde 1991 
cuando había sido previsto para después de un plazo de tres a cinco años. Los programas en 
este sentido se establecen con los países interesados. 
Dentro del marco de las acciones 2 y 3 relacionadas con el seguimiento de la vegetación y las 
previsiones agrometeoroógicas de los rendimientos, se ha establecido una base de datos. Esta 
es bastante complementaria de la base de datos Corine y puede tener múltiples aplicaciones en 
el campo de la agricultura y del medio ambiente. 
Proceden de estos modelos algunos productos cartográficos y de evolución temporal relativos al 
estado de los cultivos, que ya han sido utilizados en el marco de la acción 4. La acción 4 está en 
una fase de validación que comportará probablemente algunas modificaciones. Estos productos 
tienen que ser adaptados a las necesidades nacionales y sobre todo regionales. La relación 
entre los modelos de la acción 3 y los datos de teledetección no se ha realizado tanto en calidad 
de datos de entrada en el modelo como a título de control de algunas etapas. 
La acción 4 de estimaciones europeas rápidas de las superficies y de los rendimientos 
potenciales ha podido brindar desde 1992 previsiones que se demostraron bastante precisas 
desde una fecha adelantada. Está lista para pasar a una etapa operacional desde finales de la 
primera fase sin mayores cambios salvo, quizá, en los controles del terreno. 
Algunos trabajos sobre los países terceros se han podido realizar después de las 
recomendaciones del informe del Consejo de 1991. Estos se han limitado a algunas 
colaboraciones técnicas. 
Después de un primer período de cinco años todas las herramientas de base se encontraban 
prácticamente implantadas. Las posibilidades de la teledetección como nueva fuente de 
información para las estadísticas agrícolas estaban bien delimitada. Los resultados de algunas 
actividades como la acción 4 se demostraron perfectamente conformes a su concepción, en 
otros casos, como la acción 1 la teledetección se demuestra más eficaz para los aspectos de 
estratificación que para las clasificaciones automáticas, cuando el proyecto había puesto énfasis 
en el segundo aspecto. 
Para los modelos cualitativos y cuantitativos de previsión de rendimientos de los cultivos, se 
esperaban resultados desde el principio en la acción 2 y luego sólo en la segunda fase del 
proyecto en la acción 3. Los productos esenciales han sido obtenidos desde el cuarto y quinto 
año. Sin embargo, no son válidos y no se encuentran en una forma que permita su paso a la fase 
operacional. Pueden, sin embargo, empezar a ser utilizados, pero la puesta a punto definitiva 
para los productos establecidos requerirá dos o tres años suplementarios. 
49 
Lo esencial de los trabajos futuros tendrá que concernir a una integración de los distintos 
componentes que se refuerzan mutuamente. Los productos de las acciones 2 y 3 tendrán que 
ser mayormente integrados. La acción 4, que permite una observación precisa en ciertos 
emplazamientos tiene que permitir mejorar los modelos. Inversamente, los modelos permiten 
mejorar el componente de rendimiento de la acción 4. Este entrecruza miento y 
complementariedad de las distintas acciones tendrá que ser igualmente esencial para afrontar 
la puesta a punto de los métodos de previsión de las cosechas extranjeras, que había sido objeto 
de prioridad inicial, pero que había sido aplazada a una segunda fase por motivos técnicos. 
A medida que las acciones se vuelven operacionales, es importante que se mantenga una buena 
coordinación cuando los utilizadores son múltiples. Esto será esencial por parte de Eurostat 
para el seguimiento de la acción 1, pero igualmente para la utilización de los métodos de las 
acciones 2 y 3 para los Estados Miembros. 
Si el papel del CCI es importante para las acciones que tienen que ser aún el objeto de 
desarrollos, por ejemplo, acciones 2 y 3 y previsiones de cosechas extranjeras, tendría que 
asegurar solamente un papel de soporte técnico, que queda por precisar para las acciones que 
se vuelven operacionales. Al utilizador y al coordinador le toca entonces un papel esencial y son 
quienes tienen que orientar este soporte técnico. 
50 
ANEXOS 
Anexo 1: Principales contratantes del proyecto 
Anexo 2: Coste del proyecto piloto 
Anexo 3: Publicaciones del proyecto 
51 
ANEXO 1: PRINCIPALES CONTRATANTES DEL PROYECTO 
Acción 1: Inventarios regionales Contratante Subcontratante 
Alemania 
España 
Francia 
Grecia 
Italia GAF (D) 
Hunting (RU) 
Sodeteg/Sysame (F) 
BDPA/Sysame (F) 
Aquater (I) Aurenza (E) 
Aquater (I) 
ADK (G) BRGM (F) 
Sodeteg/Sysame (F) 
Informática 
Acción 2: Seguimiento de la 
vegetación R.S.D.E. (O 
Estudios temáticos 
Informática 
1990-1991 
1992-1993 DHV 
Hunting 
INMG 
INRA 
Lógica 
Silsoe College 
Telespazio 
Tecnodata 
E.O.S. (PB.) 
(RU) 
(P) 
(F) 
(RU) 
(RU) 
(I) 
(I) 
(RU) LERT, CEMAGREF (F) 
Reading (RU) 
University (G) 
o£ 
Acción 3: Modelos 
agrometeorológicos 
Desarrollo de los modelos y 
validación estadística Winand Staring Centre, 
Waningen (PB) 
Fac. Scienze Agron. 
di Gembloux (B) Centre for Agrobiological 
Research-CABO (PB) 
Informática Hunting Technical 
Services (RU) Q&R Agrimatics (PB) 
Meteo Consult (PB) 
Modelos de evaporación 
potencial Univ. East Anglia (RU) 
SGS-Qualitest (F) Météo-France 
INRA (F) 
(F) 
Inventarios Agrometeorológicos Fac. Scienze Agron. 
di Gemblux (B) 
INRA (F) 
Scottish Crop Ins. (RU) 
Univ. Edinburgh (RU) 
Meteorolgical Office (RU) 
AGPM (F) 
Aquater (I) 
Tratamiento de datos metero-
rológicos e interpolación Meteo Consult 
Winand Staring (PB) 
(PB) 
Radiación solar global The British Met. Office (RU) 
The World Met. 
Organization 
Previsiones vitícolas • Olen CEMAGREF (F) C.N.R.S. (F) 
Modelo estadístico, previsión 
frutos y vino Fac. Scienze 
Agron. di Gembloux (B) 
Ti 
Acción 4: estimaciones Europeas 
rápidas 
Análisis de imágenes 
1988-1991 
1992-1993 SCOT 
SCOT (F) 
(F) SCEES/SGS/GEOSYS (F) 
SOTEMA, CISI (F) 
TELESPAZIO (I) 
GAF . (D) 
NRSC (RU) 
Documentos del terreno IGN-Espace 
Hunting (F) 
(RU) 
Observaciones del terreno ERA (I) 
Bureau of Land Data (Dk) 
Agrar (EFA) 
DGPA (P) 
Organotechnica (G) 
KUL (B) 
Ibersat (E) 
SCEES (F) 
RSDE (I) 
Hunting (RU) 
Acción 5: Sistema avanzado de 
información agrícola 
NRL (PB) 
SCf 
ANEXO 2: COSTE DEL PROYECTO EN 000 ECUS 
CRÉDITOS Y PERSONAL 
P: previsión 
R: realización 
Créditos específicos 
Specific credits 
Número de Agentes 
Staff number P 
R 
P 
R 1989 
4825 
4825 
12 
9 1990 
5425 
5425 
12 
9 1991 
5725 
4600 
12 
8 1992 
6025 
5370(1) 
12 
12 1993 
6000 
4848(2) 
12 
12 
(1) 4670 inscritos al principio del año, pero 700 suplementarios más adelante 
(2) 3540 inscritos al principio del año, pero 1300 disponibles suplementariamente a finales de 
1992. 
COSTES POR ACCIÓN 
1989 1990 1991 1992 1993 Totale 
Acción 1 
Acciones 2/3 
Acción 4 
Investigación 
Otros 
TOTAL 1300 
825-
1400 
600 
700 
4825 1400 
1225 
1500 
600 
700 
5425 600 
1100 
2100 
200 
600 
4600 550 
1370 
2600 
300 
550 
5370 250 
1590 
2300 
200 
500 
4840 4100 
6110 
9900 
1900 
3050' 
25060 
5~r 
ANEXO 3: SELECCIÓN DE LAS PRINCIPALES PUBLICACIONES DE LOS 
AGENTES DEL CCI O PUBLICACIONES CCI 
1. GENERAL 
The 10-Year Research and Development Plan for the Application of Remote Sensing in 
Agricultural Statistics - JRC, Report SP.1.88.35./EN. 
Proceedings of the Conference on the Application of Remote Sensing to Agricultural Statistics 
- Várese (Italy) 10-11 October 1989 - June 1990 - JRC, Report EUR 12581/EN: 
Proceedings of the Conference on the Application of Remote Sensing to Agricultural Statistics 
- Belgirate, Italy, 26-27 November 1991 - 1992 - JRC, Report 14262 EN. 
J. Meyer-Roux, C. King, 1992. Agriculture and Forestry. International Journal of Remote 
Sensing, Special Issue: European Achèvements in Remote Sensing, Vol. 13, No. 6 and 7, pp. 
1329-1342, Apri/May 1992. 
J. Meyer-Roux, 1992. Remote Sensing Applied to Agriculture: State of the Art and New 
Trends. Space in the Service of the Changing Earth. In Proc. of the Central Symposium of the 
"International Space Year" Conference, ESA SP-341, p. 647-649 Munich (Germany), 30 March-
4 April 1992. 
J. Meyer-Roux, M. Cornaert, 1991. Stato dell'Arte, Esempi dei Progetti MARS e CORINE. 
Atti del Convegno Europeo sui Sistemi Inforativi per la Difesa del Suolo e la Tutela del 
Territorio, Roma 14-15 Maggio 1991. 
TeleAgriNews no. 1-5. 
J. Meyer-Roux, 1991. La Télédétection Appliquée aux Statistiques Agricoles, Commission 
Economique pour l'Europe, 8-11 Juillet 1991, Document FAO/ECE:ESS(91)-7. 
A. Burrill, 1992. GIS Applications at the European Communities' Institute for Remote Sensing 
Apphcations. EUROCARTO X: Pan European Environmental Policy: some relevant GIS 
applications, Oxford (GB) 16-18 Sept., 1992. 
2. ACCIÓN 1 
J. Delineé, 1993. La Prévision et l'Estimation des Productions Végétales en Europe: Les 
Applications de la Télédétection dans le Projet MARS. In Proceedings of International 
Symposium MARISY 92, Rabat (Maroc), Oct. 7-9, 1992. Géo Observateur MARISY 92, 
Numéro Spécial, pp. 37-42, 1993. 
J. Gallego 1992 Applications of Remote Sensing to Agricultural Statistics in the MARS Project 
of the EC. 2° Convegno Nazionale "Informática e Agricultura" Firenze, 17-18 Dicembre 1992. 
5~¿ 
J.P^Le Gorgeu, J. Meyer-Roux, J.M.. Terres, 1992. Area Frame Sampling Surveys in Romania 
and Czechoslovakia. 12th EARSeL Symposium, Eger (Hungary), 8-11 September 1992. 
J. Gallego, C. Rueda, 1991. Area Estimates with Sampling Units Shared by Different Strata. 
19th European Meeting of Statisticians, Barcelona (Spain), Sept. 2-6, 1991. 
FJ. Gallego, 1992. Flàchenschàtzungen für einjàhrige Feldfrüchte mit Hilfe Fernerkundung: 
Neue Wege raumbezogener Statistik. Forum der Bundesstatistik No. 20, pp. 109-120, 
Wiesbaden: Statistisches Bundesampt. 
V. Perdigao, 1992. Stratification of Tras-os-Montes using integrated GIS and Landsat TM data, 
JRC EUR 14638 EN. 
D. Avenier, V. Perdigao, J.M. Terres, 1992. Méthodologies de stratification sur images 
satellitaires et utilisation d'un sisteme d'information géographique. Mise en place du plan 
d'échantillionage, JRC EUR 14855 FR. 
V. Perdigao, 1992. Guide pratique à l'interprétation des images satellitaires pour la 
stratification, Eurocourses Télédét. App. Stat. Agr., Lisboa 1992. 
3. ACCIÓN 2 
M. Sharman, I. Barnes, Ph. Bierlaire, A. Le Lerre, 1991. Software for Processing AVHRR Data 
for the European Communities: Algorithms, Benchmarks and Standards. 5th AVHRR Data 
Users Meeting, Tromso (Norway), 25-28 June 1991. 
M. Sharman, I.Barnes, Ph; Bierlaire, 1991. Automatic Extraction from AVHRR Data Users 
Meeting, Tromso (Norway), 25-28 June 1991. 
4. ACCIÓN 3 
P. Vossen, 1992. Forecasting of National Crop Production: the Methodologies Developed in the 
Joint Research Centre in Support to the Commission of European Communities. EARSeL 
Workshop on Agrometeorology, Florence (Italy) 13-14 April 1992. 
P. Vossen, 1992. La Prévision du Potentiel de Production Viti- et Oléicole à l'Aide de la 
Méthode Aéropalynologique: Evaluation Primaire de la Méthode et des Investissement Faits 
par le Centre Commun de Recherche de la CE. In: Résumé de la Conférence Methods 
Aéropalynologiques, Phénologie de la Floraison et Prévision de Rendements, Bordeaux 
(France) 10-11 Mars 1992. 
P. Vossen, 1992. Timely forecasting of national sugar production in Europe: the .CEC 
methodology and planned improvements using satellites. In: Proceedings of the 55th Winter 
Congress of the International Institute for Sugar Beet Research, Brussels, Belgium, February 
1992, pp. 261-281. 
J. Vogt, P. Vossen, 1993. Suivi des ressources hydriques de la zone méditerrannéenne par 
l'intégration des modèles agrométéorologiques et de données satellitaires: premiers résultats du 
T£ 
projet hydre. In: Proceedings of the Conference Télédétection des Ressources en Eau, Tunis, 
Tunisie, Sept. 21-24, 1993. 
A. Burrill, P. Vossen, 1992. Development of an operational agrometeorological monitoring 
system. Proceedings of the Conference Application of Remote Sensing to Agricultural 
Statistics, Belgirate, Italy, 26-27 November 1991, pp. 357-360. 
A. Burrill and P. Vossen, 1993. Agro-climatic zonation of grape sugar content in the E.C., 
Proceedings of the 4th European Conference on Geographical Information System (EGIS '93), 
29 March-lApril, 1993, Genova. 
J. Meyer-Roux and A. Burrill, 1993. Remote Sensing and Geographic Information Systems 
Within the MARS Project, Geodetical Info Magazine, Vol. 7, no. 1, pp.65-69. 
A. Burrill, 1992. An AML-Driven Crop State Monitoring System, Proceedings of the Twelfth 
Annual ESRI User Conference. 8-12 June, 1992, Palm Springs. 
Ph. Bierlaire, A. Burrill and P. Vossen, 1992. Outline of an Operational Crop State Monitoring 
System. Paper presented at the Third European Conference on Geographical Information 
Systems (EGIS '92), April, 1992, Munich. 
5. COLECCIÓN 
Un système d'Information Agronomique pour la Communauté Européenne / An Agricultural 
Information System for the European Community: 
G. Russel, 1990. Barley Knowledge Base. JRC, EUR 13040 EN. 
E. Choisnel, O. de Villele and F. Lacroze, 1992. Une Approche Uniformisée du Calcul de 
l'Evapotranspiration Potentielle pour l'Ensemble des Pays de la Communauté Européenne. 
JRC, EUR 14223 FR. 
A. Carbonneau, R. Riou, D. Guyon, J. Riom and C. Schneider, 1992. Agrométéorologie de la 
Vigne en France. JRC, EUR 13911 FR. 
A. Falisse, 1992. Aspects Agrométéorologiques du Développement des Cultures dans le 
Benelux et les Régions Voisines. JRC, EUR 13910 FR. 
G. Narciso, P. Ragni and A. Venturi, 1992. Agrometeorological Aspects of Crops in Italy, Spain 
and Greece. JRC, EUR 14124 EN. 
R. Palm and P. Dagnelie, 1993. Tendance Générale et Effet du Climat dans la Prévision des 
Rendements Agricoles des Différents Pays des CE. JRC, EUR 15106. 
J. Bignon, 1990. Agrométéorologie et Physiologie du Mais Grain dans la Communauté 
Européenne. JRC, EUR 13041. 
M.N. Hough, 1990, Agrometeorological Aspects of Crops in the United Kingdom and Ireland. 
A Review of Sugar Beet, Oliseed Rape, Peas, Wheat, Barley, Oats, Potatoes, Apples and Pears. 
JRC, EUR 13039. 
ss 
E.G. Beek, 1991. Spatial Interpolation of Daily Meteorological Data. The Winand Staring 
Centre for Integrated Land, Soil and Water Research, 2 Volumes. 
M.N. Hough and J. Parker, 1992. The Estimation, for the EC, of Global Solar Radiation and 
Sunshine Hours from Cloud Cover for 1-Day and 10 Day Periods. Meteorological Office. 
G.H.J. de Konig, M.J.W. Jansen, E.R. Boons-Prins, CA. van Diepen and F.W.T. Penning de 
Vries, 1993. Crop Growth Simulation and Statistical Validation for Regional Yield Forecasting 
Across the European Community. Simulation Reports. CABO-TT, no. 31. JRC-CABLO-DLO. 
E.R. Boons-Prins, G.H.J. de Konig, A. van Diepen and Penning de Vries, 1993 Crop-specific 
Simulation Parameters for Yield Forecasting Across the European Community. Simulation 
Reports CABO-TT, no. 32. JRC-CABLO-DLO, 250 pp. 
R. Palm and P. Dagnelie, 1993. Tendance Générale et Effects du Climat dans la Prévision des 
Rendements Agricoles des Différents Pays des CE. JRC, EUR 15106. 
I. Supit, 1993. Optimizing the Uses of European Solar Radiation Network. JRC-EUR Report. 
6. ACCIÓN 4 
M. Sharman, 1990. Visual Image Interpretation of High Resolution Imagery for Real Time 
Agricultural Monitoring in Europe. ISPRS Symposium, Victoria B.C., Sept. 17-21, 1990. 
M. Sharman and H. de Boissezon, 1992. Action 4 - From image statistics: operational review 
after two years of rapid estimates of acreages and potential yields of major annual crops 
throughout the European Community. Proceedings of the European International Space Year 
Conference, Munich, 30 March-4 April, 1992 ESA Publication IS Y 1. 
M. Sharman and J. Meyer-Roux, 1991. The Use of High Resolution Imagery in an Advanced 
Agriculture Information System. 5ème Colloque International Mesures Physiques et Signatures 
en Télédétection, Courchevel (France) 14-18/01/1991. 
SOTEMA, 1992. Estimation Rapides au Niveau Européenne des Superficies et des 
Rendements Potentiels. Rapport final Phase 2. Centre Commun de Recherche et SOTEMA, 
Toulouse, 130 pp. 
SOTEMA, 1933. Estimation Rapides au Niveau Européenne des Superficies et , des 
Rendements Potentiels. Rapport final Phase 3. Centre Commun de Recherche et SOTEMA, 
Toulouse, 146 pp. 
SOTEMA, 1933. Rapid Estimates of Crop Acreages and Potential yields at European Scale. 
Document de Synthèse. Rapport final Phase 3. Centre Commun de Recherche et SOTEMA, 
Toulouse, 11 pp. 
7. ACCIÓN 6 
V. Perdigao, J. Delineé, J.P. Cantou and V. Rodriguez, 1990. Utilisation des Images Numérique 
pour l'Organisation des Enquêtes Agricoles - Production d'un Nouveau Type de Documents. 
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In: Proc. of Symposium International de Cartographie Thématique Dérivée des Images 
Satellitaires, Saint-Mandé (France), 1990, Comité Français de Cartographe Bull. 127-128. 
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DOCUMENTOS 
ES 15 03 
N° de catálogo : CB-CO-94-406-ES-C 
ISBN 92-77-80554-4 
Oficina, de Publicaciones Oficiales de las Comunidades Europeas 
1^2985 Luxemburgo 
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