Source: http://www.slideshare.net/ciatdapa/uso-de-imagenes-satelitales-en-la-aeps-karolina-argote
Timestamp: 2016-10-20 20:08:49+00:00

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Módulo 3 parte 1C
Caña de azúcar – CENICAÑA: Por más de 20 años ha venido implementando el modelo de AEPS, hoy en día esto los hace los mayores productores de caña por unidad de área, por ejemplo tiene más de 30 estaciones metereológicas trasmitiendo info de clima en tiempo real lo cual permite tomar desiciones en riegos y drenajes, incluso quemas. También tienen zonificaciones agroecológicas que describen la disponibilidad de agua, tipo de suelos, clima que ha facilitado su desarrollo y y adaptación de variedades en las condiciones del valle. Café – DAPA – Federación nacional de cafeteros : Proyecto desarrollado en CIAT hace aprox 7 años en una alianza estratégica desde el programa de uso de la tierra en ese entonces, para caracterizar las condiciones agroecologicas que favorecian la calidad de café en taza y por tanto la denominación de orígen. (clima, suelos, tostado, etc) - Frutales poco investigados - BIOTEC – CIAT – HEIG-VD: Identificar las condiciones de suelos, clima y manejo agronómico en los cultivos de lulo, mora. Que los hacian de los agricultores exitosos o con bajos rendimientos en su producción. -Agricultura específica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia. El proyecto propone mejorar la competitividad y productividad de los fruticultores de aguacate, citricos, mango y plátano del pais. Es ejecutado por el CIAT en los prog ramas DAPA y Frutas Tropicales, junto con la Asociación Hortifrutícola de Colombia (ASOHOFRUCOL), cofinanciado por el Fondo Nacional de Fomento Hortifrutícola (FNFH). El proyecto consiste en caracterizar los sitios de producción donde los fruticultores tienen sus cultivos, para luego, basados en esta caracterización, proveerles recomendaciones específicas por sitio. El proyecto AESCE se apoya de todas éstas experiencias, y se fundamenta principalmente en la “colectivización del conocimiento”, y propone compartir experiencias de éxitos y fracasos productivos entre fruticultores, y de esta manera aprovechar el potencial del conocimiento colectivo. Adicional a ello, y con el objetivo de facilitar la colectivización del conocimiento, el proyecto promueve el uso de nuevas tecnologías de la información y la comunicación (TICs) y herramientas novedosas de análisis, que aportan elementos para apoyar a los productores en la toma de decisiones en sus fincas. En CIAT tenemos alrededor de 9 años de experiencia en el tema – 7 años detrás de la idea en frutales tropicales. La salida de radiación (emitida o reflejada) de la superficie terrestre es un fenómeno continuo en 4 dimensiones (espacio, tiempo, longitud de onda y radiancia). Por lo tanto se define: la resolución espacial: tamaño de píxel. la resolución espectral : indica el número y anchura de las regiones del espectro para las cuales capta datos el sensor. Un sensor será más idóneo cuanto mayor número de bandas proporcione, ya que facilita la caracterización espectral de las distintas cubiertas. Entre los sensores espaciales , la menor resoluçión espectral corresponde al radar y a los sistemas fotográficos. MODIS con 36 canales en el dominio óptico y térmico del espectro, e Hyperion centrado unicamente en el espectro solar (0.4 a2.4um) lo que ha traido un gran avance en el análisis de los recursos terrestres. la resolución radiométrica : capacidad para detectar variaciones en la radiancia espectral que recibe. Resulta de notable ayuda en la interpretación de imágenes, especialmente cuando realizamos análisi digital. Asi una mayor resolución radiométrica puede permitir discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividad, que no serían separables con otros sensores menos sensibles. Actualmente la mayor parte de los sistemas ofrecen 256niveles por píxel (8bits 2^8), con la excepción del NOA-AVHRR, que trabaja con 1.024niveles (10bits), el Ikonos, que codifica hasta 2.048 valores (11bits), y el MODIS y los radares del ERS y Radarsat, que discriminan hasta 65.536 valores (16bits). ‘ la resolución temporal : Periocidad con la que éste adquiere imágenes de la misma porción de la superficie terrestre. El ciclo de cobertura está en función de las características orbitales de la plataforma(altura, velocidad, inclinación), así como del diseño del sensor, principalmente del ángulototal de abertura El satélite Ikonos, lanzado en septiembre de 1999, adquiere imágenes blanco y negro con 1 m de resolución e imágenes a color (4 bandas) con 4 m de resolución. Las imágenes cubren una superficie de 11 km x 11 km . Ikonos es programable y el instrumento de toma de imágenes orientable, lo que permite la revisita de un mismo sitio en menos de 3 días . Las imágenes Ikonos se comercializan por km² : El usuario define una zona de interés, de cualquier forma pero de una superficie mínima, que puede estar compuesta de una o de varias porciones de escena. El satélite QuickBird, lanzado en octubre de 2001, adquiere imágenes blanco y negro con 61 cm de resolución e imágenes a color (4 bandas) con 2,44 m de resolución, cubriendo una superficie de 16,5 km x 16,5 km. Las imágenes Quickbird están disponibles según 3 niveles de procesamiento: Basic , Standard y Orthorectified . Los productos Basic se comercializan por escena, mientras que los productos standard y orthorectified se comercializan por km², provistos de una superficie de adquisición mínima y máxima variable según se trate de una imagen de archivo o programada. El satélite Aster fue lanzado en la plataforma de TERRA en diciembre de 1999. Contiene 14 bandas; Infrarroja termal (TIR) con 5 bandas a 90 metros de resolución, Infrarroja de Onda Corta (SWIR) con 6 bandas a 30 metros de resolución e Infrarroja Visible/Cercana (VNIR) con 4 bandas a 15 metros de resolución. Las imágenes ASTER son utilizadas para la interpretación geológica y ambiental, pero también tiene muchos otros usos. La anchura de la toma de las imágenes es los 60Km, obteniendo escenas que cubren un área de 60 X 60Km. Su tiempo de revisita es de16 días. Los LandSat son una serie de satélites construidos y puestos en órbita por EE. UU. para la observación en alta resolución de la superficie terrestre. Los LandSat orbitan alrededor de la Tierra en órbita circular heliosincrónica, a 705 km de altura. Los LandSat están equipados con instrumentos específicos para la teledetección multiespectral. El primer satélite LandSat (en principio denominado ERTS-1 ) fue lanzado en 1972 . El último de la serie es el LandSat 7, puesto en órbita en 1999 , y es capaz de conseguir una resolución espacial de 15 metros. Serie de satélites LandSat y año de su lanzamiento: En el año 2004 está plenamente operativo el LandSat 7 . Los cuatro primeros satélites se encuentran fuera de servicio. Satelite chino- brasilero lanzado como sucesor de CBERS-1, se usa para monitoreo del territorio Brasileño en campos como urbanización, recursos agrícolas y forestales, incendios, etc. y otros usos. Desde este portal es posible descargar imágenes de los satélites: Landsat-1, Landsat-2, Landsat-3, Landsat-5, Landsat-7, CBERS-2 y CBERS-2B. Las imágenes satelitales CBERS poseen 5 bandas y tiene una resolución espacial máxima de 20 metros El sensor MODIS se encuentra a bordo de los satélites Terra y Aqua que forman parte de la misión EOS (Earth Observing System) de la NASA. Ademas de las Imágenes Multiespectrales (7 bandas) modis posee 44 productos de datos estándar de MODIS utilizados para el estudio de los cambios globales en oceanografía, biología y ciencias atmosféricas. /* BIO1 = Annual Mean Temperature /* BIO2 = Mean Diurnal Range (Mean of monthly (max temp - min temp)) /* BIO3 = Isothermality (P2/P7) (* 100) /* BIO4 = Temperature Seasonality (standard deviation *100) /* BIO5 = Max Temperature of Warmest Month /* BIO6 = Min Temperature of Coldest Month /* BIO7 = Temperature Annual Range (P5-P6) /* BIO8 = Mean Temperature of Wettest Quarter /* BIO9 = Mean Temperature of Driest Quarter /* BIO10 = Mean Temperature of Warmest Quarter /* BIO11 = Mean Temperature of Coldest Quarter /* BIO12 = Annual Precipitation /* BIO13 = Precipitation of Wettest Month /* BIO14 = Precipitation of Driest Month /* BIO15 = Precipitation Seasonality (Coefficient of Variation) /* BIO16 = Precipitation of Wettest Quarter /* BIO17 = Precipitation of Driest Quarter /* BIO18 = Precipitation of Warmest Quarter /* BIO19 = Precipitation of Coldest Quarter Los datos están disponibles para libre descarga a través del CGIAR Consortium for Spatial Information (CSI), Suramerica, africa y asia Suramerica, africa y asia Uso de imagenes satelitales en la AEPS - Karolina Argote
Espacio para colocar el Logo Uso de imágenes satelitales en la Agricultura específica por sitio Karolina Argote Asistente de investigación CIAT Seminario Agricultura específica por sitio y Agricultura de presición. Cali-Colombia. 28, 29 y 30 Septiembre 2.
Espacio paracolocarel Logo Contenido1. Introducción2. Las Imágenes satelitales3. Aplicación de datos satelitales en la AEPS: Experiencia CIAT. inicio atrás siguiente 3.
Espacio paracolocarel Logo Introducción Agricultura específica por sitio (AEPS) El arte de realizar las prácticas agronómicas requeridas poruna especie vegetal de acuerdo con las condiciones espaciales y temporales del sitio donde se cultiva, para obtener de ella su máximo rendimiento potencial. (CENICAÑA) inicio atrás siguiente 4.
Espacio paracolocarel Logo Introducción Agricultura de Agricultura específica precisión (AP) Vs. por sitio (AEPS) •Manejo de lotes a mayor •Manejo de lotes según sus escala/resolución dentro del lote caractérísticas particulares •Mide la variación dentro del lote •Mide la variación entre lotes •Analiza el efecto de cada factor •Analiza la combinación de factores sobre la productividad. sobre su efecto en la productividad • Modelos requieren conocimiento • Modelos construidos con limitado detallado de procesos involucrados conocimiento acerca de la interacción en el crecmiento de las de los factores que determinan el plantas.(relaciones más exactas) crecimiento de una planta (caña, café) – Relaciones aproximadas Referencias: Plant, 2001. Computers and electronics in agriculture. Jiménez et al., 2009. Computers and electronics in agriculture Jiménez et al., 2011. Agricultural Systems Cock et al., 2011. Agricultural Systems inicio atrás siguiente 5.
Espacio paracolocarel Logo Introducción Agricultura específica por sitio (AEPS) Tipos de manejo Edad de plantas VariedadesTipo de sueloLas unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferenciasen las características de los suelos, climáticas o topográficas, o debido a laintervención del agricultor quien implementa y experimenta con diversas prácticasagrícolas. inicio atrás siguiente 6.
Espacio paracolocarel Logo Introducción Antecedentes de la AEPS en Colombia Caña de azúcar – CENICAÑA Café – DAPA – Federación nacional de cafeteros Frutales poco investigados - BIOTEC – CIAT – HEIG-VD Agricultura específica por sitio compartiendo experiencias(AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia.CIAT- ASOHOFRUCOL cofinanciado por FNFH. inicio atrás siguiente 7.
Espacio paracolocarel Logo Las Imágenes Satelitales Los Sensores RemotosInstrumentos transportados en plataformas capaces de detectar,caracterizar y cuantificar la energía proveniente de objetos situados ala distancia, captando información para diferentes regiones delespectro.• Sensores PasivosSe limitan a recibir la energía proveninete de un foco exterior.Ejemplo: cámaras fotográficas, exploradores de barrido, exploradoresde empuje, cámaras de video, radiómetros de micro-ondas• Sensores ActivosSon capaces de emitir su propio haz de energía. Ejemplo: Radar yLidar inicio atrás siguiente 8.
Espacio paracolocarel Logo Las Imágenes Satelitales Resolución de un Sensor• Resolución Espacial: El objeto más pequeño que puede serdistinguido en una imagen.• Resolución Temporal: Periocidad con la que éste adquiereimágenes de la misma porción de la superficie terrestre. Función de lascaracterísticas orbitales de la plataforma(altura, velocidad, inclinación)• Resolución Espectral: Indica el número y anchura de las bandasespectrales que puede discriminar el sensor. Un sensor será más idóneocuanto mayor número de bandas proporcione, ya que facilita lacaracterización espectral de las distintas coberturas.• Resolución Radiométrica: Indica la capacidad para detectarvariaciones en la radiancia espectral que recibe. Una mayor resoluciónpuede discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividad,que no serían separables con otros sensores menos sensibles. inicio atrás siguiente 9.
Espacio paracolocarel Logo Las Imágenes Satelitales Plataformas de teledetección espacialEn función de su órbita pueden clasificarse en:GeosíncronosColocados en órbitas muy alejadas, permitiendo su sincronización almovimiento de rotación de la tierra, y observando siempre la mismazona. Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra seconocen como satélites geoestacionarios.HeliosíncronosObservan sistemáticamente distintas zonas del planeta. El plano de laórbita es paralelo al eje de rotación de la Tierra pasando siempre sobreel mismo punto a la misma hora local. inicio atrás siguiente 10.
Espacio paracolocarel Logo Las Imágenes Satelitales Resolución Aplicaciones Espacial Quickbird, Ikonos-2, World View-1 y 2, GeoEye-1. Permite Muy alta resolución individualizar objetos del mundo real (árboles, autos, casas, (<1m) edificios, parques, carreteras) Múltiples aplicaciones, es comparable a una fotografía aérea. SPOT-5, Rapid-Eye Agricultura de presición, catastro rural, Alta resolución (1m-5m) explotación petrolera y minera, cartografía y SIG, contaminación. Media resolución SPOT, Landsat, CBERS-2, IRS-1C (pan). Diseñados para la (6m - 30m) evaluación de recursos naturales.Baja resolución (200m - IRS-Wifs, Modis, Seawifs, SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR. 1km) Orientado hacia aplicaciones más globales Muy baja resolución (5km) Meteosat, GOES, GMS. Satélites meteorológicos de órbita geoestacionaria inicio atrás siguiente 11.
Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales IKONOSIsmailia-Egipto2003Lanzado en 1999B/N: 1mA color: 4m11km X11kmRevisita de 3 días http://www.geoeye.com/CorpSite/ inicio atrás siguiente 12.
Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales QUICKBIRD Lima-Perú Callao 2005Lanzado en 2001B/N: 61cmA color: 2.44m16.5km X16.5km http://www.digitalglobe.com/ inicio atrás siguiente 13.
Espacio para colocar el Logo Las Imágenes SatelitalesASTERCaliforniaFuego en Topanga2007(15m)Lanzado en 199914 Bandas5bandas TIR a 90m6bandas SWIR a 30m4bandas VNIR a 15m60km X 60kmRevisita de 16 días http://asterweb.jpl.nasa.gov/ inicio atrás siguiente 14.
Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales LANDSAT Bolivia Deforestación 2000 (30m)Lanzado en 1972 elprimero de la seriey el último en 1999Landsat-7Altura 705kmResolución 15-60m http://edcsns17.cr.usgs.gov/NewEarthExplorer/ inicio atrás siguiente 15.
Espacio para colocar el Logo Las Imágenes Satelitales CBERS-2 Beijing (20m)Satélite Chino BrasileroSucesor de CBERS-15 bandasResolución Esp. 20m http://www.dgi.inpe.br/CDSR/ inicio atrás siguiente 16.
Espacio para colocar el Logo Las Imágenes SatelitalesMODISAmazonía BrasilDeforestaciónen Rondonia(250m)A bordo de Terray Aqua. NASA7 bandas44 ProductosResolución Esp.250, 500 y 1000m http://modis.gsfc.nasa.gov/data/ inicio atrás siguiente 17.
Espacio paracolocarel Logo Las Imágenes Satelitales Corrección de ImágenesLas imágenes satelitales están sometidas a una serie de interferenciasque afectan la información.• Corrección radiométrica. Fallos en los sensores, generan píxelesincorrectos. Implica la restauración de píxeles perdidos y la correccióndel bandeado de la imagen.• Corrección geométrica. Alteraciones en el movimiento delsatélite y el mecanismo de captación, generan distorsiones en laimagen global. Ubica los pixeles en el espacio geográfico corrigiendo lasposibles distorsiones• Corrección atmosférica. Interferencias de la atmósfera, alterande forma sistemática los valores de los píxeles. Elimina las distorsionesque la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan alsensor inicio atrás siguiente 18.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIATAgricultura específica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia. Proyecto liderado por: Dr. Daniel Jimenez Cadenas productivas de mango, aguacate, cítricos y plátano. Con la participación de: inicio atrás siguiente 19.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Objetivo Principal Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el país por medio de un sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias (AESCE) entre productores de cítricos, aguacate, mango y plátano. inicio atrás siguiente 20.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Objetivos • Caracterizar los sitios de producción y recopilar información de eventos. • Constituir un sistema de información para orientar la toma de decisiones de los fruticultores • Propiciar que grupos de fruticultores además de enriquecer el sistema con información, sean asesorados en la toma de decisiones en términos de competitividad y rentabilidad. • Capacitar a los diferentes actores en la implementación de AESCE en el sector hortofrutícola nacional inicio atrás siguiente 21.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Hipotesis Si fuese posible compilar la información de lo que hizo el agricultor y caracterizar las condiciones de un gran número de éstos experimentos, seria posible deducir las prácticas y condiciones agroambientales óptimas para tener altas producciones en sitios específicos. “Cada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia, experimento o evento único” inicio atrás siguiente 22.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIATPrincipio 1: Cultura de medición y registroLo que no se mide no se puede manejar eficientemente Los fruticultores establecerán unacultura de registro de información. inicio atrás siguiente 23.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Principio 2: Conocimiento colectivo Cada productor tiene un conocimientovalioso que no es aprovechado. Si todos comparten experiencias, todos se benefician. inicio atrás siguiente 24.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Principio 3: Uso de tecnología informáticaLas tecnologías de información y comunicación (TICs) conectan conocimiento Revolución en la toma, procesamiento,análisis y entrega de información inicio atrás siguiente 25.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Componentes del Proyecto 1. Recopilar información sobre las características ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos" de los agricultores. 2. Analizar e interpretar la información recopilada. 3. Implementación de manejo específico por sitio y compartir de experiencias. inicio atrás siguiente 26.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT1 Recopilar información sobre las características ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos" de los agricultores. Mean annu al temperature (ºC) -30.1 30.5 Annual precipitatio n (mm) 0 12084 inicio atrás siguiente 27.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Información de Entrada y salida en una unidad de manejo Relieve y Suelo Clima Topografía y Manejo del paisaje cultivo • Producción y calidad • Mejores condiciones ambientales y de suelos • Prácticas mas adecuadas • Adaptación de variedades inicio atrás siguiente 28.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Georeferenciación de las unidades de manejo o lotes inicio atrás siguiente 29.
Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Datos Climáticos: WorldClim http://www.worldclim.org/ Datos meteorológicos detodo el mundo compilados de bases de datos nacionales e Mean annual internacionales. temperature (ºC) -30.1Temperatura, precipitación, y 30.5 las 19 variables bioclim. Resolución: 1 km Usamos las19 variables bioclimáticas Annual precipitation (mm) 0 12084 inicio atrás siguiente 30.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Datos de Precipitación: TRMM http://trmm.gsfc.nasa.gov/Tropical Rainfall Measuring Mission liderado por laNASA y JAXA monitorea y estudia precipitacionestropicales y subtropicales, entre 35º N y 35º S. Lanzado en 1997.Datos de precipitaciónmundial res. 28km cada 3horas. Usamos promediosdiarios de precipitación inicio atrás siguiente 31.
Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Datos Topografícos: SRTM http://srtm.csi.cgiar.org/SRTM es un sistema de radarvoló a bordo de Endeavour en una misión de 11 días enfebrero de 2000, liderado por NGA y la NASA. Produciendo una Base de datos digitales topográficosde la Tierra res. 90m y 30m). Usamos datos de Elevación 90m Con estos datos se puede obtener: Elevación, pendiente, aspecto, paisaje, curvatura, radiación solar…. inicio atrás siguiente 32.
Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Datos de Suelo: RASTA Se capacita a los agricultores para la caracterización de los suelos y el terreno en cada unidad de manejo deforma rápida, sencilla y confiable. Y estos datos decaracterización edáfica son usados también para alimentar los modelos. inicio atrás siguiente 33.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Datos de Manejo: Con los AgricultoresPara cada finca se tomandatos de manejo para lasvariedades sembradas:• Distancia de siembra• Podas• Riego y Drenaje• Fertilización• Manejo Fitosanitario• Prácticas Culturales• Producción y Calidad inicio atrás siguiente 34.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT2 Analizar e interpretar la información recopilada. Clima Parámet ro Bases de datos Mat. Suelos Parámet ro Kilos/l ote Mat. Manejo Evidencia Variables Parámet de ambientales ro Info presencia Mat. adicio nal inicio atrás siguiente 35.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Modelos de Nicho - Homologue Identifica sitios edafológica y climáticamente similares. Entradas: Puntos georefenciados de las unidades de manejo, datosclimáticos, datos de suelo inicio atrás siguiente 36.
Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Modelos de Nicho - MaxentEncuentra el nicho Distribución probabilística de un cultivo o potencial especie animal Modelo probabilístico multivariado basado enprobabilidades de presencia. Evidencia Variables Entradas: Puntos de ambientales presenciageorefenciados de las unidades de manejo, variables continuas (climáticas: precipitación, temperatura, 19bioclim) y categoricas. Distribución de probabilidad alrededor de cada variable inicio atrás siguiente 37.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Modelos de Respuesta – Regresiones Lineales Análisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas Kilos/lote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B) •OLS: (Ordinary least squares) •Regresiones robustas: (permiten contrarrestar la influencia de outliers) •Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor): permiten estimar efectos fijos o aleatorios inicio atrás siguiente 38.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Modelos de Respuesta – Regresión No Lineal Redes Neuronales Clima Parámetro Bases de datos Mat. Suelos Parámetro Kilos/lote Mat. Manejo Parámetro Info Mat. adicional inicio atrás siguiente 39.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Interpretación de la información recopiladaDepartamento Área Rendimiento (Has) (Kg/ha) Antioquia produce más naranja con la mitad de las hectáreas Antioquia 1,163 30,035 cultivadas en Tolima Tolima 2,413 8,625 Cesar 1,884 11,023Cundinamarca 1,440 9,939 • Estadísticas MADR Magdalena 483 18,772 • Manuales generales Bolívar • Experiencias en otras condiciones 353 7,453 Risaralda 156 10,213 Córdoba 262 18,836 3,000 40,000 Area Producción 35,000 2,500 30,000 2,000 25,000 Tons Has 1,500 20,000 15,000 1,000 10,000 500 5,000 0 0 isa ar aq a Bo e ico as na To a G á na ar At ca Vi a nt a a á C r r or Có a a nt s de de ad i cr La yac Sa ob jir lim da lí v Am uet ld M arc qu es on au le nt Su ua ra an ch an Bo rd tio al da C lá az m C An ag C Sa R di un te C N inicio atrás siguiente 40.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT3 Implementación de manejo específico por sitio y compartir de experiencias. inicio atrás siguiente 41.
Espacio para colocar el Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Organización de grupos de productores Compartiendo Experiencias El proyecto será ejecutado durante 3 años, ahora llevamos un año de ejecución en el cual hemos realizado: • Más de 40 talleres de capacitación y retroalimentación a1 año agricultores . • Más de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la metodología RASTA. • Alianzas estratégicas con el SENA, el proyecto ECAS, secretarias y comités departamentales, capacitación actores del proyecto. inicio atrás siguiente 42.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT www.frutisitio.org. inicio atrás siguiente 43.
Espacio paracolocarel Logo Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT Compilación de la información en bases de datos inicio atrás siguiente 44.
Contactanosk.a.argote@cgiar.orgaescecolombia@gmail.com Espacio para colocarwww.frutisitio.org el Logo Recommended

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