Estimación del rendimiento en cultivos grano bajo estrés hídrico mediante el uso de series temporales de imágenes de satélite
- Autores: Jaime Campoy
- Directores de la Tesis: Alfonso Calera Belmonte (dir. tes.), Isidro Campos Rodríguez (codir. tes.), José González Piqueras (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Castilla-La Mancha ( España ) en 2020
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Juan Manuel Sánchez Tomás (presid.), Ramón López Urrea (secret.), Claudio Balbontín Nesvara (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ciencias Agrarias y Ambientales por la Universidad de Castilla-La Mancha
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: RUIdeRA
- Resumen
La presente Tesis Doctoral se centra en el desarrollo y evaluación de una metodología operativa que permita la modelización del rendimiento final en los cultivos de grano desarrollados en parcelas comerciales bajo una amplia variedad de condiciones ambientales, y de manejo de agua y nutrientes. Dado que unos de los principales factores que limitan las producciones de los cultivos a nivel mundial es la escasez de agua, existe un especial interés en evaluar dicha metodología en cultivos que se desarrollan en condiciones de déficit hídrico.
Para ello, se propone el desarrollo y evaluación del modelo MYRS (Mapping Yield Remote Sensing-based) basado en la integración de los datos meteorológicos y las medidas de reflectividad de la cubierta vegetal derivadas de las imágenes de satélite en las bases de los modelos de crecimiento de cultivo (CGMs) para la estimación de cada una de las componentes, biomasa seca total acumulada (B) e índice de cosecha (HI), que conforman el rendimiento final (Y) de los cultivos, y además, incluyendo el impacto del estrés hídrico en cada una de estas componentes.
Un aspecto innovador del modelo propuesto es la inclusión de una metodología operativa basada en medidas de teledetección para la modelización del índice de cosecha (HI) en cultivos de trigo desarrollados en parcelas comerciales gestionadas en una amplia variedad de manejos de agua y nutrientes.
Los resultados obtenidos revelan el desempeño del modelo MYRS para modelizar con precisión el rendimiento final y sus componentes (biomasa total acumulada e índice de cosecha) en cultivos desarrollados en distintos ambientes y sometidos a distintos grados de estrés hídrico.
Aunque las series temporales de imágenes multiespectrales de satélite son capaces de recoger parcialmente el efecto del estrés hídrico sobre la cubierta vegetal, como la reducción en el ritmo de crecimiento de la cubierta y/o aceleración de la senescencia, el impacto del estrés hídrico que reduce el ritmo de transpiración requiere de la estimación del coeficiente de estrés hídrico (Ksw),que es modelado a través del balance diario de agua en el suelo explorado por las raíces siguiendo la metodología descrita en FAO-56 (Allen et al., 1998) y asistido por teledetección. Los resultados muestran que la inclusión de Ksw en la estimación de las variables acumuladas (APAR, T, Kt·Kst) es indispensable para conseguir modelar con precisión la acumulación de biomasa y el índice de cosecha en aquellos cultivos sometidos a condiciones de déficit hídrico.
Los resultados conseguidos en la modelización de la distribución espacial del rendimiento final de los cultivos y sus componentes, indican la capacidad del modelo MYRS para reproducir con precisión la variabilidad intraparcelaria tanto en cultivos sometidos a estrés hídrico como manejados en condiciones óptimas de agua. Además, se abre la posibilidad de elaborar mapas de distribución espacial del rendimiento final de manera operativa, que sirven para la caracterización del potencial productivo de la parcela, y que constituyen una herramienta indispensable para la implementación de una agricultura de precisión que permita un manejo diferencial.
Por otro lado, la aplicación del modelo MYRS en extensas áreas, permite comparar la evolución de los cultivos en diferentes campañas a escala comarcal y cuantificar los posibles daños en la producción final producidos por el efecto de una sequía prolongada.
A partir de los resultados y análisis realizados se concluye que el modelo propuesto MYRS (Mapping Yield Remote Sensing-based) es una herramienta operativa valiosa y validada que permite la modelización del rendimiento final en cultivos de grano desarrollados en parcelas comerciales bajo un amplio rango de condiciones ambientales, y para diferentes manejos de agua y grados de estrés hídrico. Además, el modelo propuesto presenta una aplicabilidad que abarca desde la escala intraparcelaria, lo que posibilita el estudio de la distribución espacial del potencial productivo de la parcela, así como a escala de parcela y para extensas áreas, lo que permite la monitorización de la evolución del cultivo a escala de comarca y la posibilidad de cuantificar los daños producidos en el rendimiento final debido al impacto de la sequía.
