Palabras clave
Productive processes
Agroinformatic Agricultura de precisión
Procesos productivos
Agrinformática
Zonificación
Imágenes satelitales
Unidades productivas
Cómo citar
Resumen
Las nuevas herramientas tecnológicas permiten el desarrollo de propuestas integrales para actividades formativas e investigativas, las imágenes satelitales cumplen un papel de relevancia en estudios de agricultura de precisión y aprovechamiento de zonas productivas en cualquier parte del país. El Centro de Formación Agroindustrial La Angostura cuenta con diferentes áreas productivas pero no son claramente identificadas en mapas y se carece además de estrategia de divulgación para su aprovechamiento, sobre todo contemplando las diferentes titulaciones que cursan actividades de formación en el Centro. El objetivo del presente estudio fue usar tecnologías satelitales como herramienta para zonificar el Centro de Formación Agroindustrial La Angostura mediante trabajo interdisciplinar.
Para ello, se solicitó una imagen satelital multiespectral de alta resolución del centro de formación y así identificar las unidades productivas según las zonas de interés; posteriormente se realizó levantamiento de polígonos de unidades menores usando equipos de GPS esta información fue digitalizada en la imagen satelital. Paralelamente, para cada unidad identificada se realizó registro fotográfico con el fin de tener imágenes representativas que describieran la unidad en mención, con toda esta información se formó un archivo para visualización en programas especializados de sistema de información geográfica y un aplicativo web 2.0 de libre acceso donde se puede visualizar la información registrada, para así acceder a la información con fines de divulgación y promoción. En total se identificaron cuatro zonas (ambiental, pecuaria, agrícola y edificaciones) que representan 41 polígonos de los cuales el 60% son unidades productivas no administrativas, todas las unidades fueron digitalizadas mediante archivos especializados para su consulta y gestión para el desarrollo de actividades agrícolas y pecuarias de precisión, ya que están georreferenciadas y demarcadas en el sistema de información geográfica utilizado, además se realizó el registro fotográfico necesario para planes de divulgación, el cual se estableció mediante el aplicativo web desarrollado. Se logró implementar una metodología interdisciplinar al aplicar herramientas transversales, la cual permitió establecer la zonificación del centro de formación para disponer planes de aprovechamiento del suelo y los recursos naturales.
Citas
Arango, J. (2014). Forpus conspicilla. flickriver. Retrieved February 20, 2015, from http://www.flickriver.com/photos/jjarango/15316046433/.
Baffi,C., Dell’Abate, M. T., Nassisi, A., Silva, S., Benedetti, A., Genevini, P. L., & Adani, F. (2007). Determination of biological stability in compost: A comparison of methodologies. Soil Biology and Biochemistry, 39(6), 1284–1293. doi:10.1016/j.soilbio.2006.12.004.
Bargiel, D., Herrmann, S., & Jadczyszyn, J. (2013). Using high-resolution radar images to determine vegetation cover for soil erosion assessments. Journal of Environmental Management, 124, 82–90. doi:10.1016/j.jenvman.2013.03.049.
Bhandari, K., Kumar, A., & Singh, G. K. (2012). Feature Extraction using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI): A Case Study of Jabalpur City. Procedia Technology, 6, 612–621. doi:10.1016/j.protcy.2012.10.074
Calderón, D. (2011). Melanerpes rubricapillus. Universidad ICESI. Retrieved February 20, 2015, from http://www.icesi.edu.co/ wiki_aves_colombia/tiki-index.php?page=Carpintero+Habado.
Ceballos, A. (2014). Thraupis palmarum. flickr. Retrieved February 20, 2015, from https:// www.flickr.com/photos/jaceballos/12833343203.
Cong, N., Piao, S., Chen, A., Wang, X., Lin, X., Chen, S., … Zhang, X. (2012). Spring vegetation green- up date in China inferred from SPOT NDVI data: A multiple model analysis. Agricultural and Forest Meteorology, 165, 104–113. doi:10.1016/j.agrformet.2012.06.009.
Daynes, C. N., Zhang, N., Saleeba, J. a., & McGee, P. a. (2012). Soil aggregates formed in vitro by saprotrophic Trichocomaceae have transient water-stability. Soil Biology and Biochemistry, 48, 151-–161. doi:10.1016/j.soilbio.2012.01.010.
Espinal, L. (1977). Zonas de vida o formaciones vegetales de Colombia: memoria explicativa sobre el mapa ecológico, Volumen 1. (Instituto Geográfico Agustín Codazzi, Ed.). Bogotá D.C: Instituto Geográfico Agustín Codazzi.
Google. (2015). Google Earth. Google. Retrieved from https://www.google.com/earth/.
ICA. (2015). Instituto Colombiano Agropecuario. Retrieved June 6, 2015, from http://www.ica.gov.co.
McMullan, M., Quevedo, A., & Donegan, T. M. (2011). Guía de Campo de las Aves de Colombia. Fundación ProAves, Bogotá.
Onofre, A. (2010). Forpus conspicilla. flickriver. Retrieved February 20, 2015, from https://www.flickr.com/ photos/celiaurora/4482035517/in/photostream/.
Orduz, S. (2014). Herramientas para manejo de suelos: desde el espacio hasta el subsuelo. (Sílaba Editores SAS, Ed.) (1st ed.). Campoalegre (Huila): Centro de Formación agroindistrial La Angostura, Servicio Nacional de Aprendizaje - Sistema de Investigación, Desarrollo e Innovación SENNOVA.
Raj, D., & Antil, R. S. (2011). Evaluation of maturity and stability parameters of composts prepared from agro-industrial wastes. Bioresource Technology, 102(3), 2868–73. doi:10.1016/j.biortech.2010.10.077.
Svoray, T., & Atkinson, P. M. (2013). Geoinformatics and water - erosion processes. Geomorphology,183,1–4.doi:10.1016/j.geomorph.2012.10.001.
Vrieling, A. (2006). Satellite remote sensing for water erosion assessment: A review. Catena, 65, 2-18. doi:10.1016/j.catena.2005.10.005.
Wang, J. X., Wen, J., & Zhang, F. (2011). Investigate research of soil erosion base on IKONOS and landsat images in Jinning. Procedia Engineering, 15, 1345–1349. doi:10.1016/j.proeng.2011.08.249.
Weber, J., Karczewska, Drozd, J., Licznar, M., Licznar, S., Jamroz, E., & Kocowicz, (2007). Agricultural and ecological aspects of a sandy soil as affected by the application of municipal solid waste composts. Soil Biology and Biochemistry, 39(6), 1294–1302. doi:10.1016/j.soilbio.2006.12.005