Integración de los sensores remotos en la OBJETIVO ...

Incorporación de la teledetección a la gestión del agua en la agricultura

Integración de los sensores remotos en la gestión sostenible del riego. Una aplicación en Andalucía

M.P. González-Dugo* IFAPA. Centro Alameda del ObispoL. Mateos, Instituto de Agricultura Sostenible, CSICS. Escuin, F. Cano, Empresa pública Desarrollo Agrario y Pesquero (Dap), A.Díaz, IFAPA

V. Cifuentes, Confederación Hidrográfica del Guadalquivir

J.L. Tirado, N. Oyonarte, Dap


OBJETIVO PRINCIPAL: Seguimiento del uso del agua en los regadíos de la cuenca del río Guadalquivir

MÉTODO: Integración datos de sensores remotos en modelos de estimación de evapotranspiración (ET)

SATÉLITES EN CAMPO

Desarrollo metodológico y validación

Aplicaciones a gran escala


VIS0.4-0.7 µm

NIR0.7-2.5 µm

TIR2.5-20 µm

RADAR0.5cm-1 m

LIDAR0.3-1.1 µm crecimiento

vegetaciónestado hídrico

actividadfotosintética

albedo

estructuravegetación

humedad superficial del suelo

Espectro electromagnético


Visible – Infrarrojo Cercano: Seguimiento del crecimiento de los cultivos

AlgodónE F M A D

125 161 175 231 260

Longitud de onda (nm)

Día 125Día 161Día 175Día 231Día 260

300 500 700 900 11000.0

0.2

0.4

0.6

0.8

USWCL P. Pinter

Respuesta espectral de un cultivo a lo largo de su ciclo

Índices de vegetación


Marzo Abril Mayo Junio Julio

Parcela 2060

0.0

0.2

0.4

0.6

25-mar 04-may 13-jun 23-jul

Fecha

SAVI


Térmico: Estado hídrico y evapotranspiraciónTemperatura de la superficie(15 Mayo)

Usos del suelo

temperatura del cultivo menor quetemperatura del aire

temperatura del cultivo mayor queemperatura del aire

Tc > Ta

Tc < Ta


OBJETIVO PRINCIPAL: Seguimiento del uso del agua en los regadíos de la cuenca del río Guadalquivir

MÉTODO: Integración datos de sensores remotos en modelos de estimación de evapotranspiración (ET)

Información óptica (VIS/NIR)series temporales de índices de vegetación (IV) en el modelo FAO de necesidades hídricas de los cultivos

Información térmicamodelos de balance de energía en superficie


Riego + Lluvia = ET + Drenaje + Escorrentía

EvapotranspiraciónLluvia

Escorrentía

Drenaje

Riego


1 Descripción del modelo de estimación de ET basado en series de IV y medidas en campo

1 Extensión a escala de cuenca y aplicación a la cuenca del río Guadalquivir

2 Validación y comparación con modelos de balance de energía en superficie

ÍNDICE


1. Descripción del modelo de estimación de ET basado en series de índices de vegetación y medidas en campo


Modelo FAO :

Modelo de evapotranspiración basado en índices de vegetación

Coeficiente de cultivo x Evapotranspiración de referencia

ET = Kc × ETo

ET = (Kcb + Ke) × ETo

Transpiración Evaporación

dual:

único:


Modelo FAO : ET = (Kcb + Ke) × ETo

Transpiración Evaporación

Series de índices de vegetación

Kcb = Kcb,max

SAVI – SAVIeff

SAVIeff – SAVIsoil


DETRSw −−=∆

( )cbmaxcre KKK K −=

RZWHC)p1(RZWDRZWHCK i

s −−

=

Sw (contenido de agua)RZWHC (capacidad de almacenamiento de agua)

RZWD (déficit de agua en el suelo)Ks (coeficiente de estrés)

Kr (coeficiente de reducción de la evaporación)

BALANCE DE AGUA EN LA ZONA RADICULAR

Red de estaciones meteo


Medidas remotas y de campo. Campañas 2004, 2005 y 2006


Medidas remotas y de campo. Campañas 2004, 2005 y 2006

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

Fc medida

Fc e

stim

ada

saté

lite

AlgodónRemolachaTomate

r2 = 0,85

0,00

2,00

4,00

6,00

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

VI

IAF

med

ida


Fracción de cobertura del suelo, Área foliar, Biomasa

Influencia de las sombras en cultivos orientados N-S y E-W


0

20

40

60

80

100

fc (%

)

0

2

4

6

LAI

0

200

400

600

800

1000

Bio

mas

s (gr

/m2)

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.00.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Sugarbeet VI0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Cotton VI

NDVISAVI

SAVI-NDVI SAVI-NDVI

IAF

fc (%)

Biomasa(gr/m2)

Remolacha Algodón

0

20

40

60

80

100

fc (%

)

0

2

4

6

LAI

0

200

400

600

800

1000

Bio

mas

s (gr

/m2)

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.00.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Sugarbeet VI0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Cotton VI

NDVISAVINDVISAVI

SAVI-NDVI SAVI-NDVI

IAF

fc (%)

Biomasa(gr/m2)

Remolacha Algodón



0

1

2

3

4

5

6

0 200 400 600 800 1000

Evapotranspiración (mm)

Ren

dim

ient

o (M

g ha

-1)

(1 – fc)ξ =(VImax – VI)

(VImax – VImin)Kcb =

Kcb,max

fc,eff

fc

PRODUCCIÓNALGODÓN

Análisis de la productividad del agua de riego: Gonzalez-Dugo y Mateos, 2008 Agric. Water Manage. 95: 48-58

Medidas de campo y uso del modelo de evapotranspiration


2. Extensión a escala de cuenca


Escala de cuenca

Lebrija, España

Ortofoto Evapotranspiración

Uso del agua a escala de zona regable

Cuenca del Guadalquivir (57.527 km2)

- Heterogeneidad de cultivos- Disponibilidad de datos en la Cuenca del

Guadalquivir (datos de suelo, agua aplicada por parcela, sistema de riego)

- Operatividad

Adaptación a escala de cuenca:


2007 2008

Sensor Acquisition day Sensor Acquisition day

L5-TM 18-03-07 IRS-Awifs 05-03-08

IRS-P6-Liss III 30-03-07 L5-TM 05-04-08

L5-TM 19-04-07 IRS-Awifs 01-05-08

L5-TM 05-05-07 L5-TM 08-05-08

L7-ETM SLC-off 29-05-07 L5-TM 24-06-08

L5-TM 22-06-07 L5-TM 10-07-08

L5-TM 8-07-07 L5-TM 26-07-08

L5-TM 24-07-07 L5-TM 11-08-08

L5-TM 09-08-07 L5-TM 27-08-08

L5-TM 10-09-07 L5-TM 12-09-08


Arroz

SAVI

Balance de agua en el suelo

(Kcb + Ke) × ETo

SAVI: imagen satéliteSAVIagua: 0,05SAVIeff: 0,65 Kcbmax: f(cultivo)

Respuesta espectral

( ) 11max +−−

−= agua

aguaeff

cbcb SAVISAVI

SAVISAVIKK



Olivar

SAVI

Balance de agua en el suelo

(Kcb + Ke) × ETo

SAVI: imagen satéliteSAVIsuelo: 0,1SAVIeff: 0,65 Kcbmax: f(cultivo y mes)

Respuesta espectral

( )suelosueloeff

cbcb SAVISAVI

SAVISAVIKK −−

= max



0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

0 50 100 150 200 250 300

Kc,

K

cb KcbKc

Días desde siembra

Kcb

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Kc

Evolución de las curvas de Kcy Kcb para un cultivo típico

AspersiónAspersión-estación lluviosaAspersión-estación secaGoteoGoteo-estación lluviosaGoteo-estación secaAspesión-FebreroAspersión-Julio

Simulaciones de la relación Kc – Kcbbajo distintas condiciones de clima yriego

Simplificación del modelo dual


El parámetro a es función de: la precipitación en el periodo y lugar considerados, y debe ser calibrado localmente y con los datos medidos en dicho periodola frecuencia y tipo de riego (fracción de suelo humedecido por el mismo) durante los ciclos de los cultivos regados

Simplificación del modelo dual


Funcionamiento del modelo simplicado en comparación con el dual

y = 0.97x + 10.9r2 = 0.98

400

500

600

700

800

900

1000

400 500 600 700 800 900 1000

ET dual (mm)

ET s

inté

tica

(mm

)

algodón

remolacha


Pixels declarados como algodón

Evolución media de SAVI para algodón

Imagen SAM algodón(los píxeles más brillantes se alejan más del comportamiento medio)

Espectro pixel CONFIRMADO como algodón

Espectro pixel NO CONFIRMADO como algodón

Imagen SAVI multitemporal

Procedimiento de clasificación de cultivosProcedimiento de clasificación de cultivosOlivar, cítricos y otros frutalesCultivos no-permanentes

SIG-PAC, SIG citrícola, SIG oleícolaAlgoritmos de clasificación supervisada(5-8 imágenes por año)

Datos de partida: declaraciones de los agricultores para subvenciones agrarias de la UEProceso de depuración:

700 parcelas aceptadas se usaron para entrenamiento y 700 para validación


2008 Clasificación de cultivos regados

Precisión global 88% (mejor, algodón: 92%; peor, otros usos: 70%)

Resultados


ET (mm) ET (mm)

Evapotranspiración estacional en 2007 y 2008Resultados


Evolución de la ET por cultivos campaña 2008

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,0060,00

70,00

80,00

90,00

100,00

03s

03t

04p

04s

04t

05p

05s

05t

06p

06s

06t

07p

07s

07t

08p

08s

08t

09p

Decenas del periodo de estudio (mes-decena)

ET

dece

nal (

mm

)

citricos

frutales

olivar

TA algodon

TA arroz

TA girasol

TA maiz

TA remolacha

TA cereales

TA otros

Evolución del consumo de agua según avanza campaña de riego

Resultados

Consumo de agua por cultivo y por parcela

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

citr

icos

frut

ales

oliv

ar

TA

alg

odon

TA

arr

oz

TA

gira

sol

TA

mai

z

TA

rem

olac

ha

TA

cer

eale

s

TA

otr

os

ET Acumulada 2008

ET Acumulada 2007

Consumo de agua de riego por zona regable


3. Validación y comparación con modelos de balance de energía


ÁREA DE ESTUDIO

2002 campaña SMACEX

3 weeks campaing over Corn and Soybean fields in central Iowa

WC03

WC06

WC14WC15-1WC15-2

WC16-2 WC16-1

WC33

WC23WC24

WC25

WC13

ETM Julio, 1

ETM, Julio, 8

TM Junio, 23 12 torres de EC midiendo en continuo durante 3 semanas en una cuenca situada en Iowa (US)

Rectángulos 120 x 180 metros (4 x 6 TM pixeles)en la dirección del viento dominante

Descripción de la campaña SMACEX: Kustas WP et al. 2005 J. Hydromet 6:791-804Comparación y validación de modelos: Gonzalez-Dugo et al. 2009. Agric. For. Meteorol. 149:1843-1853


Flujos del balance de energía medidos con sistemas de covarianza de torbellinos sobre cultivos de maíz y soja

4 conjuntos de platos de flujodistribuidos en líneas y surcos

Maíz Soja


SELECCIÓN DE DATOS Y DESARROLLO DE LOS CULTIVOS

WC03

WC06

WC14WC15-1WC15-2

WC16-2 WC16-1

WC33

WC23WC24

WC25

WC13

Parcela Cultivo Suelo

Índice área foliar (m2/m2) Fracción de cobertura

23 Junio

1 Julio 8 Julio23

Junio1 Julio

8 Julio

WC03 soja CANISTEO 0.84 1.63 2.71 0.40 0.64 0.81

WC06 maíz CLARION 2.53 3.97 4.89 0.82 0.97 0.97

WC13 soja WEBSTER 1.99 0.72

WC14 soja CLARION 1.45 2.21 3.01 0.63 0.78 0.94

WC15_1 corn CANISTEO 2.32 3.58 4.60 0.75 0.88 0.93

WC15_2 corn CANISTEO 2.11 3.40 4.48 0.71 0.84 0.92

WC16_1 soja CLARION 1.14 3.08 0.53 0.62

WC16_2 soja CLARION 0.84 1.78 0.51 0.70

WC23 soja CLARION 1.28 1.78 0.39 0.69

WC24 maíz CLARION 3.74 4.58 0.96 0.96

WC25 maíz SPILLVILLE 2.23 2.53 0.60 0.61

WC33 maíz NICOLLET 1.57 3.16 3.98 0.61 0.87 0.91


Temperatura radiométrica en superficie:

TRAD = {fc Tc4 + [1- fc ] Ts

4}1/4

SUEL

O

CU

BIER

TA

SIS

TEM

A

Estimación instantánea de la ETLa temperatura de la cubierta es muy sensible al estrés hídrico

Modelos de balance de energía


Comparación de estimaciones de ET diaria con valores medidos para un modelo de balance de energía y un modelo basado en

Índices de Vegetación

2

4

6

8

10

2 4 6 8 10

Measured daily ET (mm day-1)

2S d

eriv

ed E

T (m

m d

ay -1

)

174 soy182 soy189 soy174 corn182 corn189 corn

2

4

6

8

10

2 4 6 8 10

Measured daily ET (mm day-1)

FAO

-VI d

eriv

ed E

T (m

m d

ay -1)

174 Soy182 Soy189 Soy174 Corn182 Corn189 Corn

RMSD = 0.39 mmMBE = -0.05 mmr2 = 0.81

RMSD = 0.42 mmMBE = 0.01 mmr2 = 0.70

ET diaria medida (mm día-1)ET diaria medida (mm día-1)


Líneas de trabajo

Validación del modelo simplificado usando torres de covarianza de torbellinos instaladas sobre distintos cultivosdesde 10 años, especialmente en especies leñosas

Aplicación en 2009 a la Cuenca del Guadalquivir

Modelo híbrido: combinación del modelo de balance de energía de doble fuente con el basado en índices de vegetación para abordar adecuadamente las situaciones de estrés hídrico


Muchas gracias por su atención

Agradecemos la financiación de los proyectos RTA2005-047 y NRA 00OES-07 del NASA Terrestrial Hidrol. Program, al Coop Research Prog. de la OCDEy a la Confederación Hidrográfica del Guadalquivir

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