Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

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Agricultura Específica por Sitio Compartiendo Experiencias aplicada a la producción de frutales en Colombia Karolina Argote, Daniel Jiménez Seminario Internacional de Agricultura de Precisión con enfoque en SIG y Teledetección Centro de formación Agroindustrial La Angostura Neiva, del 28 de Noviembre al 2 de Diciembre de 2011

Transcript of Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

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Agricultura Especiacutefica por SitioCompartiendo Experiencias aplicada a la

produccioacuten de frutales en Colombia

Karolina Argote Daniel JimeacutenezSeminario Internacional de Agricultura de Precisioacuten con enfoque en SIG y TeledeteccioacutenCentro de formacioacuten Agroindustrial La AngosturaNeiva del 28 de Noviembre al 2 de Diciembre de 2011

wwwciatcgiarorghttpgiswebciatcgiarorgdapablogs

wwwfrutisitioorg

Decision and Policy Analysis Program (DAPA)

Creemos firmemente en el poder de la informacioacuten para tomar mejores decisiones en la agricultura y en el manejo de los recursos naturales

desde el nivel de finca hasta el nivel global Temaacuteticas Ecosistemas Anaacutelisis de impacto Mercados

Cambio Climaacutetico

Quienes somos

Centro Internacional de Investigacioacuten en Agricultura Tropical ndash Cali Colombia

Agricultura Eco-eficiente para reducir la pobreza

Dentro de la gran diversidad de programas de investigacioacuten en CIAT hacemos parte de DAPA

Organizacioacuten sin animo de lucro concompetencias cientiacuteficas claves paraalcanzar impacto significativo sobre losmedios de vida y la poblacioacuten vulnerablede bajos recursos en el troacutepico

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Seguacuten CENICANtildeA El arte de realizar las praacutecticas agronoacutemicas requeridas por un

cultivo de acuerdo con las condiciones espaciales y temporales del sitio donde se

cultiva para obtener de ella su maacuteximo rendimiento potencial

La informacioacuten de las caracteriacutesticas de cada sitio de cultivo es la base para orientar

los procesos de transferencia de tecnologiacutea que traen consigo impacto econoacutemico

(Isaacs et al 2004)

Definiciones

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

Manejo de lotes seguacuten sus caracteacuteriacutesticasparticulares

Mide la variacioacuten entre lotes

Analiza el efecto que una combinacioacuten defactores tienen sobre la productividad

Modelos construidos con limitadoconocimiento acerca de la interaccioacuten de losfactores que determinan el crecimiento de unaplanta ndash Relaciones aproximadas

Manejo a nivel sub-lote usando datos demayor resolucioacuten

Mide la variacioacuten dentro del lote

Analiza el efecto de cada factor sobre laproductividad

Modelos requieren conocimiento detalladode procesos involucrados en el crecmiento delas plantas (relaciones maacutes exactas)

Agricultura de Precisioacuten (AP)

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

ReferenciasPlant 2001 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2009 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2011 Agricultural SystemsCock et al 2011 Agricultural Systems

Definiciones

Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias en las

caracteriacutesticas de los suelos climaacuteticas o topograacuteficas o debido a la intervencioacuten del agricultor

quien implementa y experimenta con diversas praacutecticas agriacutecolas

Edad de plantas

Tipo de suelo

Tipos de manejo

Variedades

Definiciones

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

Cantildea de azuacutecar CENICANtildeA maacutes de 20 antildeos de AEPS hoy diacutea mayores productores de

cantildeaaacuterea Cuentan con zonificaciones agroecoloacutegicas que describen la disponibilidad de agua

tipo de suelos y clima facilitando desarrollo de la AEPS y la adaptacioacuten de variedades a las

condiciones del valle

Cafeacute DAPA ndash Federacioacuten Nacional de cafeteros hace 7 antildeos donde se hizo la

identificacioacuten de condiciones agroecoloacutegicas favorables para calidad de cafeacute en taza y

denominacioacuten de origen

Frutales poco investigados BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD Identificacioacuten de condiciones de

suelos clima y manejo agronoacutemico en los cultivos de lulo y mora que generan incrementos yo

disminucioacuten de la produccioacuten

Frutales AEPSCE CIAT ndash ASOHOFRUCOL ndash FNFH Agricultura especiacutefica por sitio

compartiendo experiencias Mejorar la competitividad y productividad de los fruticultores de

aguacate ciacutetricos mango y plaacutetano del paiacutes caracterizando los sitios de produccioacuten para

proveer recomendaciones especiacuteficas por sitio

Antecedentes

Componentes del Proyecto AEPSCE

1bull Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los

sitios y las experiencias o eventos de los agricultores

2bull Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada

3bull Implementar manejo especiacutefico por sitio a traveacutes de grupos de

productores (compartiendo experiencias)

Coordinacioacuten (Cientiacutefica ndash Operativa)

Captura y anaacutelisis de informacioacuten (histoacutericadefinicioacuten de variables disentildeo de sistema decaptura)

Compilacioacuten de material teacutecnico para divulgacioacuten

Coordinacioacuten operativa

Enlaces institucionales

Socializacioacuten del proyecto

Formacioacuten de grupos

Roles

Cadenas productivas (mango aguacte citricos plaacutetano)

Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el paiacutes por medio de un

sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias entre

productores de ciacutetricos aguacate mango y plaacutetano

Objetivos de AEPSCEPrincipal

Especiacuteficos

Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilar

informacioacuten de eventos

Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la

toma de decisiones de los fruticultores

Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de

enriquecer el sistema con informacioacuten sean asesorados

en la toma de decisiones en teacuterminos de competitividad y

rentabilidad

Capacitar a los diferentes actores en la

implementacioacuten de AESCE en el sector hortofrutiacutecola

nacional

ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo

Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo el agricultor y

caracterizar las condiciones de un gran nuacutemero de eacutestos experimentos

seria posible deducir las praacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas

para tener altas producciones en sitios especiacuteficos

Hipoacutetesis

Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro

Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente

Los fruticultores estableceraacuten una cultura de registro de

informacioacuten

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

To

ns

Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

-6000

-4000

-2000

000

2000

4000

6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

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Decision and Policy Analysis Program (DAPA)

Creemos firmemente en el poder de la informacioacuten para tomar mejores decisiones en la agricultura y en el manejo de los recursos naturales

desde el nivel de finca hasta el nivel global Temaacuteticas Ecosistemas Anaacutelisis de impacto Mercados

Cambio Climaacutetico

Quienes somos

Centro Internacional de Investigacioacuten en Agricultura Tropical ndash Cali Colombia

Agricultura Eco-eficiente para reducir la pobreza

Dentro de la gran diversidad de programas de investigacioacuten en CIAT hacemos parte de DAPA

Organizacioacuten sin animo de lucro concompetencias cientiacuteficas claves paraalcanzar impacto significativo sobre losmedios de vida y la poblacioacuten vulnerablede bajos recursos en el troacutepico

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Seguacuten CENICANtildeA El arte de realizar las praacutecticas agronoacutemicas requeridas por un

cultivo de acuerdo con las condiciones espaciales y temporales del sitio donde se

cultiva para obtener de ella su maacuteximo rendimiento potencial

La informacioacuten de las caracteriacutesticas de cada sitio de cultivo es la base para orientar

los procesos de transferencia de tecnologiacutea que traen consigo impacto econoacutemico

(Isaacs et al 2004)

Definiciones

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

Manejo de lotes seguacuten sus caracteacuteriacutesticasparticulares

Mide la variacioacuten entre lotes

Analiza el efecto que una combinacioacuten defactores tienen sobre la productividad

Modelos construidos con limitadoconocimiento acerca de la interaccioacuten de losfactores que determinan el crecimiento de unaplanta ndash Relaciones aproximadas

Manejo a nivel sub-lote usando datos demayor resolucioacuten

Mide la variacioacuten dentro del lote

Analiza el efecto de cada factor sobre laproductividad

Modelos requieren conocimiento detalladode procesos involucrados en el crecmiento delas plantas (relaciones maacutes exactas)

Agricultura de Precisioacuten (AP)

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

ReferenciasPlant 2001 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2009 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2011 Agricultural SystemsCock et al 2011 Agricultural Systems

Definiciones

Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias en las

caracteriacutesticas de los suelos climaacuteticas o topograacuteficas o debido a la intervencioacuten del agricultor

quien implementa y experimenta con diversas praacutecticas agriacutecolas

Edad de plantas

Tipo de suelo

Tipos de manejo

Variedades

Definiciones

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

Cantildea de azuacutecar CENICANtildeA maacutes de 20 antildeos de AEPS hoy diacutea mayores productores de

cantildeaaacuterea Cuentan con zonificaciones agroecoloacutegicas que describen la disponibilidad de agua

tipo de suelos y clima facilitando desarrollo de la AEPS y la adaptacioacuten de variedades a las

condiciones del valle

Cafeacute DAPA ndash Federacioacuten Nacional de cafeteros hace 7 antildeos donde se hizo la

identificacioacuten de condiciones agroecoloacutegicas favorables para calidad de cafeacute en taza y

denominacioacuten de origen

Frutales poco investigados BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD Identificacioacuten de condiciones de

suelos clima y manejo agronoacutemico en los cultivos de lulo y mora que generan incrementos yo

disminucioacuten de la produccioacuten

Frutales AEPSCE CIAT ndash ASOHOFRUCOL ndash FNFH Agricultura especiacutefica por sitio

compartiendo experiencias Mejorar la competitividad y productividad de los fruticultores de

aguacate ciacutetricos mango y plaacutetano del paiacutes caracterizando los sitios de produccioacuten para

proveer recomendaciones especiacuteficas por sitio

Antecedentes

Componentes del Proyecto AEPSCE

1bull Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los

sitios y las experiencias o eventos de los agricultores

2bull Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada

3bull Implementar manejo especiacutefico por sitio a traveacutes de grupos de

productores (compartiendo experiencias)

Coordinacioacuten (Cientiacutefica ndash Operativa)

Captura y anaacutelisis de informacioacuten (histoacutericadefinicioacuten de variables disentildeo de sistema decaptura)

Compilacioacuten de material teacutecnico para divulgacioacuten

Coordinacioacuten operativa

Enlaces institucionales

Socializacioacuten del proyecto

Formacioacuten de grupos

Roles

Cadenas productivas (mango aguacte citricos plaacutetano)

Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el paiacutes por medio de un

sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias entre

productores de ciacutetricos aguacate mango y plaacutetano

Objetivos de AEPSCEPrincipal

Especiacuteficos

Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilar

informacioacuten de eventos

Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la

toma de decisiones de los fruticultores

Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de

enriquecer el sistema con informacioacuten sean asesorados

en la toma de decisiones en teacuterminos de competitividad y

rentabilidad

Capacitar a los diferentes actores en la

implementacioacuten de AESCE en el sector hortofrutiacutecola

nacional

ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo

Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo el agricultor y

caracterizar las condiciones de un gran nuacutemero de eacutestos experimentos

seria posible deducir las praacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas

para tener altas producciones en sitios especiacuteficos

Hipoacutetesis

Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro

Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente

Los fruticultores estableceraacuten una cultura de registro de

informacioacuten

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

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Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 3: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Seguacuten CENICANtildeA El arte de realizar las praacutecticas agronoacutemicas requeridas por un

cultivo de acuerdo con las condiciones espaciales y temporales del sitio donde se

cultiva para obtener de ella su maacuteximo rendimiento potencial

La informacioacuten de las caracteriacutesticas de cada sitio de cultivo es la base para orientar

los procesos de transferencia de tecnologiacutea que traen consigo impacto econoacutemico

(Isaacs et al 2004)

Definiciones

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

Manejo de lotes seguacuten sus caracteacuteriacutesticasparticulares

Mide la variacioacuten entre lotes

Analiza el efecto que una combinacioacuten defactores tienen sobre la productividad

Modelos construidos con limitadoconocimiento acerca de la interaccioacuten de losfactores que determinan el crecimiento de unaplanta ndash Relaciones aproximadas

Manejo a nivel sub-lote usando datos demayor resolucioacuten

Mide la variacioacuten dentro del lote

Analiza el efecto de cada factor sobre laproductividad

Modelos requieren conocimiento detalladode procesos involucrados en el crecmiento delas plantas (relaciones maacutes exactas)

Agricultura de Precisioacuten (AP)

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

ReferenciasPlant 2001 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2009 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2011 Agricultural SystemsCock et al 2011 Agricultural Systems

Definiciones

Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias en las

caracteriacutesticas de los suelos climaacuteticas o topograacuteficas o debido a la intervencioacuten del agricultor

quien implementa y experimenta con diversas praacutecticas agriacutecolas

Edad de plantas

Tipo de suelo

Tipos de manejo

Variedades

Definiciones

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

Cantildea de azuacutecar CENICANtildeA maacutes de 20 antildeos de AEPS hoy diacutea mayores productores de

cantildeaaacuterea Cuentan con zonificaciones agroecoloacutegicas que describen la disponibilidad de agua

tipo de suelos y clima facilitando desarrollo de la AEPS y la adaptacioacuten de variedades a las

condiciones del valle

Cafeacute DAPA ndash Federacioacuten Nacional de cafeteros hace 7 antildeos donde se hizo la

identificacioacuten de condiciones agroecoloacutegicas favorables para calidad de cafeacute en taza y

denominacioacuten de origen

Frutales poco investigados BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD Identificacioacuten de condiciones de

suelos clima y manejo agronoacutemico en los cultivos de lulo y mora que generan incrementos yo

disminucioacuten de la produccioacuten

Frutales AEPSCE CIAT ndash ASOHOFRUCOL ndash FNFH Agricultura especiacutefica por sitio

compartiendo experiencias Mejorar la competitividad y productividad de los fruticultores de

aguacate ciacutetricos mango y plaacutetano del paiacutes caracterizando los sitios de produccioacuten para

proveer recomendaciones especiacuteficas por sitio

Antecedentes

Componentes del Proyecto AEPSCE

1bull Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los

sitios y las experiencias o eventos de los agricultores

2bull Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada

3bull Implementar manejo especiacutefico por sitio a traveacutes de grupos de

productores (compartiendo experiencias)

Coordinacioacuten (Cientiacutefica ndash Operativa)

Captura y anaacutelisis de informacioacuten (histoacutericadefinicioacuten de variables disentildeo de sistema decaptura)

Compilacioacuten de material teacutecnico para divulgacioacuten

Coordinacioacuten operativa

Enlaces institucionales

Socializacioacuten del proyecto

Formacioacuten de grupos

Roles

Cadenas productivas (mango aguacte citricos plaacutetano)

Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el paiacutes por medio de un

sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias entre

productores de ciacutetricos aguacate mango y plaacutetano

Objetivos de AEPSCEPrincipal

Especiacuteficos

Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilar

informacioacuten de eventos

Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la

toma de decisiones de los fruticultores

Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de

enriquecer el sistema con informacioacuten sean asesorados

en la toma de decisiones en teacuterminos de competitividad y

rentabilidad

Capacitar a los diferentes actores en la

implementacioacuten de AESCE en el sector hortofrutiacutecola

nacional

ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo

Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo el agricultor y

caracterizar las condiciones de un gran nuacutemero de eacutestos experimentos

seria posible deducir las praacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas

para tener altas producciones en sitios especiacuteficos

Hipoacutetesis

Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro

Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente

Los fruticultores estableceraacuten una cultura de registro de

informacioacuten

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

To

ns

Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

-6000

-4000

-2000

000

2000

4000

6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 4: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Seguacuten CENICANtildeA El arte de realizar las praacutecticas agronoacutemicas requeridas por un

cultivo de acuerdo con las condiciones espaciales y temporales del sitio donde se

cultiva para obtener de ella su maacuteximo rendimiento potencial

La informacioacuten de las caracteriacutesticas de cada sitio de cultivo es la base para orientar

los procesos de transferencia de tecnologiacutea que traen consigo impacto econoacutemico

(Isaacs et al 2004)

Definiciones

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

Manejo de lotes seguacuten sus caracteacuteriacutesticasparticulares

Mide la variacioacuten entre lotes

Analiza el efecto que una combinacioacuten defactores tienen sobre la productividad

Modelos construidos con limitadoconocimiento acerca de la interaccioacuten de losfactores que determinan el crecimiento de unaplanta ndash Relaciones aproximadas

Manejo a nivel sub-lote usando datos demayor resolucioacuten

Mide la variacioacuten dentro del lote

Analiza el efecto de cada factor sobre laproductividad

Modelos requieren conocimiento detalladode procesos involucrados en el crecmiento delas plantas (relaciones maacutes exactas)

Agricultura de Precisioacuten (AP)

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

ReferenciasPlant 2001 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2009 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2011 Agricultural SystemsCock et al 2011 Agricultural Systems

Definiciones

Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias en las

caracteriacutesticas de los suelos climaacuteticas o topograacuteficas o debido a la intervencioacuten del agricultor

quien implementa y experimenta con diversas praacutecticas agriacutecolas

Edad de plantas

Tipo de suelo

Tipos de manejo

Variedades

Definiciones

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

Cantildea de azuacutecar CENICANtildeA maacutes de 20 antildeos de AEPS hoy diacutea mayores productores de

cantildeaaacuterea Cuentan con zonificaciones agroecoloacutegicas que describen la disponibilidad de agua

tipo de suelos y clima facilitando desarrollo de la AEPS y la adaptacioacuten de variedades a las

condiciones del valle

Cafeacute DAPA ndash Federacioacuten Nacional de cafeteros hace 7 antildeos donde se hizo la

identificacioacuten de condiciones agroecoloacutegicas favorables para calidad de cafeacute en taza y

denominacioacuten de origen

Frutales poco investigados BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD Identificacioacuten de condiciones de

suelos clima y manejo agronoacutemico en los cultivos de lulo y mora que generan incrementos yo

disminucioacuten de la produccioacuten

Frutales AEPSCE CIAT ndash ASOHOFRUCOL ndash FNFH Agricultura especiacutefica por sitio

compartiendo experiencias Mejorar la competitividad y productividad de los fruticultores de

aguacate ciacutetricos mango y plaacutetano del paiacutes caracterizando los sitios de produccioacuten para

proveer recomendaciones especiacuteficas por sitio

Antecedentes

Componentes del Proyecto AEPSCE

1bull Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los

sitios y las experiencias o eventos de los agricultores

2bull Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada

3bull Implementar manejo especiacutefico por sitio a traveacutes de grupos de

productores (compartiendo experiencias)

Coordinacioacuten (Cientiacutefica ndash Operativa)

Captura y anaacutelisis de informacioacuten (histoacutericadefinicioacuten de variables disentildeo de sistema decaptura)

Compilacioacuten de material teacutecnico para divulgacioacuten

Coordinacioacuten operativa

Enlaces institucionales

Socializacioacuten del proyecto

Formacioacuten de grupos

Roles

Cadenas productivas (mango aguacte citricos plaacutetano)

Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el paiacutes por medio de un

sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias entre

productores de ciacutetricos aguacate mango y plaacutetano

Objetivos de AEPSCEPrincipal

Especiacuteficos

Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilar

informacioacuten de eventos

Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la

toma de decisiones de los fruticultores

Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de

enriquecer el sistema con informacioacuten sean asesorados

en la toma de decisiones en teacuterminos de competitividad y

rentabilidad

Capacitar a los diferentes actores en la

implementacioacuten de AESCE en el sector hortofrutiacutecola

nacional

ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo

Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo el agricultor y

caracterizar las condiciones de un gran nuacutemero de eacutestos experimentos

seria posible deducir las praacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas

para tener altas producciones en sitios especiacuteficos

Hipoacutetesis

Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro

Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente

Los fruticultores estableceraacuten una cultura de registro de

informacioacuten

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

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presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

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1000

1500

2000

2500

3000

To

ns

Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

-6000

-4000

-2000

000

2000

4000

6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 5: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Manejo de lotes seguacuten sus caracteacuteriacutesticasparticulares

Mide la variacioacuten entre lotes

Analiza el efecto que una combinacioacuten defactores tienen sobre la productividad

Modelos construidos con limitadoconocimiento acerca de la interaccioacuten de losfactores que determinan el crecimiento de unaplanta ndash Relaciones aproximadas

Manejo a nivel sub-lote usando datos demayor resolucioacuten

Mide la variacioacuten dentro del lote

Analiza el efecto de cada factor sobre laproductividad

Modelos requieren conocimiento detalladode procesos involucrados en el crecmiento delas plantas (relaciones maacutes exactas)

Agricultura de Precisioacuten (AP)

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

ReferenciasPlant 2001 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2009 Computers and electronics in agricultureJimeacutenez et al 2011 Agricultural SystemsCock et al 2011 Agricultural Systems

Definiciones

Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias en las

caracteriacutesticas de los suelos climaacuteticas o topograacuteficas o debido a la intervencioacuten del agricultor

quien implementa y experimenta con diversas praacutecticas agriacutecolas

Edad de plantas

Tipo de suelo

Tipos de manejo

Variedades

Definiciones

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

Cantildea de azuacutecar CENICANtildeA maacutes de 20 antildeos de AEPS hoy diacutea mayores productores de

cantildeaaacuterea Cuentan con zonificaciones agroecoloacutegicas que describen la disponibilidad de agua

tipo de suelos y clima facilitando desarrollo de la AEPS y la adaptacioacuten de variedades a las

condiciones del valle

Cafeacute DAPA ndash Federacioacuten Nacional de cafeteros hace 7 antildeos donde se hizo la

identificacioacuten de condiciones agroecoloacutegicas favorables para calidad de cafeacute en taza y

denominacioacuten de origen

Frutales poco investigados BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD Identificacioacuten de condiciones de

suelos clima y manejo agronoacutemico en los cultivos de lulo y mora que generan incrementos yo

disminucioacuten de la produccioacuten

Frutales AEPSCE CIAT ndash ASOHOFRUCOL ndash FNFH Agricultura especiacutefica por sitio

compartiendo experiencias Mejorar la competitividad y productividad de los fruticultores de

aguacate ciacutetricos mango y plaacutetano del paiacutes caracterizando los sitios de produccioacuten para

proveer recomendaciones especiacuteficas por sitio

Antecedentes

Componentes del Proyecto AEPSCE

1bull Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los

sitios y las experiencias o eventos de los agricultores

2bull Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada

3bull Implementar manejo especiacutefico por sitio a traveacutes de grupos de

productores (compartiendo experiencias)

Coordinacioacuten (Cientiacutefica ndash Operativa)

Captura y anaacutelisis de informacioacuten (histoacutericadefinicioacuten de variables disentildeo de sistema decaptura)

Compilacioacuten de material teacutecnico para divulgacioacuten

Coordinacioacuten operativa

Enlaces institucionales

Socializacioacuten del proyecto

Formacioacuten de grupos

Roles

Cadenas productivas (mango aguacte citricos plaacutetano)

Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el paiacutes por medio de un

sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias entre

productores de ciacutetricos aguacate mango y plaacutetano

Objetivos de AEPSCEPrincipal

Especiacuteficos

Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilar

informacioacuten de eventos

Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la

toma de decisiones de los fruticultores

Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de

enriquecer el sistema con informacioacuten sean asesorados

en la toma de decisiones en teacuterminos de competitividad y

rentabilidad

Capacitar a los diferentes actores en la

implementacioacuten de AESCE en el sector hortofrutiacutecola

nacional

ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo

Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo el agricultor y

caracterizar las condiciones de un gran nuacutemero de eacutestos experimentos

seria posible deducir las praacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas

para tener altas producciones en sitios especiacuteficos

Hipoacutetesis

Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro

Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente

Los fruticultores estableceraacuten una cultura de registro de

informacioacuten

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

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20000

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1500

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To

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Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

-6000

-4000

-2000

000

2000

4000

6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 6: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias en las

caracteriacutesticas de los suelos climaacuteticas o topograacuteficas o debido a la intervencioacuten del agricultor

quien implementa y experimenta con diversas praacutecticas agriacutecolas

Edad de plantas

Tipo de suelo

Tipos de manejo

Variedades

Definiciones

Agricultura especiacutefica por sitio (AEPS)

Cantildea de azuacutecar CENICANtildeA maacutes de 20 antildeos de AEPS hoy diacutea mayores productores de

cantildeaaacuterea Cuentan con zonificaciones agroecoloacutegicas que describen la disponibilidad de agua

tipo de suelos y clima facilitando desarrollo de la AEPS y la adaptacioacuten de variedades a las

condiciones del valle

Cafeacute DAPA ndash Federacioacuten Nacional de cafeteros hace 7 antildeos donde se hizo la

identificacioacuten de condiciones agroecoloacutegicas favorables para calidad de cafeacute en taza y

denominacioacuten de origen

Frutales poco investigados BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD Identificacioacuten de condiciones de

suelos clima y manejo agronoacutemico en los cultivos de lulo y mora que generan incrementos yo

disminucioacuten de la produccioacuten

Frutales AEPSCE CIAT ndash ASOHOFRUCOL ndash FNFH Agricultura especiacutefica por sitio

compartiendo experiencias Mejorar la competitividad y productividad de los fruticultores de

aguacate ciacutetricos mango y plaacutetano del paiacutes caracterizando los sitios de produccioacuten para

proveer recomendaciones especiacuteficas por sitio

Antecedentes

Componentes del Proyecto AEPSCE

1bull Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los

sitios y las experiencias o eventos de los agricultores

2bull Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada

3bull Implementar manejo especiacutefico por sitio a traveacutes de grupos de

productores (compartiendo experiencias)

Coordinacioacuten (Cientiacutefica ndash Operativa)

Captura y anaacutelisis de informacioacuten (histoacutericadefinicioacuten de variables disentildeo de sistema decaptura)

Compilacioacuten de material teacutecnico para divulgacioacuten

Coordinacioacuten operativa

Enlaces institucionales

Socializacioacuten del proyecto

Formacioacuten de grupos

Roles

Cadenas productivas (mango aguacte citricos plaacutetano)

Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el paiacutes por medio de un

sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias entre

productores de ciacutetricos aguacate mango y plaacutetano

Objetivos de AEPSCEPrincipal

Especiacuteficos

Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilar

informacioacuten de eventos

Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la

toma de decisiones de los fruticultores

Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de

enriquecer el sistema con informacioacuten sean asesorados

en la toma de decisiones en teacuterminos de competitividad y

rentabilidad

Capacitar a los diferentes actores en la

implementacioacuten de AESCE en el sector hortofrutiacutecola

nacional

ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo

Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo el agricultor y

caracterizar las condiciones de un gran nuacutemero de eacutestos experimentos

seria posible deducir las praacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas

para tener altas producciones en sitios especiacuteficos

Hipoacutetesis

Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro

Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente

Los fruticultores estableceraacuten una cultura de registro de

informacioacuten

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

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presencia

Variables

ambientales

Evidencia

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presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

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Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

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Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 7: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Cantildea de azuacutecar CENICANtildeA maacutes de 20 antildeos de AEPS hoy diacutea mayores productores de

cantildeaaacuterea Cuentan con zonificaciones agroecoloacutegicas que describen la disponibilidad de agua

tipo de suelos y clima facilitando desarrollo de la AEPS y la adaptacioacuten de variedades a las

condiciones del valle

Cafeacute DAPA ndash Federacioacuten Nacional de cafeteros hace 7 antildeos donde se hizo la

identificacioacuten de condiciones agroecoloacutegicas favorables para calidad de cafeacute en taza y

denominacioacuten de origen

Frutales poco investigados BIOTEC ndash CIAT ndash HEIG-VD Identificacioacuten de condiciones de

suelos clima y manejo agronoacutemico en los cultivos de lulo y mora que generan incrementos yo

disminucioacuten de la produccioacuten

Frutales AEPSCE CIAT ndash ASOHOFRUCOL ndash FNFH Agricultura especiacutefica por sitio

compartiendo experiencias Mejorar la competitividad y productividad de los fruticultores de

aguacate ciacutetricos mango y plaacutetano del paiacutes caracterizando los sitios de produccioacuten para

proveer recomendaciones especiacuteficas por sitio

Antecedentes

Componentes del Proyecto AEPSCE

1bull Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los

sitios y las experiencias o eventos de los agricultores

2bull Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada

3bull Implementar manejo especiacutefico por sitio a traveacutes de grupos de

productores (compartiendo experiencias)

Coordinacioacuten (Cientiacutefica ndash Operativa)

Captura y anaacutelisis de informacioacuten (histoacutericadefinicioacuten de variables disentildeo de sistema decaptura)

Compilacioacuten de material teacutecnico para divulgacioacuten

Coordinacioacuten operativa

Enlaces institucionales

Socializacioacuten del proyecto

Formacioacuten de grupos

Roles

Cadenas productivas (mango aguacte citricos plaacutetano)

Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el paiacutes por medio de un

sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias entre

productores de ciacutetricos aguacate mango y plaacutetano

Objetivos de AEPSCEPrincipal

Especiacuteficos

Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilar

informacioacuten de eventos

Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la

toma de decisiones de los fruticultores

Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de

enriquecer el sistema con informacioacuten sean asesorados

en la toma de decisiones en teacuterminos de competitividad y

rentabilidad

Capacitar a los diferentes actores en la

implementacioacuten de AESCE en el sector hortofrutiacutecola

nacional

ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo

Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo el agricultor y

caracterizar las condiciones de un gran nuacutemero de eacutestos experimentos

seria posible deducir las praacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas

para tener altas producciones en sitios especiacuteficos

Hipoacutetesis

Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro

Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente

Los fruticultores estableceraacuten una cultura de registro de

informacioacuten

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

To

ns

Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

-6000

-4000

-2000

000

2000

4000

6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 8: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Componentes del Proyecto AEPSCE

1bull Recopilar informacioacuten sobre las caracteriacutesticas ambientales de los

sitios y las experiencias o eventos de los agricultores

2bull Analizar e interpretar la informacioacuten recopilada

3bull Implementar manejo especiacutefico por sitio a traveacutes de grupos de

productores (compartiendo experiencias)

Coordinacioacuten (Cientiacutefica ndash Operativa)

Captura y anaacutelisis de informacioacuten (histoacutericadefinicioacuten de variables disentildeo de sistema decaptura)

Compilacioacuten de material teacutecnico para divulgacioacuten

Coordinacioacuten operativa

Enlaces institucionales

Socializacioacuten del proyecto

Formacioacuten de grupos

Roles

Cadenas productivas (mango aguacte citricos plaacutetano)

Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el paiacutes por medio de un

sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias entre

productores de ciacutetricos aguacate mango y plaacutetano

Objetivos de AEPSCEPrincipal

Especiacuteficos

Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilar

informacioacuten de eventos

Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la

toma de decisiones de los fruticultores

Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de

enriquecer el sistema con informacioacuten sean asesorados

en la toma de decisiones en teacuterminos de competitividad y

rentabilidad

Capacitar a los diferentes actores en la

implementacioacuten de AESCE en el sector hortofrutiacutecola

nacional

ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo

Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo el agricultor y

caracterizar las condiciones de un gran nuacutemero de eacutestos experimentos

seria posible deducir las praacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas

para tener altas producciones en sitios especiacuteficos

Hipoacutetesis

Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro

Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente

Los fruticultores estableceraacuten una cultura de registro de

informacioacuten

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

0

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1000

1500

2000

2500

3000

To

ns

Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

-6000

-4000

-2000

000

2000

4000

6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 9: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Coordinacioacuten (Cientiacutefica ndash Operativa)

Captura y anaacutelisis de informacioacuten (histoacutericadefinicioacuten de variables disentildeo de sistema decaptura)

Compilacioacuten de material teacutecnico para divulgacioacuten

Coordinacioacuten operativa

Enlaces institucionales

Socializacioacuten del proyecto

Formacioacuten de grupos

Roles

Cadenas productivas (mango aguacte citricos plaacutetano)

Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el paiacutes por medio de un

sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias entre

productores de ciacutetricos aguacate mango y plaacutetano

Objetivos de AEPSCEPrincipal

Especiacuteficos

Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilar

informacioacuten de eventos

Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la

toma de decisiones de los fruticultores

Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de

enriquecer el sistema con informacioacuten sean asesorados

en la toma de decisiones en teacuterminos de competitividad y

rentabilidad

Capacitar a los diferentes actores en la

implementacioacuten de AESCE en el sector hortofrutiacutecola

nacional

ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo

Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo el agricultor y

caracterizar las condiciones de un gran nuacutemero de eacutestos experimentos

seria posible deducir las praacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas

para tener altas producciones en sitios especiacuteficos

Hipoacutetesis

Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro

Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente

Los fruticultores estableceraacuten una cultura de registro de

informacioacuten

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

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40000

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1500

2000

2500

3000

To

ns

Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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2000

4000

6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 10: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el paiacutes por medio de un

sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias entre

productores de ciacutetricos aguacate mango y plaacutetano

Objetivos de AEPSCEPrincipal

Especiacuteficos

Caracterizar los sitios de produccioacuten y recopilar

informacioacuten de eventos

Constituir un sistema de informacioacuten para orientar la

toma de decisiones de los fruticultores

Propiciar que grupos de fruticultores ademaacutes de

enriquecer el sistema con informacioacuten sean asesorados

en la toma de decisiones en teacuterminos de competitividad y

rentabilidad

Capacitar a los diferentes actores en la

implementacioacuten de AESCE en el sector hortofrutiacutecola

nacional

ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo

Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo el agricultor y

caracterizar las condiciones de un gran nuacutemero de eacutestos experimentos

seria posible deducir las praacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas

para tener altas producciones en sitios especiacuteficos

Hipoacutetesis

Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro

Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente

Los fruticultores estableceraacuten una cultura de registro de

informacioacuten

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

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20000

25000

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To

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Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 11: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

ldquoCada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia experimento o evento uacutenicordquo

Si fuese posible compilar la informacioacuten de lo que hizo el agricultor y

caracterizar las condiciones de un gran nuacutemero de eacutestos experimentos

seria posible deducir las praacutecticas y condiciones agroambientales oacuteptimas

para tener altas producciones en sitios especiacuteficos

Hipoacutetesis

Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro

Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente

Los fruticultores estableceraacuten una cultura de registro de

informacioacuten

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

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presencia

Variables

ambientales

Evidencia

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presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

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Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

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1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 12: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Principio 1 Cultura de medicioacuten y registro

Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente

Los fruticultores estableceraacuten una cultura de registro de

informacioacuten

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

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40000

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2500

3000

To

ns

Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

-6000

-4000

-2000

000

2000

4000

6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

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tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 13: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Principio 2 Conocimiento colectivo

Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es

aprovechado

Si todos comparten experiencias todos se benefician

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

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To

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Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

-6000

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4000

6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 14: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Principio 3 Uso de tecnologiacutea informaacutetica

Las tecnologiacuteas de informacioacuten y comunicacioacuten (TICs) conectan

conocimiento

Revolucioacuten en la toma procesamiento anaacutelisis y entrega de informacioacuten

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

15000

20000

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2500

3000

To

ns

Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

-6000

-4000

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4000

6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 15: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

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Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 16: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Clima Topografiacutea y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

Produccioacuten y calidad Cultivos en condiciones climaticas

apropiadas y suelos favolrables Praacutecticas mas adecuadas Adaptacioacuten de variedades

Informacioacuten de una unidad de manejo

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

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Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 17: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Toma de Informacioacuten en Campo

Android 22 FroyoSamsung Galaxy Fit

GPS

Inclinoacutemetro

Disentildeo y Evaluacioacuten de Formulas de captura

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

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2500

3000

To

ns

Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

-6000

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2000

4000

6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 18: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Georeferenciacioacuten de las unidades de manejo

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

15000

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25000

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2000

2500

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To

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Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

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(k

gp

lan

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 19: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

WorldClim provee datosmeteoroloacutegicos para todo elmundo compilados a partir debases de datos nacionales einternacionales

Temperatura precipitacioacuten y las 19 variables bioclim

Resolucioacuten 1 km

Usamos las19 variables bioclimaacuteticas

httpwwwworldclimorg

-301

305

Mean annual

temperature (ordmC)

0

12084

Annual

precipitation (mm)

Datos Climaacuteticos WorldClim

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

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25000

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2000

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To

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Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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2000

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1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 20: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Tropical Rainfall MeasuringMission liderado por la NASA yJAXA monitorea y estudia lasprecipitaciones tropicales ysubtropicales entre los 35degN y35degS Lanzado en 1997

Datos de precipitacioacuten mundial Resolucioacuten 28km y frecuencia de

3 horas

Usamos promedios diarios de precipitacioacuten

httptrmmgsfcnasagov

Datos de Precipitacioacuten TRMM

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

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Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 21: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

SRTM es un sistema de radarvoloacute a bordo de Endeavour enuna misioacuten de 11 diacuteas en febrerode 2000 liderado por NGA y laNASA

Produciendo una Base de datos digitales topograacuteficos de la

Tierra Resolucioacuten 90m y 30m

Usamos datos de Elevacioacuten 90m

httpsrtmcsicgiarorg

Con estos datos se puede obtener Elevacioacuten pendiente aspecto paisaje curvatura radiacioacuten solarhellip

Datos Topograacuteficos SRTM

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

10000

15000

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25000

30000

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40000

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2000

2500

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To

ns

Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

-6000

-4000

-2000

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2000

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1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 22: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Se capacita a losagricultores para lacaracterizacioacuten de lossuelos y el terreno encada unidad de manejode forma raacutepida sencillay confiable

Estos datos de caracterizacioacuten edaacutefica

son usados para alimentar los modelos

Datos de Suelo ndash Guiacutea RASTA

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

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presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

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Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

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Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 23: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Para cada finca se toman datosde manejo para las variedadessembradas

bull Distancia de siembra

bull Podas

bull Riego y Drenaje

bull Fertilizacioacuten

bull Manejo Fitosanitario

bull Praacutecticas Culturales

bull Produccioacuten y Calidad

Datos de Manejo

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

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15000

20000

25000

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To

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Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 24: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

5 Implementacioacuten

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

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presencia

Variables

ambientales

Evidencia

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presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

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Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

5000

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To

ns

Has

Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

-6000

-4000

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6000

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3Lu

lo y

ield

(k

gp

lan

tw

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

Page 25: Karolina Argote - Agricultura Especifica por Sitio SENA Neiva

Limpieza y Estandarizacioacuten de Datos

HomologeIdentificacioacuten de sitios

Edafoloacutegica y climaacuteticamente similares

MaxentIdentificacioacuten de Nichos basado en modelos de

maacutexima entropiacutea

Recoleccioacuten de Informacioacuten

Modelos de Respuesta

Modelos de Nicho

Metodologiacutea

Bases de Datos de Libre acceso WorldClim-19 Bioclim TRMM-Precipitacioacuten SRTM-Elevacioacuten

Datos de Caracterizacioacuten de las fincas GPS ndash Suelos ndash Manejo

Modelos Parameacutetricos

Modelos No Parameacutetricos

Agricultores con condiciones similares

Talleres de Retroalimentacioacuten

Variables maacutes relevantes en la produccioacuten

Benchmarking

Implementacioacuten de manejo especiacutefico por sitio y compartir de

experiencias

Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

es

de

dat

os

Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

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Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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1 2 3Lu

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Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

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Mediante el software Homologue se identifican sitios edafoloacutegica y climaacuteticamente

similares

El propoacutesito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades o extender tecnologiacuteas de un sitio a otro

Entradas

Puntos georefenciados de las unidades de manejo datos

climaacuteticos datos de suelo

Modelos de Nicho - Homologue

Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Evidencia

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presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

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Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

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Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

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Encuentra el nicho de un cultivo o una plaga basado

en probabilidades de presencia

Entradas

Puntos georefenciados delas unidades de manejovariables continuas(climaacuteticas precipitacioacutentemperatura 19 bioclim) ycategoacutericas Distribucioacuten de

probabilidad alrededor de cada variable

Modelo probabiliacutestico multivariado

Distribucioacuten probabiliacutestica potencial

Evidencia

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presencia

Variables

ambientales

Evidencia

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presencia

Variables

ambientales

Evidencia

de

presencia

Variables

ambientales

Modelos de Nicho - Maxent

bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

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Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

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Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

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1 2 3Lu

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

Aplicacioacuten en lineawwwfrutisitioorg

Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

Bases de Datos en liacutenea

Contactanoskaargotecgiarorgdjimenezcgiarorgwwwfrutisitioorg

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bull OLS (Ordinary least squares)

bull Regresiones robustas (permiten contrarrestar la influencia de outliers)

bull Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) permiten

estimar efectos fijos o aleatorios

Kiloslote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Anaacutelisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas

Modelos de Respuesta Regresiones Lineales

Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

Bas

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Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

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Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

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Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

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Compilacioacuten de la informacioacuten en bases de datos

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Kiloslote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Paraacutemetro Mat

Clima

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Modelos de Respuesta Regresiones No Lineales ndash Redes Neuronales

Edad Temperatura

MClementina MOneco

Altas Aacuterboles entre 10 y 13 antildeos Temperaturas entre 23 y 25 degC M Oneco

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

0

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Area Produccioacuten

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

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1 2 3Lu

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)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

4 Avances

CERCA DE 2000 REGISTROS

ARC_MAP

Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

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Edad Temperatura

MClementina MOneco

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Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Ciacutetricos

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

Altas Asistencia teacutecnica Caldas ppt entre 1900 y 2000 mm

Modelos de Respuesta Visualizacioacuten

Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

cultivadas en Tolima

Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

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Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

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Area Produccioacuten

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HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

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Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

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Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

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Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

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(a)

(b)

(c)

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Aguacate con datos de produccioacuten

Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

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Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

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Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

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Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

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Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

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bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

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Antioquia produce maacutes naranjacon la mitad de las hectaacutereas

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Departamento Aacuterea

(Has)

Rendimiento

(Kgha)

Antioquia 1163 30035

Tolima 2413 8625

Cesar 1884 11023

Cundinamarca 1440 9939

Magdalena 483 18772

Boliacutevar 353 7453

Risaralda 156 10213

Coacuterdoba 262 18836

bull Estadiacutesticas MADRbull Manuales generalesbull Experiencias en otras condiciones

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

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Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

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Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

Contenido

1 Introduccioacuten

2 Datos de Entrada

3 Metodologiacutea

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Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

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bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

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Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-8000

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Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinacioacuten con metodologiacuteas tradicionales)

Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogeacuteneas y las fincas

bullEl modelo mixto explicoacute mas del 80 de variacioacuten en productividad de lulo

Zonas aptas para producir fruta de muy buena calidad

Zonas aptas para producir fruta que superan los criterios de calidad requeridos por la Agroindustria

Modelos de Anaacutelisis Ambiental para Calidad de Mangos Criollos

Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

Interpretacioacuten de la informacioacuten recopilada

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Temperatura entre 20 - 25 degC precipitacioacuten entre 1265 y 1465 mm

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Contenido

1 Introduccioacuten

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Participacioacuten Departamental del Proyecto

Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

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Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

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bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

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Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

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Captura de datos en campo

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Participacioacuten Departamental por Cultivo

Avances Antildeo 1 de 3El proyecto seraacute ejecutado durante 3 antildeos ahora llevamos un antildeo deejecucioacuten en el cual hemos realizado

bull Maacutes de 40 talleres de capacitacioacuten y retroalimentacioacuten a agricultores en

Captura de datos en campo

bull Donde esta mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciacioacuten(GPS Cartografiacutea social Google Earth)bull Conociendo el suelo con la metodologiacutea RASTAbull Formatos por moacutedulos para el registros de datos en campo

Importancia de asociatividad Procesos Rurales de Organizacioacuten y formacioacuten de Grupos de Productores wwwfrutisitioorg formatos digitales y registro en liacutenea para compartir informacioacuten Interpretacioacuten de resultados

bull Maacutes de 1200 agricultores capacitados en el manejo de la metodologiacutea RASTA

bull Alianzas estrateacutegicas con el SENA el proyecto ECAS secretarias y comiteacutes

departamentales capacitacioacuten actores del proyecto

Sistema de monitoreo descentralizado para la recopilacioacuten de eventos

Establecimiento de protocolos de anaacutelisis de agricultura sitio-especifico en liacutenea

Caracterizando mi finca ndash sistema en linea

46 De los lotestienen acceso a datos climaacuteticos

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Plataforma C-sar de CROPSTER ndash Mi finca y Visualizacioacuten de predicciones

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