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Monitoreo y mapeo de una década de prácticas agrícolas regenerativas en los Estados Unidos contiguos

Autores: Jones, Matthew O.; Figueiredo, Gleyce; Howson, Stephanie; Toro, Ana; Rundquist, Soren; Garner, Gregory; Della Nave, Facundo; Delgado, Grace; Yi, Zhuang-Fang; Ahn, Priscilla; Barrett, Samuel Jonathan; Bader, Marie; Rollend, Derek; Bendixen, Thaïs; Albrecht, Jeff; Sogomo, Kangogo; Musse, Zam Zam; Shriver, John

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Monitoreo y mapeo de una década de prácticas agrícolas regenerativas en los Estados Unidos contiguos


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Sensores remotos por satélite
Prácticas de agricultura regenerativa
Rotación de cultivos
Cultivo de cobertura
Labranza de conservación
Gestión agrícola sostenible

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La teledetección por satélite permite el monitoreo de prácticas de agricultura regenerativa, como la rotación de cultivos, el cultivo de cobertura y la labranza de conservación, lo que permite el seguimiento y la cuantificación a escalas sin precedentes. El sistema Monitor presentado aquí capitaliza el alcance y la escala de estos datos al integrar la identificación de cultivos, el cultivo de cobertura y las estimaciones de intensidad de labranza anualmente a escalas de campo en los Estados Unidos contiguos (CONUS) desde 2014 hasta 2023. Los resultados proporcionan el primer mapeo de estas prácticas con esta fidelidad temporal y escala espacial, desbloqueando valiosos conocimientos para la gestión agrícola sostenible. Monitor incorpora tres conjuntos de datos: CropID, un modelo de transformador de aprendizaje profundo que utiliza datos de Sentinel-2 y la Capa de Datos de Tierras Agrícolas del USDA (CDL) de 2018 a 2023 para predecir los tipos de cultivos anuales; los datos de raíces vivas, que utilizan datos del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) para determinar la presencia de cultivos de cobertura a través de la parametrización regional; y los datos de cobertura de residuos (RC), que utilizan el Índice de Diferencia Normalizada de Labranza (NDTI) y el índice de cobertura de residuos de cultivos (CRC) para evaluar la intensidad de labranza. El sistema calcula estadísticas a escala de campo e integra estos componentes para compilar un historial de gestión de campo completo. Los resultados se validan con 35,184 puntos de datos de verificación en el terreno de 19 estados de EE. UU., mostrando una precisión general del 80% para la identificación de cultivos, 78% para la detección de cultivos de cobertura y 63% para la intensidad de labranza. Además, las comparaciones con los datos del Censo Agrícola de USDA NASS indican que las tasas de adopción de cultivos de cobertura estaban dentro del 20% de las estimaciones para el 90% de los estados en 2017 y el 81% en 2022, mientras que para la labranza convencional, el 52% y el 25% de los estados estaban dentro del 20% de las estimaciones, aumentando al 75% y 67% para la labranza de conservación. Monitor proporciona una visión integral de las prácticas regenerativas por temporada de cultivo para todo el CONUS a lo largo de una década, apoyando la toma de decisiones para la gestión agrícola sostenible, incluidos los resultados asociados como reducciones en las emisiones, resiliencia de rendimiento a largo plazo y estabilidad de la cadena de suministro.

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