4. ELABORACIÓN Y TIPOS DE MAPAS
4.1 Pasos para la elaboración de un mapa de terreno
4.1.1 El uso de sensores remotos
El mayor inconveniente de los mapas de rendimiento (cuya elaboración trataremos en el siguiente apartado) es que éstos sólo pueden obtenerse durante la cosecha, mientras que en muchas ocasiones el agricultor necesita información acerca del estado de la plantación cuando todavía puede actuar sobre ella. Es en este punto donde los sensores remotos adquieren su importancia.
Las imágenes remotas tienen por finalidad grabar las diferencias en la luz reflejada producidas por diferentes objetos y formas en la superficie de la Tierra. Utilizando sensores remotos y cámaras, es posible observar el brillo de los objetos en puntos distintos a lo largo del espectro visible y la luz cercana al infrarrojo (NIR). Se sabe que las plantas reflejan grandes cantidades de luz cercana al infrarrojo, así como también reflejan la luz verde, mientras que absorben la luz roja y azul. De este modo, analizando las respuestas espectrales en varios intervalos de longitud de onda del espectro, tales como el azul, verde, rojo y NIR, se pueden calcular los índices de vegetación en una zona determinada.
Mediante estas imágenes y el uso de GIS, sistemas de procesamiento digital de imágenes y GPS se conseguirá una representación de los datos que dé idea de la variación espacial en el crecimiento de las plantas del cultivo, sin perder la conexión espacial entre ambas partes.
4.1.2 Pasos a seguir para la elaboración de un mapa del terreno
Una vez capturadas las imágenes, generalmente desde el aire, éstas deben ser digitalizadas (escaneando los negativos de las mismas, por ejemplo) y georreferenciadas a un sistema real de coordenadas (como puede ser el sistema universal Mercator). Para ello habrá sido necesario establecer un conjunto de puntos de control de referencia en la plantación a estudiar, utilizando un receptor GPS diferencial (DGPS). Estos puntos de control deben ser localizados con precisión tanto en las imágenes como en el suelo.
En el proceso de georreferencia se emplea el sistema GIS para registrar las imágenes digitales a los puntos de control. Un paso previo a este proceso será, en muchos casos, el ortorrectificar las imágenes adquiridas, de modo que se eliminen las distorsiones introducidas por la lente de la cámara. Para ello será útil el anteriormente citado conjunto de puntos de control, los cuales permitirán alargar o encoger las imágenes electrónicamente, de modo que sean espacialmente correctas.
Para realizar la tarea de georreferencia de un modo más completo, se marcan los puntos en la imagen a ser registrada, y a continuación se introducen las coordenadas de cada punto con objeto de crear una matriz de transformación de coeficientes. Tras esto, una función propia de GIS se encarga de aplicar la matriz de transformación para calcular las coordenadas reales de cada pixel en la imagen, transformando las dimensiones en x e y de cada pixel en coordenadas estándar.
Obtenidas las coordenadas reales, las imágenes registradas se clasifican en zonas de respuesta espectral similar por medio de un procedimiento de clasificación no supervisado. Una clasificación no supervisada es aquélla que identifica grupos naturales, o clases espectralmente homogéneas, dentro de los datos multiespectrales. Filtrando los mapas ya clasificados, es posible eliminar las pequeñas incursiones de otras clases dentro de una clase dominante, manteniendo gran parte del patrón espacial original.
La Figura 4.1 muestra un mapa clasificado y filtrado con cuatro diferentes zonas, cada una de ellas representando un nivel de producción diferente, dado por la Figura 4.2, en dos años consecutivos.
4.2 Yield Mapping (Mapas de Rendimiento)
4.2.1 ¿Qué es un mapa de rendimiento?
Imaginemos la siguiente situación: La media de una plantación de maíz fue de 120
bushels el año pasado, pero se sospecha que algunas zonas llegaron a producir hasta 160
bushels, mientras que otras tan sólo 80. Si el agricultor supiera a ciencia cierta qué
zonas son las que más producen, ¿las trataría de modo distinto? Esto es lo que un mapa
de rendimiento intenta reflejar: la variación espacial de la producción.
4.2.2 ¿Cómo se crea un mapa de rendimiento?
Para crear un mapa de rendimiento, basta con conocer en cada instante la posición exacta de la cosechadora y la cantidad de grano cosechado en esa posición. Por tanto, los mapas de rendimiento se obtienen a partir de los datos recopilados por una cosechadora que incluye un sistema de posicionamiento de vehículos junto con un sistema de sensores que calculan la cantidad de grano cosechado. Los datos de posición pueden obtenerse por medio de varios sistemas diferentes, pero actualmente el sistema estándar más utilizado es DGPS, debido a la ya mencionada mayor precisión proporcionada. Las medidas se realizan cada segundo (aproximadamente, dependerá del equipo a utilizar), y los datos a considerar son tres: latitud, longitud y cantidad de cosecha en ese punto.
Una vez obtenidos los datos y almacenados, éstos pueden ser procesados por medio de varias técnicas geoestadísticas (generalmente Kriging) y transformados en un mapa de rendimiento.
Obtenido el mapa, su interpretación es también muy importante, ya que una mala elección de la representación del mapa puede ser desorientativa, en lugar de ayudar a tomar decisiones. Dado que los mapas de rendimiento son utilizados con fines administrativos, las consideraciones espaciales son de gran peso. Un mapa con un exceso de variaciones no sería aconsejable a la hora de tomar decisiones. Para que el mapa sea significativo, requiere algún tipo de allanamiento de los datos, de modo que sólo los altibajos más importantes en la cantidad de cosecha se vean reflejados.
Las Figuras 4.3 y 4.4 nos sirven para ilustrar estos hechos. La Figura 4.3 muestra un
mapa de rendimiento que tiene demasiadas perturbaciones como para ser apropiado a la hora
de tomar decisiones. La Figura 4.4 (izquierda) nos muestra este mismo mapa, pero suavizado
por medio de un algoritmo, de modo que sólo se muestran las variaciones más importantes.
La Figura 4.4 (derecha) es el Mapa de datos potencial con la misma interpretación, pero
mostrando unos patrones de producción claramente distintos, esta vez sin las anomalías
propias de la cosecha.
4.2.3 Posibles errores cometidos durante la elaboración de un mapa de rendimiento
Los principales errores a considerar pueden dividirse en seis grupos:
1.- Desconocimiento de la anchura de la cosecha entrante en el cabezal durante la recolección Debido a los aparatos asociados a los sensores de grano que calculan la salida de la cosechadora en toneladas por hectárea. El peso se calcula a partir de la salida del sensor de grano a través del tiempo, y el área se deduce a partir de la anchura del cabezal de la cosechadora multiplicada por la distancia recorrida en ese tiempo.
2.- Retardo del grano a través del mecanismo de trilla Debido a que el grano tarda un tiempo finito en alcanzar los sensores de grano desde que se recolectó. De este modo, al arrancar la cosechadora ésta avanzaría un determinado trayecto hasta que los sensores detectaran entrada de grano, trayecto durante el cual se han estado realizando mediciones y obteniendo un nivel de cosecha nulo. Un caso parecido se daría al salir de una zona de elevado rendimiento y entrar en otra de bajo, o al salir de una de bajo rendimiento y entrar en otra de alto. Dado que el retardo puede variar durante la cosecha, no se traducirá tan sólo como un error de offset a lo largo de todo el mapa.
3.- El error inherente de precisión propio de GPS
4.- Salida de grano a través del sistema de transporte de la cosechadora
5.- Pérdida de grano por parte de la cosechadora
6.- Precisión y calibración de los sensores
4.3 Gross Margin Maps (Mapas de Margen de Beneficios)
Si el mapa de rendimiento puede considerarse como el ingreso de la granja a partir del campo, y el desembolso fuera la suma del coste fijo (renta) más el coste variable (semillas, fertilizantes, cosecha...), donde este coste variable se considera uniformemente aplicado, la diferencia entre ingresos y gastos nos daría el mapa de margen de beneficios.
Dado que se ha considerado un ingreso variable en el espacio, y unos gastos uniformes, el mapa de margen de beneficios tendrá exactamente la misma forma que el mapa de rendimiento, pero con un offset diferente. Este mapa de beneficios puede utilizarse para tomar decisiones directas, tales como qué zonas no son rentables para la producción, y por lo tanto sería mejor no cultivar.
La Figura 4.5 representa un mapa de margen de beneficios, para el caso concreto de un cultivo de trigo.
