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Mapeo Digital de Suelos aplicado a la agricultura de precisión
Ing. Agr. Marcos Angelini
19 de julio de 2012
Mapas de suelos
ANTECEDENTES DEL ÁREA (Geológicos,
cartográficos, pedológicos, etc)
ANÁLISIS DEL PAISAJE: Delimitación de U.G.
MODELO SEDIMENTOLÓGICO/
PEDOLÓGICO
TRABAJO DE CAMPO (Descripción y muestreo
de suelos)
ANÁLISIS DE LABORATORIO (Físico-
químicos y mineralógicos)
CLASIFICACIÓN TAXONÓMICA Y
DELIMITACIÓN DE U.C.
MAPA DE SUELOS
GÉNESIS
EVALUACIÓN DE TIERRAS
Cartografía de suelos:
¿Qué ha cambiado?
Definición de Mapeo Digital de Suelo
“…es la generación de mapas de tipos o propiedades de suelos mediante relaciones cuantitativas (modelos de predicción) entre datos de suelos (observaciones de campo y
datos de laboratorio) y variables ambientales”.
1941
McBratney, et al.
• Proyectos actuales
Fundamentos del MDS
Jenny, 1941: S= f (cl.o.r.p.t.)
• cl: clima • o: organismos • r: topografia (relieve) • p: material de origen • t: tiempo
McBratney et al., 2003: Sc,p = f (s.c.o.r.p.a.n)
• s: suelos, otras propiedades del suelo; • c: clima, propiedades climáticas (temperatura, precipitación,
evapotranspiración) ; • o: organismos, vegetación, biomasa, fauna, actividad humana; • r: relieve, atributos del terreno; • p: material parental, litología; • a: edad, el factor tiempo; • n: espacio, posición espacial. McBratney et al., (2003) - Geoderma, 117:3-52
Sc,p = f (s.c.o.r.p.a.n)
Fundamentos del MDS
S – Suelo (mapas, perfiles)
C – Clima (temperatura...)
img. satélite
Mapas de Uso de
la Tierra,
NDVI, Biomassa
DEM + Derivadas
Altitud
Aspecto
Perfil de Curvatura
Curvatura de la Superficie
Índice de humedad (CTI)
P – Litología
A – Edad (pedogénesis)
N – Localización espacial (X,Y)
Mendonça-Santos et al., (2008) – In:Digital Soil Mapping with
limited data. Chapter 34, Springer, 2008
•Modelos de regresión linear •Modelos lineares generalizados •Modelos aditivos generalizados •Modelos de Árboles – clasificación y regresión •Redes Neuronales Artificiales •Sistemas de Lógica Difusa •Sistemas Expertos
R –
O –
Modelos Digitales de Elevación (DEM)
Fuentes de datos Auxiliares
Relevamiento planialtimétrico
con GPS diferencial
Modelos Digitales de Elevación (DEM) SRTM
Fuentes de datos Auxiliares
Modelos Digitales de Elevación (DEM) SRTM
Fuentes de datos Auxiliares
Imágenes Satelitales Landsat – MODIS – CBERS – IRS – etc.
Fuentes de datos Auxiliares
Que podemos obtener a partir de la Altitud del terreno
Relieve
La pendiente como tal es la
verdadera característica definitoria
del relieve
Pendientes
Debe considerarse como un
parámetro de relevancia en los
aspectos hidrológicos a través de
su influencia en la propia
caracterización morfológica del
terreno, especialmente en la
influencia que ésta tiene para los
aspectos climáticos a nivel local y
en las diferenciaciones entre, por
ejemplo, zonas de umbría y
solana,
Aspecto
Las curvaturas como tales
vienen a indicarnos la
morfología cóncava o convexa
del punto analizado de
acuerdo con una dirección
dada.
La curvatura horizontal
determina la forma del terreno
e el sentido de las curvas de
nivel
Curvatura horizontal
La curvatura vertical o perfil de
curvatura indica la forma de
las pendientes
Las curvaturas son sensibles
al ruido del DEM y requieren
de mayor resolución espacial
para su aplicación práctica.
Por ello deben tomarse con
prudencia estas variables.
Curvatura Vertical
Clasificación de las curvaturas
Copyright c2004 Víctor Olaya - Hidrología Computacional
Se basa en la orientación y se
utiliza para distinguir zonas de
flujos convergentes (valores
negativos – vaguadas) de
divergentes (valores positivos
– dorsales)
Índice de Convergencia
Originalmente fue definido
como para relacionar la
topografía con la acumulación
de agua en el suelo. Mayores
valores indican mayor
acumulación de agua
Índice de humedad
Relacionado con el factor L de la
ecuación USLE, permite identificar
las áreas de mayor longitud de las
pendientes
Factor LS
Altura del terreno sobre la red de canales
Esta variable relativiza el relieve de
tal manera que permite identificar
las áreas positivas y negativas del
terreno, destacando las lomas de
áreas planas. Es dependiente de la
red de canales.
Para identificar áreas
deposicionales, así como para
encontrar fuertes asociaciones
entre unidades geomorfológicas o
procesos pedogenéticos
predominantes y los valores
resultados,
Índice de llanura de fondo de valles
4/5
(a) EC 0-30 cm (dS/m);
(b) pH 0-30 cm;
(c) Clay 0-30 cm en (%);
(d) Silt 0-30 cm en (%);
(e) Sand 0-30 cm (%); (f) Depth profile (cm.)
MAPA DE SUELOS VS. MAPA MDS
Loma Plana Loma Pend. Pend. baja Bajos C
urs
os d
e a
gua
Establecimiento “El Ciclón”
El Ciclón
El Ciclón
Observaciones
de Suelos
Datos
Auxiliares
Sistema de
predicción de Suelo
(espacial, atributos)
Atributos del Suelo
Clases de Suelo Precisión espacial
Principios del MDS
450 muestras sobre 1400 ha: medición de profundidad de tosca.
Puntos de observación
Carré & Montanarella
Observaciones
de Suelos
Datos
Auxiliares
Sistema de
inferencia de Suelo
(espacial, atributos)
Atributos del Suelo
Clases de Suelo
Precisión
espacial
Principios del MDS
Datos Auxiliares
Carré & Montanarella
Observaciones
de Suelos
Datos
Auxiliares
Sistema de
inferencia de Suelo
(espacial, atributos)
Atributos del Suelo
Clases de Suelo
Precisión
espacial
Principios del MDS
Adaptado de Carré & Montanarella
Kriging
.
. .
.
. .
. .
. . . . . . .
γεj
distancia (m)
Sem
i-va
rianza
(proceso de interpolación basado en
la autocorrelación espacial de la
variable)
Sumatoria de dos mapas
predicción
kriging
regression-
kriging
Datos auxiliares
residuales
Variable predicha
Regresión Multilineal, Árboles de decisión y NNAs
Yj = a1 X1 + a2X2 + … + an Xn + εj
Variable del
suelo j residual j Covariables i
Espacialmente continuos Puntual
Observaciones
de Suelos
Datos
Auxiliares
Sistema de
inferencia de Suelo
(espacial, atributos)
Atributos del Suelo
Clases de Suelo
Precisión
espacial
Principios del MDS
Profundidad de tosca.
2/3 Data -> Model 1/3 Data -> Validation R2 = 0.47
RMSE = 16 cm
Mapa de Ambientes.
Productos derivados
Mapa de suelos - Ambientes.
Productos derivados
Productos derivados
Mapa de Suelos.
Conclusiones
• Para poder conocer como responderá el sistema debemos conocer como funciona
• Para saber como funciona el sistema debemos estudiar sus componentes
• El suelo es uno de los principales componentes del sistema y existen muchas herramientas para estudiarlo.
• Para todo esto, necesitamos CAPACITACIÓN
