USO DE SENSORES REMOTOS PARA ESTIMAR LA EVAPOTRANSPIRACIÓN DE CULTIVOS EN LA COMARCA LAGUNERA

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1 USO DE SENSORES REMOTOS PARA ESTIMAR LA EVAPOTRANSPIRACIÓN DE CULTIVOS EN LA COMARCA LAGUNERA Use of Remote Sensing to Estimate Crop Evapotranspiration in the Region Lagunera Arturo Reyes González 1, Juan Guillermo Martínez Rodríguez 1, Miguel Palomo-Rodríguez 1, Antonio Anaya Salgado 1 y Miguel Rivera González 2 1 Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). Campo Experimental La Laguna. Blvd. José Santos Valdez No. 1200, Matamoros, Coahuila, México. reyes.arturo@inifap.gob.mx 2 Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Relación Agua Suelo Planta Atmósfera. Km margen derecha Canal Sacramento, Gómez Palacio, Durango, México. RESUMEN La estimación precisa de las necesidades hídricas de los cultivos permite la gestión del riego adecuado y la conservación del agua. Un método de uso común y ampliamente recomendado para la estimación de los requerimientos de agua para los cultivos es el uso de la evapotranspiración de referencia (ET o ) y el coeficiente de cultivo (Kc). Los datos se colectaron de predios con cultivos forrajeros, en la parte baja del Río Nazas en la Comarca Lagunera. Las imágenes de satélite se tomaron mensualmente en días claros (sin nubes) de enero a diciembre del año 2011, con la ayuda de sensores remotos del LANDSAT 5 TM (Path/Row 30-42), posteriormente dichas imágenes se procesaron mediante el programa ERDAS IMAGINE versión 9.0. Una vez procesadas las imágenes de satélite para cada mes en estudio, se calibran en números digitales, primero a resplandor y luego a reflectancia. El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), toma en cuenta la reflectancia de las bandas del infrarrojo cercano y del rojo respectivamente. La evapotranspiración total durante el 2011 fue de 1763 mm, dicha ET correspondió al cultivo de alfalfa, mientras que para el cultivo de maíz forrajero fue de 703 mm. La ecuación lineal que se obtuvo de la relación entre Kc y SAVI permitió crear la curva de Kc para ambos cultivos. La estimación de la evapotranspiración del cultivo a partir del Kc y la evapotranspiración de referencia, son factores importantes en la planeación y operación de los sistemas de riego a nivel de predio. Palabras clave: Sensores remotos, Índice de vegetación, Coeficiente de cultivo (Kc) SUMMARY The precise estimation of crop water requirements allows for adequate irrigation management and water conservation. A commonly used and widely recommended method for estimating the crop water requirements is the use of reference evapotranspiration (ETr) and crop coefficient (Kc). The data were collected from farms with forage crops in the lower Nazas river in the Region Laguna. The satellite images were taken monthly on a clear day (clouds free) from January to December of 2011, with the help of remote sensing Landsat 5 TM (Path / Row 30-42), then the images were processed using ERDAS program IMAGINE version 9.0. Once processed satellite images for each month, they are calibrated in digital numbers, first to radiance and then to reflectance. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) takes into account the reflectance of near-infrared bands and red respectively. Total evapotranspiration during 2011 was 1763 mm, this ET corresponded to alfalfa, while for forage maize was 703 mm. The linear equation obtained from the relationship between Kc and SAVI allowed to create the Kc curve for both crops. The estimation of crop evapotranspiration from Kc and reference evapotranspiration are important factors in the planning and operation of irrigation systems at the farm level. Key words: Remote sensing, Vegetation index, Crop coefficient (Kc) 23

2 VOLUMEN 13 NÚMERO INTRODUCCIÓN La estimación precisa de las necesidades hídricas de los cultivos permite la gestión del riego adecuado y la conservación del agua. Un método de uso común y ampliamente recomendado para la estimación de los requerimientos de agua para los cultivos es el uso de la evapotranspiración de referencia (ET o ) y el coeficiente de cultivo (Kc) (Doorenbos y Pruitt 1977; Jensen et al., 1990; Allen et al., 1998, y ASCE-EWRI 2005). La evapotranspiración (ET), que incluye la transpiración de las plantas y la evaporación de agua desde la superficie del suelo o agua libre interceptada por el follaje, continúa siendo la de mayor importancia en la agricultura de riego. La ET de superficies con vegetación es el resultado de varios procesos físicos y biológicos, incluyendo el intercambio de radiación, transporte de vapor y el crecimiento biológico de funcionamiento en el sistema de participación de la hidrosfera, atmósfera y biosfera (Seller et al., 1996). Además, de que la ET varía regional y estacionalmente de acuerdo con las condiciones climáticas, de suelo y de vegetación (Hanson 1991). En condiciones de campo, los métodos más comunes para medir la ET sobre superficies homogéneas incluyen técnicas convencionales, tales como los lisímetros de pesada que miden el agua que se consume a través del ciclo de cultivo, otras son las mediciones de flujo utilizando sistemas de instrumentos de Eddy, Covarianza y estaciones agroclimáticas. Sin embargo, una limitación de estos sistemas es que proporcionan mediciones del punto de que no puedan representar completamente la ET de los predios, con excepción de donde se toma la medición. Para estimar la ET en múltiples predios, la teledetección por satélite se esta convirtiendo en la metodología para calcular el uso del agua por los cultivos, proporcionando estimaciones de ET a escala local y regional (Allen et al., 2007; Allen et al., 2011; Kjaersgaard et al., 2011). En los últimos años, las imágenes satelitales han mostrado ser de gran utilidad en la agricultura. La propiedad que tienen los cuerpos y particularmente la vegetación de absorber y reflejar energía proveniente del sol en rangos o bandas específicas del espectro electromagnético, hacen posible diferenciar entre tipos de cultivos agrícolas, así como el vigor de los mismos (Tasumi y Allen 2007; Glenn et al., 2011). La interpretación de estas mediciones se basa en la firma espectral en la que cada objeto refleja la energía que incide sobre él, o en la cantidad de energía que emite en función de su temperatura. Existe una gran diversidad en cuanto a la resolución temporal (frecuencia de monitoreo de un punto en particular), así como en la resolución espacial (área mínima detectable por pixel) por los satélites. En el primer caso va desde 15 min (GOES) hasta 26 días (LANDSAT). En el segundo caso, la superficie mínima toma valores de 2 m hasta 24 km (Garatuza et al., 2001). En este sentido la programación del riego requiere una estimación exacta de la evapotranspiración actual (ET c ) a lo largo de la estación de crecimiento del cultivo (Husanker et al., 2007; Glenn et al., 2011), para lo cual es necesario determinar empíricamente los coeficientes de cultivo (Kc), así como de la estimación de la Evapotranspiración de referencia (ET o ) del cultivo, y la relación se establece de la siguiente manera: ET c = Kc * ET o Kc = ET c / ET o Para la mayoría de los cultivos el coeficiente Kc se incrementa de un valor mínimo al inicio de la temporada hasta llegar a su valor máximo al alcanzar el cultivo su máximo desarrollo vegetativo (Figura 1); a medida que el cultivo senece el valor de Kc disminuye otra vez. La distribución estacional de los valores de Kc se conoce como curva de coeficientes de cultivo (Allen et al., 1998; Allen et al., 2005; Jayanthi et al., 2007). Sin embargo estos valores son puntuales y no son adecuados para lograr un manejo del agua a escalas espaciales del tamaño, por ejemplo de un Distrito de Riego. Figura 1. Curva del Kc de un cultivo estándar. 24

3 RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA En los Distritos de Riego, los cultivos se desarrollan de manera diferente año con año, aún cuando se encuentren dentro del mismo esquema de riego, y esto depende del lugar de establecimiento así como de las prácticas de manejo particulares en cada predio para cada cultivo. Por lo que es necesario buscar diferentes formas de medir el Kc de los cultivos, de manera tal que estas mediciones sean fáciles de realizar, de bajo costo y en tiempo real. Uno de estas formas es el uso de imágenes espectrales provenientes de plataformas satelitales, aprovechando que los factores que afectan al Kc del cultivo afectan también a los índices espectrales de vegetación (ISV) (Gontia y Tiwari 2010). El objetivo de este trabajo fue estimar la evapotranspiración de los cultivos forrajeros en la Comarca Lagunera, mediante el uso de imágenes satelitales tipo LANDSAT asociadas a la red local de monitoreo agroclimático. MATERIALES Y MÉTODOS Los datos se colectaron de predios con cultivos forrajeros, en la parte baja del Río Nazas en la Comarca Lagunera (Figura 2), la cual se encuentra entre 101º 41 y 104º 61 O así como 24º 59 y 26º 53 N; tiene una superficie de km con una altitud de 1100 m. El clima es seco desértico, con lluvias en verano e invierno fresco, la precipitación media es de 242 mm y la temperatura media anual es de 24 C. Figura 2. Vista panorámica de la parte baja del rio Nazas (Comarca Lagunera). Las imágenes de satélite se tomaron mensualmente en días claros (sin nubes) de enero a diciembre del año 2011, con la ayuda de sensores remotos del LANDSAT 5 TM (Path/Row 30-42), posteriormente dichas imágenes se procesaron mediante el programa ERDAS IMAGINE versión 9.0 (Figura 3). 25

4 VOLUMEN 13 NÚMERO Figura 3. Modelo del programa ERDAS para procesar las imágenes de satelite. Una vez procesadas las imágenes de satélite para cada mes en estudio, se procede a calibrar los números digitales, primero a resplandor y luego a reflectancia, ambas con sus respectivas ecuaciones, como se observa en la siguiente figura. La reflectancia varía con la longitud de onda para la mayoría de los cultivos, ya que la energía en ciertas longitudes es dispersada o absorbida a diferentes grados (Figuras 4 y 5). Figura 4. Construcción del modelo para cambiar los números digitales a resplandor y a reflectancia. 26

5 RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA Figura 5. Reflectancia espectral de diferentes tipos de vegetación. Para el monitoreo de vegetación se utilizan, comúnmente, índices de vegetación espectrales basados en relaciones entre distintas bandas. El mayormente utilizado de estos es el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), el cual toma en cuenta la reflectancia de las bandas del infrarrojo cercano y del rojo respectivamente. Ya calculado el NDVI se procede a calcular el índice de vegetación (SAVI) para cada uno de loscultivos (Figuras 6 y 7). De acuerdo con el análisis de Huete (1988), el uso de SAVI en cultivos con poca cobertura vegetal, reduce sustancialmente el efecto del fondo del suelo y mejora la relación entre los parámetros biofísicos y el índice de vegetación. En este trabajo la principal razón de la variabilidad de la reflectancia del suelo podría estar relacionada con la humedad proporcionada por los eventos de riegos. Figura 6. Creación de modelos para calcular el NDVI y SAVI respectivamente. 27

6 VOLUMEN 13 NÚMERO Figura 7. Imagen procesada con valores de SAVI RESULTADOS Y DISCUSIÓN La evapotranspiración total durante el 2011 fue de 1763 mm (Figura 8), dicha ET correspondió al cultivo de alfalfa y para el cultivo de maíz forrajero fue de 703 mm. Por otro lado el porcentaje de humedad relativa (HR) para ese año fue mayor en los meses de enero y diciembre, mientras que el menor porcentaje se presentó en los primeros días del mes de abril. Figura 8. Temperatura y humedad relativa durante el año 2011, en la Comarca Lagunera. 28

7 RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA En el contexto del uso de agua por los cultivos, la información proveniente de los sensores instalados sobre plataformas satelitales se utiliza para estimar la cantidad de biomasa fotosintéticamente activa presente en un sitio determinado y para medir la temperatura de la vegetación y compararla con la temperatura del aire, y establecer el estado hídrico en que se encuentra la misma. Recientemente diversos investigadores han realizado mediciones de ET c en diferentes cultivos y en vegetación natural con la finalidad de determinar factores de cultivos y asociarlos con los índices de vegetación (Baush 1993; Husanker et al., 2005; Neale et al., 2005; Campos et al., 2010; Glenn et al., 2011). En este caso se utilizó el índice de vegetación conocido como SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) (Huete, 1988). La ventaja de este índice es que discrimina el efecto del suelo cuando la cobertura vegetal es escasa. Otro aspecto importante relacionado con la evapotranspiración es que el coeficiente de cultivo representa en tiempo real la condición actual del cultivo en el campo. Las Figuras 9 y 10 muestran las estimaciones del Kc utilizando el índice SAVI así como el método estándar de la FAO para los cultivos de maíz y alfalfa respectivamente; así pues el índice de vegetación, el coeficiente de cultivo y la ET c permiten estimar en tiempo real las necesidades hídricas de los cultivos Figuras 9 y 10. Regresión lineal entre el Kc y el SAVI (9) y el coeficiente de cultivo Kc, a partir del SAVI y el método estándar de FAO 1998, para el cultivo de maíz forrajero (10). La ecuación lineal que se obtuvo de la relación entre Kc y SAVI, permitió crear la curva de Kc para ambos cultivos. Los valores de Kc se multiplicaron por la evapotranspiración de referencia (ET o ), la cual se tomó de la estación agrometeorológica del Campo Experimental la Laguna y posteriormente se genero la evapotranspiración del cultivo (ET c ). La ET o fue calculada mediante la ecuación Penman-Monteith (Allen et al., 1998). G= Flujo del calor en el suelo, P a= Densidad media del aire a presión, constante, C p = Calor especifico del aire, (e s -e a )=Déficit de presión del vapor de aire, γ= Constante psicométrica, r s y r a = Resistencia superficial y aerodinámica. Cabe mencionar que para el cultivo de maíz (Figura 11), las necesidades hídricas en las primeras etapas son mínimas con respecto a la demanda atmosférica y por consiguiente se puede ahorrar un determinado volumen de agua en esa etapa, mientras que para el cultivo de alfalfa (Figura 12), si se usara el coeficiente de cultivo multiplicado por la evapotranspiración de referencia, se obtendría un mejor manejo del recurso hídrico en los predios de la región. Donde: λ= Calor latente de evaporización, ET = Evapotranspiración de referencia (pasto), Δ = Representa la pendiente de la curva de presión de vapor de saturación, R n = Radiación neta, 29

8 VOLUMEN 13 NÚMERO Figuras 11 y 12. Determinación ET c a partir del Kc en función de SAVI y ET o para maíz y alfalfa en la Comarca Lagunera. En la actualidad la metodología para estimar Kc a través de imágenes satelitales está siendo utilizada en diversos países para calcular las necesidades hídricas de los cultivos (ET c ) y en programar el riego, ambos parámetros representan una buena aproximación para determinar el consumo de agua de los cultivos. CONCLUSIONES El Kc derivado de imágenes satelitales e índices de vegetación es una herramienta valiosa en la estimación de los requerimientos hídricos y la programación del riego de los cultivos. La estimación de la evapotranspiración del cultivo a partir del Kc y la evapotranspiración de referencia, son factores importantes en la planeación y operación de los sistemas de riego a nivel de predio. Los resultados obtenidos utilizando esta metodología para maíz forrajero y alfalfa se ajustan en buena medida a las observaciones de campo cuando se asocian a ET o obtenida a partir de estaciones meteorológicas locales; por lo que el manejo y aplicación del riego es más eficiente si se consideran ambos factores. LITERATURA CITADA Allen, R. G., Pereira L. S., Raes D., Smith M Crop evapotranspiration. FAO Irrigation and drainage Paper 56, Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, p Allen, R. G., Pereira L. S., Smith M, Raes D., Wright J. L., FAO 56 Dual crop coefficient method for estimating evaporation from soil and application extensions. Journal of Irrigation and Drainage Engineering ASCE 131. Allen, R. G., Tasumi, M., Trezza, R Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)-Model. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 133: Allen, R. G., Irmak, A., Trezza, R., Hendrickx, J. M. H., Bastiaansssen, W., Kjaersgaard, J Satellite-based ET estimation in agriculture using SEBAL and METRIC. Hydrol. Process. 25: ASCE-EWRI, The ASCE Standardized Reference Evapotranspiration Equation. Report of the ASCE-EWRI Task Committee on Standardization of Reference Evapotranspiration. ASCE, Reston, Virginia. 147 p. 30

9 RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA Bausch, W. C Soil background effects on reflectancebased crop coefficients for corn. Remote Sensing of Environment 46, Campos, I., Neale C. M. U., Calera A., Balbontín C., Gonzalez-Piqueiras J Assessing satellite-based basal crop coefficient for irrigated grapes (Vitis vinífera L.). Agricultural Water Management 98: Doorenbos, J., Pruitt, W. O Guidelines for predicting crop water requirements. Irrigation and Drainage Paper No 24, FAO. Rome, Italy. Garatuza-Payan, J., Pinker, R.T., Shuttleworth, W J., and Watts Solar radiation and evapotranspiration in north Mexico estimated from remote sensed measurement of cloudninees. Hydrological Science Journal 46 (3): Glenn, E. P., Neale C. M. U., Husanker D. J., and Nagler P. L Vegetation index-based crop coefficients to estimate evapotranspiration by remote sensing in agricultural and natural ecosystem. Hidrol process Gontia, N. K., Tiwari K. N Estimation of crop coefficient and evapotranspiration of wheat (Triticum estivum) in an irrigation command using remote sensing and GIS. Water Resour Manage 24: Hanson, R. L Evapotranspiration and droughts. In: Paulson R. W, Chase E. B., Roberts, R. S., Moody, D. W. Compilers, National Water Summary hydrologic events and floods and droughts: U.S. Geological Survey Water-Supply Paper 2375, pp Huete, A. R A Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Rem. Sens. Environ. 25, Husanker, D. J., Pinter, P. J., Kimball, B. A Wheat basal crop coefficient determined by vegetation index. Irrig. Sci 24:1-14. Husanker, D. J, Fitzgerald G. J, French A. N, Clarke T. R, Ottman M. J., Pinter P.J Wheat irrigation management using multispectral crop coefficients. I. Crop evapotranspiration prediction. Transaction of the ASABE Jayanthi, H., Neale C. M. U., Wright J. L Development and validation of canopy reflectance-based crop coefficient for potato. Agricultural Water Management 88, Jensen, M. E., Burman, R. D., Allen, R. G Evapotranspiration and Irrigation Water Requirements. ASCE Manuals and Reports on Engineering Practice No. 70. ASCE, New York. 332 p. Kjaersgaard, J., Allen, R. G., Irmak, A Improved methods for estimating monthly and growing season ET using ME- TRIC applied to moderate resolution satellite imagery. Hydrol. process. 25: Neale, C. M. U., Jayanthi H., Wright J. L Irrigation water management using high resolution airborne remote sensing. Irrigation and Drainage Systems 19: Seller, P. J., Randall, D. A., Collatz, G. J., Berry, J. A., Field, C. B., Dazlich, D. A., Zhang, C., Collelo, G. D., Nounoua, L, A revised land surface parameterization (SiB2) for atmospheric GCMS. Part 1: Model formulation. J Clim 9: Tasumi, M., Allen, R Satellite based ET mapping to assess variation in ET with timing of crop development. Agricultural water management 88: