Mapeo Digital de Suelos

Transcripción

1 Mapeo Digital de Suelos aplicado a la agricultura de precisión Ing. Agr. Marcos Angelini mangelini@cnia.inta.gov.ar 19 de julio de 2012

2 Mapas de suelos

3 Mapas de Suelos

4 ANTECEDENTES DEL ÁREA (Geológicos, cartográficos, pedológicos, etc) ANÁLISIS DEL PAISAJE: Delimitación de U.G. TRABAJO DE CAMPO (Descripción y muestreo de suelos) ANÁLISIS DE LABORATORIO (Físicoquímicos y mineralógicos) MODELO SEDIMENTOLÓGICO/ PEDOLÓGICO GÉNESIS CLASIFICACIÓN TAXONÓMICA Y DELIMITACIÓN DE U.C. MAPA DE SUELOS EVALUACIÓN DE TIERRAS

5 Cartografía de suelos:

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7 Qué ha cambiado?

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9 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.

10 1941 McBratney, et al.

11 Proyectos actuales Jenny, 1941: S= f (cl.o.r.p.t.) cl: clima o: organismos r: topografia (relieve) p: material de origen t: tiempo Fundamentos del MDS McBratney et al., 2003: S c,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

12 S C O R P A N Suelo (mapas, perfiles) 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) Litología Edad (pedogénesis) Localización espacial (X,Y) Fundamentos del MDS S c,p = f (s.c.o.r.p.a.n) 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 Mendonça-Santos et al., (2008) In:Digital Soil Mapping with limited data. Chapter 34, Springer, 2008

13 Fuentes de datos Auxiliares Modelos Digitales de Elevación (DEM) Relevamiento planialtimétrico con GPS diferencial

14 Fuentes de datos Auxiliares Modelos Digitales de Elevación (DEM) SRTM

15 Fuentes de datos Auxiliares Modelos Digitales de Elevación (DEM) SRTM

16 Fuentes de datos Auxiliares Imágenes Satelitales Landsat MODIS CBERS IRS etc.

17 Que podemos obtener a partir de la Altitud del terreno

18 Relieve

19 Pendientes La pendiente como tal es la verdadera característica definitoria del relieve

20 Aspecto 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,

21 Curvatura horizontal 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

22 Curvatura Vertical 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.

23 Clasificación de las curvaturas Copyright c2004 Víctor Olaya - Hidrología Computacional

24 Índice de Convergencia Se basa en la orientación y se utiliza para distinguir zonas de flujos convergentes (valores negativos vaguadas) de divergentes (valores positivos dorsales)

25 Índice de humedad Originalmente fue definido como para relacionar la topografía con la acumulación de agua en el suelo. Mayores valores indican mayor acumulación de agua

26 Factor LS Relacionado con el factor L de la ecuación USLE, permite identificar las áreas de mayor longitud de las pendientes

27 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.

28 Índice de llanura de fondo de valles Para identificar áreas deposicionales, así como para encontrar fuertes asociaciones entre unidades geomorfológicas o procesos pedogenéticos predominantes y los valores resultados,

29 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.)

30 Loma Plana Loma Pend. Pend. baja Bajos Cursos de agua MAPA DE SUELOS VS. MAPA MDS

31 Establecimiento El Ciclón

32 El Ciclón

33 El Ciclón

34 Principios del MDS Observaciones de Suelos Datos Auxiliares Sistema de predicción de Suelo (espacial, atributos) Atributos del Suelo Clases de Suelo Precisión espacial

35 Puntos de observación 450 muestras sobre 1400 ha: medición de profundidad de tosca.

36 Principios del MDS Observaciones de Suelos Datos Auxiliares Sistema de inferencia de Suelo (espacial, atributos) Atributos del Suelo Clases de Suelo Precisión espacial Carré & Montanarella

37 Datos Auxiliares

38 Principios del MDS Observaciones de Suelos Datos Auxiliares Sistema de inferencia de Suelo (espacial, atributos) Atributos del Suelo Clases de Suelo Precisión espacial Carré & Montanarella

39 Semi-varianza Regresión Multilineal, Árboles de decisión y NNAs Espacialmente continuos Puntual Y j = a 1 X 1 + a 2 X a n X n + ε j Variable del suelo j Covariables i residual j Kriging γ εj (proceso de interpolación basado en la autocorrelación espacial de la variable) Sumatoria de dos mapas predicción Datos auxiliares kriging residuales regressionkriging Variable predicha Adaptado de Carré & Montanarella distancia (m)

40 Principios del MDS Observaciones de Suelos Datos Auxiliares Sistema de inferencia de Suelo (espacial, atributos) Atributos del Suelo Clases de Suelo Precisión espacial

41 Profundidad de tosca. 2/3 Data -> Model 1/3 Data -> Validation R2 = 0.47 RMSE = 16 cm

42 Productos derivados Mapa de Ambientes.

43 Productos derivados Mapa de suelos - Ambientes.

44 Productos derivados Mapa de Suelos.

45 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

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