Ground-Truthed Surface Energy Balance (GT-SEB), el algoritmo utiliza observaciones de evapotranspiración in situ para la calibración
José Tadeu Arantes | Agencia FAPESP –
Comprender la variación del consumo de agua en las zonas de regadío es fundamental para la gestión inteligente del agua en la agricultura. Un estudio, realizado por el investigador Wagner Wolff, permitió el desarrollo de un algoritmo para el mapeo de evapotranspiración (ET) en cultivos agrícolas, optimizado por observaciones de campo.
Wolff fue estudiante postdoctoral en el Departamento de Ingeniería de Biosistemas de la Escuela de Agricultura Luiz de Queiroz de la Universidad de São Paulo (Esalq-USP), bajo la supervisión del profesor Marcos Vinicius Folegatti. Actualmente, coordina un proyecto apoyado por el Programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE) de la fapesp, con el objetivo de validar esta tecnología en el mercado agrícola de regadío en Brasil.
«Hay diferentes algoritmos de balance energético en la superficie por teledetección [SEB-RS, según las iniciales de la expresión inglesa]. El problema es que estos algoritmos fueron formulados para condiciones específicas de sensores remotos, niveles de detección [orbital a través de satélites y suborbital a través de drones], climas, suelos y culturas.
Su generalización a áreas con mucha diversidad, como ocurre en la agricultura brasileña, es un gran desafío. El principal diferencial del algoritmo que desarrollamos es la característica de que se ajusta a partir de observaciones en el campo.
Para cada procesamiento, los parámetros y modelos del algoritmo se actualizan y el mapeo de evapotranspiración se realiza con alta precisión. Bromeamos diciendo que antes del «riego de precisión», tiene que haber un «riego de precisión». Solo entonces podremos estar seguros de que el manejo del riego de tasa variable funciona», dice el investigador a la Agencia Fapesp.
Llamado Ground-Truthed Surface Energy Balance (GT-SEB), el algoritmo utiliza observaciones de evapotranspiración in situ para la calibración. El estudio se llevó a cabo en dos áreas experimentales: la primera en Fazenda Areão da Esalq, en la ciudad de Piracicaba, y la segunda en embrapa agrícola al oeste, en la ciudad de Dourados, mato grosso do Sul.
Impulsado por datos de sensores remotos en satélites y drones y estaciones meteorológicas, GT-SEB explora observaciones de campo para la fusión de datos. Para cada área de procesamiento, se imponen restricciones, generando nuevos parámetros y modelos. Así, se obtiene un mejor rendimiento, se reducen las incertidumbres y el algoritmo presenta una mayor generalización para diferentes condiciones climáticas.
«Utilizamos imágenes de los sensores orbitales Operational Land Imager [OLI] y Thermal Infrared Sensor [TIRS], instalados en el satélite Landsat 8, e imágenes de un sensor suborbital de alta resolución, con la cámara Altum conectada a un dron. Las variables meteorológicas necesarias para el procesamiento del algoritmo se obtuvieron de estaciones adyacentes a las áreas experimentales. Dos procesamientos adicionales que utilizan observaciones de evapotranspiración in situ caracterizan el diferencial gt-seb en comparación con los otros algoritmos: uno para la elección automática de ‘píxeles de anclaje’ y el otro para la optimización de los parámetros del algoritmo. Ambos tienen como objetivo reducir el error entre el TS observado y el TS estimado por el GT-SEB», detalla Wolff.
Pivote central
El algoritmo fue descrito en la revista Agricultural Water Management. Entre sus aplicaciones se encuentra la gestión del riego por tasa variable en pivote central. En este tipo de sistemas, se diseña un área circular para recibir una estructura suspendida que, en su centro, recibe una tubería. Por medio de un rayo que gira por toda la zona circular, el agua se rocía sobre la plantación. Por lo tanto, el pivote es la fuente de agua y electricidad.
Mediante el mapeo de la evapotranspiración, es posible determinar las zonas de manejo de riego como si fueran «rebanadas de pizza» [ver figura a continuación]. Para cada «rebanada», se controla la velocidad de alimentación del pivote central para que el agua a aplicar varíe sector por sector. En comparación con la gestión del riego convencional, determinando la demanda de riego solo por el sensor en el campo (círculo rojo en la figura) y regando de forma fija, la gestión del riego por tasa variable permitió un ahorro del 31% en el uso de agua y energía.
«Actualmente, GT-SEB es parte del desarrollo de IrrigaTruth, un sistema inteligente que facilita la gestión de riego de precisión en pivotes centrales para agricultores, y es un producto de la startup WaterTruth», dice Wolff, quien es uno de los fundadores.
La investigación fue apoyada por la FAPESP a través de otros cinco proyectos (16/15342-2, 17/19398-5, 21/00720-0, 21/12007-6 y 21/12245-4).
El artículo Algoritmo optimizado para la recuperación de evapotranspiración a través de la teledetección se puede leer en: www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378377421006673?via%3Dihub.
