Search

Ciencia en el Sur: II Encuentro de comunicadores/as y divulgadores/as del CSIC en Andalucía y Extremadura, Sevilla, 25-26 de noviembre de 2021., Presentación de las propuestas para mejorar la divulgación y comunicación que se realiza en el Instituto de Agricultura Sostenible.

Mesa redonda celebrada durante el X Encuentro de estudiantes de Doctorado del IAS, con la participación de tres invitados externos al IAS: Dra Ing Teresa Carrillo Cobo (I&D Galpagro), Dr. Ing. Miguel Crespo Chacon (REDAWN & Trinity College) y Dr. Ing. João Vasco Silva (Wageningen University & CIMMYT), para promover el intercambio de experiencias e ideas que nos permitan reflexionar sobre la aplicabilidad de nuestros trabajos en un mundo cambiante y cada día más multidisciplinar y diverso. El video de esta conversación está disponible en YouTube y puede ser visualizado en el siguiente enlace: https://www.youtube.com/watch?v=VC9qy8ERbmA

Trabajo presentado en el XVI Congreso de la Sociedad Española de Malherbología, celebrado en Pamplona-Iruña, entre los días 25 y 27 de octubre de 2017., [ES] Se evalúa una metodología para la cartografía de malas hierbas en época tardía del cultivo combinando datos espaciales georreferenciados (variable primaria) con información espectral (variables secundarias). Como variable 1ia se ha estudiado Papaver rhoeas L. en trigo y como variables 2ias: las bandas Rojo, Verde, Azul y NIR (Near-InfraRed) de imágenes UAV (Unmanned Aerial Vehicles) tomadas en campo el día del muestreo. Se comparan dos tipos de estimadores: krigeado ordinario (análisis de la variable 1iª) y cokrigeado (análisis incorporando variables 2ias). La comparación de la precisión de los mapas de infestación obtenidos se ha realizado en base a la incertidumbre de las estimas. Los resultados muestran que la incorporación de variables secundarias espectrales al proceso de interpolación geoestadística mejora la estimación de la variable 1ia, especialmente cuando se incluye en el análisis la banda Verde., [EN] A methodology for late weed mapping combining georeferenced spatial data (1st variable) with spectral information (2nd variables) is evaluated. The Papaver rhoeas L. spatial data in wheat was used as1st variable and Red, Green, Blue and NIR bands from UAV images as 2nd variables. Two types of algorithms were compared: Ordinary Kriging (analysis of 1st variable) and CoKriging (to incorporate the 2nd variables). Comparison of infestations maps accuracy was based on cross validation statistics. Results showed that including spectral secondary variables into geostatistical analysis improves the accuracy of 1st variable estimations, especially when band G is included as 2nd variable., Estudio financiado por el proyecto AGL2014-52465-C4-4-R MINECO-FEDER. Agradecemos al Dr. Recasens y su grupo su valiosa ayuda en las prospecciones de campo. La investigadora Dr. Ana Isabel de Castro fue financiada por el programas Juan de la Cierva (MINECO).

La agricultura convencional es un sistema de producción en el que las labores y los insumos (dosis de siembra, fertilizantes, herbicidas, insecticidas, riego, entre otros) se aplican de forma uniforme en toda la superficie del campo, sin tener en cuenta la variabilidad espacial de los factores implicados en el manejo del cultivo. Esta tendencia sigue manteniéndose actualmente y su principal objetivo es la obtención de las máximas producciones en base de una alta tecnificación, aunque prestando escasa atención a la conservación de los recursos sobre los que se sustenta. Esta forma de gestión agrícola provoca la aparición de zonas en las que generalmente no se alcanzan los niveles óptimos de producción, lo que además conlleva un gasto de insumos innecesario y un aumento potencial del deterioro medioambiental como agotamiento de la fertilidad, contaminación de suelos acuíferos por plaguicidas y herbicidas, la erosión y salinización de suelos, entre otros problemas. Como contrapunto, surgió hace ya más de una década de agricultura de precisión cuya finalidad es la gestión localizada de las explotaciones agrícolas dependiendo de las necesidades reales de cada zona del cultivo con el fin de reducir costes, optimizar rendimientos de los cultivos, aumentar la rentabilidad y obtener beneficios económicos y medioambientales. Esta tecnología agrícola se basa en que la mayoría de los parámetros que hay que considerar en una parcela se distribuyen en agregados o en rodales. Es decir, hay zonas en las que puede haber o no infestaciones de malas hierbas, otras en las que hay o no necesidad de aumentar determinado fertilizante, o de implementar más o menos riego, por mencionar algunos de los factores que pueden manejarse en un cultivo (Fig. 1). En este trabajo nos centraremos en como determinar la localización de las infestaciones mediante el análisis de imágenes remotas como abordar el control dirigido únicamente a las zonas con presencia de malas hierbas y qué ahorros herbicidas potenciales se podría alcanzar.

Número 228 dedicado a: Fitosanitarios'15.

Póster presentado en la 9th European Conference on Precision Agriculture ECPA, celebrada en Lleida del 7 al 11 de julio de 2013., This research explores the use of multi-spectral high-spatial resolution QuickBird satellite imagery to detect cruciferous weed patches in winter wheat fields and to develop in-season site-specific cruciferous treatment maps at broad-scale.

Trabajo presentado en la 11th International Conference on Precision Agriculture, celebrada en Indianapolis del 15 al 18 de julio de 2012, Content: 1) Position error of any satellite/airplane/uav images 2) Pro and cons of types of geo-referentiation 3) Input prescription map error from remote images 4) Final comments

Trabajo presentado en la 11th International Conference on Precision Agriculture, celebrada en Indianapolis del 15 al 18 de julio de 2012, Content 1) Powerful image processing programme (ENVI, ERDAS, others) 2) Complementary/ specific modules are NEEDED for Agriculture/ Precision Agriculture (why?/ which?) 3) Specific ENVI modules (“add-on) developed by IAS-CSIC 3a. Orchards trees assessment (CLUAS®) 3b. Herbaceous crop assessment (SARI®) 3c. Cropping systems classification (CROPCLASS®) and parcel isolation (CROPCLASS++, under development) 3e. Automatic image georeferentiation/ co-registration AUGEO-2.0® 3f. Semi-automatic modules integration (SAMI, under development) 4) AIM: to contribute to the automatic designing of agricultural operations through remote images, ENVI and new specific “ENVI-add-on” 5) Projects, publications, registrations and patents (IAS/ CSIC)

Póster presentado en el XIII Congreso Nacional de Malgerbología, celebrado en San Cristóbal de la Laguna del 22 al 24 de noviembre de 2011.

Póster presentado en el XIII Congreso Nacional de Malgerbología, celebrado en San Cristóbal de la Laguna del 22 al 24 de noviembre de 2011.

Póster presentado en el XIII Congreso Nacional de Malherbología celebrado en La Laguna (Tenerife) en noviembre de 2011., Los jopos (Orobanche crenata Forsk.) son especies parásitas de cultivos leguminosos, muy extendidas en el área mediterránea (García-Torres et al., 1994). La agricultura de precisión trata de determinar y manejar la distribución espacial de factores bióticos, tales como malas hierbas y patógenos, y de factores abióticos y así fundamentar la aplicación de inputs a dosis variables, ajustados a las necesidades de pequeñas aéreas o sub-parcelas. El objetivo de este trabajo es describir brevemente la discriminación de rodales de jopos en el cultivo de guisante (Pisum sativum L.) mediante imágenes remotas multiespectrales y su manejo de precisión mediante el software SARI® (Sectioning and Assessment of Remote Images) un módulo complementario de ENVI® que divide y cuantifica la imagen de una parcela en sub-parcelas., Esta investigación se ha financiado en parte a través de los proyectos AGL2007-60926 (FEDER) y AGL2010-15506 (FEDER).

Póster presentado en el XIII Congreso Nacional de Malgerbología, celebrado en San Cristóbal de la Laguna del 22 al 24 de noviembre de 2011.

Ponencia presentada en el XIII Congreso de la Sociedad Española de Malherbología celebrado en San Cristobal de la Laguna (España) del 22 al 24 de noviembre 2011

Póster presentado en el XIII Congreso Nacional de Malgerbología, "Plantas Invasoras Resistencias a Herbicidas y Detección de Malas Hierbas", celebrado en San Cristóbal de la Laguna del 22 al 24 de noviembre de 2011.

Comunicación presentada en el XIII Congreso Nacional de Malgerbología, celebrado en San Cristóbal de la Laguna del 22 al 24 de noviembre de 2011., El objetivo de este trabajo fue estudiar la discriminación de malas hierbas crucíferas en fase avanzada del cultivo de trigo de invierno mediante imágenes de satélite de alta resolución espacial y técnicas de teledetección, y elaborar mapas de infestaciones de crucíferas. En primavera se tomó una imagen QuickBird en un área de la campiña de Córdoba con predominio de campos de trigo altamente infestados de crucíferas. Para discriminar los rodales de crucíferas en trigo se llevaron a cabo clasificaciones supervisadas utilizando bandas e índices de vegetación. Las bandas Verde, Rojo, NIR y los índices A/V, R/A permitieron discriminar las crucíferas con precisiones superiores al 85 % en la mayoría de los casos estudiados. Los resultados muestran la enorme potencialidad de estas imágenes para la discriminación y mapeo de malas hierbas crucíferas, así como para el diseño de estrategias de control de precisión en post-emergencia a escalas mayores de las los que permiten las imágenes aéreas., Investigación parcialmente financiada por MICINN (FEDER, AGL-2008-04670-CO3-03), y CSIC (FEDER, A.I. de Castro programa JAEPre; Peña-Barragán y Gómez-Casero programa JAEDoc).

Ponencia presentada en la 8th European Conference on Precision Agriculture, celebrada en Praga del 11 al 14 de julio de 2011., Cruciferous weeds are very competitive broadleaf species and frequently infest cereal and legume crops. These weeds seriously impair crop development and cause high yield losses. Herbicides are commonly applied over an entire agricultural field although weeds are spatially distributed in patches. To reduce the herbicide use by applying them only where weeds patches occur, it is necessary to develop accurate weed maps., This research was partially funded by the Spanish Ministry of Science and Innovation (FEDER, R+D project AGL-2008-04670-CO3-03). The research of Ana Isabel de Castro was supported by CSIC-JAEPre-Predoctoral Program (also co-financed by FEDER funds).

Ponencia presentada en la First International Workshop On Robotics And Associated High Technologies And Equipment For Agriculture, celebrado en Montpellier (Francia) el 9 de septiembre de 2011., Orthorectification and mosaicing are two important steps in the design of input application strategies for precision agriculture. Images with low spatial resolution and big georreferencing errors are not useful to obtain good quality maps. In this paper we tried to compare the usefulness between two different pieces of software for orthorectificacion and mosaicing of remote images. Furthermore, we studied the spatial resolution requirements and minimum number of tie points/GCPs needed to obtain good quality orthomosaics. These orthomosaics have to be ready to be used to detect weeds in crops and to obtain high precision prescription maps., The research leading to these results has received funding from the European Union’s Seventh Framework Programme [FP7/2007-2013] under Grant Agreement nº 245986.

Póster presentado en las III Jornadas de Agricultura de Precisión, celebradas en Évora, del 2 al 3 de Marzo 2010, Se indican los principales procesos de imágenes remotas en agricultura de precisión, así como la contribución de nuestro grupo de investigación a la necesaria automatización de dichos procesos mediante el desarrollo de programas informáticos específicos.

Póster presentado en las XIV SIMPOSIUM CIENTÍFICO-TÉCNICO DEL ACEITE DE OLIVA EXPOLIVA, celebrado en Jaén, en Mayo de 2009, Las características agronómicas y ambientales del olivar pueden ser medidas automáticamente mediante el empleo de imágenes remotas utilizando un software denominado Clustering Assessment (CLUAS®). El objetivo de esta comunicación es describir el procedimiento operacional de CLUAS y mostrar ejemplos de la información que proporciona del olivar.

Póster presentado en el 8th EUROPEAN CONGRESS ON PRECISION AGRICULTURE celebrado en Wageningen (Netherlands) en julio de 2009., The software named Sectioning and Assessment of Remote Images® (SARI®) has been developed to implement precision agriculture strategies through remote sensing imagery. The aim of this work is to briefly describe the accomplishment of SARI® software in the site-specific management of a peas (Pisum sativum L.) field partly infested by Orobanche crenata Forsk. through remotely sensed imagery.

Procedimiento automático para seccionar imágenes remotas y caracterizar indicadores agronómicos y ambientales en las mismas. El objeto de la presente invención es un procedimiento que permite seccionar/dividir automáticamente imágenes remotas en otras rectangulares de tamaño reducido (microimágenes/ microparcelas), y obtener indicadores agronómicos y ambientales en cada una de ellas y en el conjunto de la parcela. Se basa en el procesado de imágenes remotas de alta resolución espacial mediante el programa informático SARI® y genera para cada microparcela indicadores tales como su centro geográfico, superficie, productividad potencial y presencia de factores bióticos tales como rodales de especies de malas hierbas, y/o abióticos, tales como niveles de nutrientes/fertilidad. Por tanto tiene aplicación en Agricultura, Medioambiente, y Teledetección, y en particular en Agricultura de Precisión., Consejo Superior de Investigaciones Científicas (España), A1 Solicitud de patentes con informe sobre el estado de la técnica

Trabajo presentado en la 9th International Conference on Precision Agriculture celebrada en julio de 2008 en Denver, Colorado

Referencia OEPM: P200401438.-- Fecha de solicitud: 11/06/2004.-- Titular: Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)., El presente procedimiento tiene aplicación en Agricultura, y más concretamente en Empresas de Asistencia Técnica Agraria o Medioambiental o bien en Auditorias Agroambientales Públicas o Privadas. Principalmente consiste en utilizar técnicas de teledetección para realizar un seguimiento preciso y a gran escala de los productores agrícolas que utilicen técnicas de conservación en cultivos leñosos. Éstas consisten en el mantenimiento de cubiertas vegetales entre las hileras de árboles para reducir la erosión del suelo, uno de los problemas agroambientales más importantes de la Cuenca Mediterránea. El procedimiento objeto de la patente facilitaría una herramienta de alta precisión que tendría tres objetivos: 1) determinar la existencia o no de cubiertas vegetales, 2) estimar el porcentaje de cobertura que éstas ocupan en las fincas agrícolas, y 3) determinar el derecho o no a la percepción de ayudas/subvenciones estipuladas según los reglamentos de varias administraciones públicas y destinadas a favorecer la implantación de las técnicas de conservación.

Póster presentado en la 6th European Conference on Precision Agriculture celebrada en junio de 2007 en Skiathos, Grecia, Agronomic and environmental characteristics of fruit orchards and forests can be automatically assessed from remote-sensing images by a computer programme named Clustering Assessment (CLUAS®). The aim of this paper is to describe the operational procedure of CLUAS and illustrate examples of the information provided for citrus orchards and Mediterranean forest.

Este procedimiento permite la caracterización cuantitativa de plantaciones de árboles basándose en teledetección de alta resolución espacial y en el procesado de las correspondientes imágenes, proporcionando una información sobre cada árbol y sobre el conjunto de la plantación. Así, proporciona información individualizada de las coordenadas - baricentro geográfico, superficie y productividad potencial, entre otros -, de cada árbol; y también caracteriza plantaciones de árboles en su conjunto, calculando entre otros parámetros el número total de árboles, su superficie y productividad potencial global; e indicadores de cobertura de otros usos de suelo que se definan, tales como cubiertas vegetal y suelo desnudo. Por tanto tiene aplicación en Agricultura y Medioambiente., Consejo Superior de Investigaciones Científicas (España), A1 Solicitud de patente con informe sobre el estado de la técnica

Procedimiento para la discriminación y mapeo de los rodales de nerdo en cultivos de girasol mediante teledetección. Procedimiento para mapear zonas infestadas de la mala hierba conocida como nerdo (Ridolfia segetum Moris) en plantaciones de girasol mediante teledetección. Tiene aplicación en Agricultura, y más concretamente en Empresas de Asistencia Técnica Agraria o Medioambiental, o en Auditorias Agroambientales Públicas o Privadas. Principalmente consiste en el análisis de imágenes digitales tomadas unas 8-12 semanas después de la siembra del cultivo, cuando las plantas de girasol se encuentran con el capítulo abierto (brácteas amarillas), y las plantas de nerdo sobrepasan la altura del cultivo y se encuentran en estado fenológico de umbelas abiertas de color amarillento. Las imágenes se procesan como sigue: a) transformación mediante alguno de los índices de vegetación seleccionados; b) conformación de zonas clasificadas como infestadas y no infestadas mediante la implementación de niveles digitales frontera predeterminados; c) mapeo de la parcela agrícola en micro-parcelas, de unos 20 x 20 m; d) estimación de la superficie infestada y la toma de decisiones sobre aplicaciones o no de herbicidas en cada microparcela. Este procedimiento es una herramienta de precisión con tres objetivos: 1) aplicación de fitosanitarios herbicidas sólo en las zonas infestadas de nerdo; 2) conseguir el beneficio económico y medioambiental inherente a dicha reducción de fitosanitarios; y 3) determinar el derecho o no a la percepción de subvenciones de las administraciones públicas relativas a determinadas medidas agromedioambientales., Consejo Superior de Investigaciones Científicas (España), B1 Patente con informe sobre el estado de la ténica

Fecha de presentación internacional: 09.06.2005. - Titular: Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), [EN] The invention relates to a method of differentiating uses of soil and quantifying vegetative cover by means of remote sensing with aerial photography. The invention is suitable for use in agriculture and, more specifically, by enterprises providing technical assistance in the field of agriculture or the environment or in relation to public or private agro-environmental audits. The invention essentially consists in using remote sensing techniques in order to perform precise, large-scale monitoring of agricultural producers using conservation techniques with ligneous crops. Said techniques consist in maintaining vegetative covers between windrows of trees in order to reduce erosion of the soil, which is one of the most serious environmental problems in the Mediterranean basin. The inventive method provides a highly-precise tool having the following three objectives, namely: 1) to determine the existence or absence of vegetative covers; 2) to estimate the percentage of cover occupied by said vegetative covers on farm land; and 3) to determine entitlement or non-entitlement to aid/subsidies in accordance with the regulations of various different public authorities, which are intended to promote the implementation of conservation techniques., [ES] Procedimiento para la discriminación de usos de suelo y la cuantificación de cubierta vegetal mediante teledetección con fotografía aérea. El presente procedimiento tiene aplicación en Agricultura, y más concretamente en Empresas de Asistencia Técnica Agraria o Medioambiental o bien en Auditorías Agroambientales Públicas o Privadas. Principalmente consiste en utilizar técnicas de teledetección para realizar un seguimiento preciso y a gran escala de los productores agrícolas que utilicen técnicas de conservación en cultivos leñosos. Éstas consisten en el mantenimiento de cubiertas vegetales entre las hileras de árboles para reducir la erosión del suelo, uno de los problemas agroambientales más importantes de la Cuenca Mediterránea. El procedimiento objeto de la patente facilitaría una herramienta de alta precisión que tendría tres objetivos: 1) determinar la existencia o no de cubiertas vegetales, 2) estimar el porcentaje de cobertura que éstas ocupan en las fincas agrícolas, y 3) determinar el derecho o no a la percepción de ayudas / subvenciones estipuladas según los reglamentos de varias administraciones públicas y destinadas a favorecer la implantación de las técnicas de conservación.

6 pages; 3 figures; 2 tables, Field and laboratory studies were conducted from 1993 to 1997 to determine the feasibility of controlling nodding broomrape in sunflower by treating crop seeds with pronamide. Soaking sunflower seeds for 5 min in 50% pronamide solution or coating at the equivalent of 2 kg/ha with pronamide did not impair seed germination or seedling growth, and controlled nodding broomrape 49 to 68% and 51 to 77%, respectively, up to 105 d after planting. Studies of the effect of treated sunflower seeds on germination and seedling growth, at several time intervals after the herbicide application (0, 30, 60, and 90 d after treatment [DAT]), were conducted. Soaking with 50% solution or coating at 2 kg/ha reduced seedling growth by 20 and 24% 60 DAT, respectively, compared with the control., Spanish Scientific and Technological Committee (CICYT:PTR92 0057; PTR 94 0184 and AGF 95 0103).

9 pages,3 figures, 2 tables, Spatial patterns for seven soil chemical properties and textures were examined in two fields in southern Spain (Monclova and Caracol, province of Seville, Andalusia) in order to identify their spatial distribution for the implementation of a site-specific fertilization practice. Two sampling grids of 35×20 and 35×35 m were established in Caracol and Monclova, respectively. Fourteen and eight georeferenced soil samples per hectare were collected at two depths (0–0.1 and 0.25–0.35 m) in early November 1998 before fertilizing and planting the winter crop. Data were analyzed both statistically and geostatistically on the basis of the semivariogram. The spatial distribution model and spatial dependence level varied both between and within locations. Some of the soil properties showed lack of spatial dependence at both depths and at the chosen interval (lag h). Such was the case for clay, organic matter and NH4 at Monclova; and clay and NH4 at Caracol. Bray P and exchangeable K showed a strong patchy distribution at any field and depth. It is important to knowthe spatial dependence of soil parameters, as management parameters with strong spatial dependence (patchy distribution) will be more readily managed and an accurate site-specific fertilization scheme for precision farming more easily developed., FEDER/CICYT: 1FD97-0049. AGF99-0878). FERTIBERIA S.A