Descripción del conjunto de datos
Debido a la gran variedad de dinámicas del paisaje, tipos de cultivos, estaciones de crecimiento y prácticas de gestión agrícola, la cartografía de la extensión de las tierras de cultivo, los tipos de cultivos y las prácticas de riego a escala mundial siguen siendo tareas muy difíciles. Ya se han hecho varios intentos de elaborar mapas globales precisos, pero hasta ahora ninguno ha aportado información estacional a nivel de campo a escala global. Las capas actuales de mapas de cultivos carecen de detalle espacial o no ofrecen actualizaciones periódicas. Por ello, la comunidad AFOLU sigue necesitando un sistema que proporcione información de seguimiento agrícola global estacional a nivel de campo. Debido a esto, la Agencia Espacial Europea, en colaboración con las partes interesadas en la agricultura mundial como GEOGLAM, FAO, AMIS, puso en marcha el proyecto WorldCereal para demostrar la viabilidad de la producción de mapas estacionales actualizados de tierras de cultivo y tipos de cultivos basados en datos abiertos y gratuitos.
El sistema WorldCereal de código abierto de la Agencia Espacial Europea (European Space Agency - ESA) provee mapas estacionales globales actualizados para 2021 con una resolución de 10 m basados en datos de Copernicus Sentinel-1 y Sentinel-2 y Landsat 8. El sistema WorldCereal genera 4 productos jerárquicos. En la Figura 1 se muestran los diferentes productos WorldCereal por estación, y seguidamente se muestran las definiciones de los productos.
Figura 1: Visión general de los productos de WorldCereal.
Mapa anual de cultivos temporales
Este es el producto base que genera el sistema WorldCereal. Se trata de un mapa binario en el que se identifican las tierras usadas para cultivos con un ciclo de crecimiento inferior a un año que deben volver a sembrarse o plantarse para su posterior producción después de la cosecha (FAO, 2023). La caña de azúcar, los espárragos y la mandioca también se consideran cultivos temporales, a pesar de que permanecen en el campo durante más de un año. Los mapas de cultivos temporales de WorldCereal excluyen los cultivos perennes, así como los pastos (temporales). Estos mapas se generan una vez al año, definiéndose el periodo en una región por el final de la última temporada de cultivo considerada por el sistema.
Mapas de tipos de cultivos estacionales (maíz y cereales)
Los productos de tipo de cultivo WorldCereal proveen mapas binarios para las temporadas de cultivo de maíz y trigo definidas por los calendarios mundiales de cultivos, mostrando dónde se cultivan el maíz y los cereales. Los cereales incluyen el trigo, la cebada y el centeno, que pertenecen a la tribu Triticeae. Estos cultivos se agruparon porque sus firmas espectrales y estaciones de crecimiento eran demasiado similares para distinguirlos de forma fiable a escala mundial. Los mapas de tipos de cultivos de WorldCereal se generan con la respectiva máscara de cultivos temporales anuales.
Mapas de riego estacional
Por consiguiente, el sistema WorldCereal define las tierras de cultivo regadas activamente de forma estacional como aquellas que se riegan de forma extensiva durante una estación de crecimiento específica en la que, sin el riego aplicado a intervalos regulares, el crecimiento de los cultivos se vería muy reducido o sería imposible. El riego incidental, como el que se aplica sólo durante el período de siembra de un cultivo, no se traduce en tierras de cultivo regadas activamente. Un píxel sólo puede clasificarse como regado dentro de la máscara de cultivo temporal anual.
Mapas de tierras de cultivo activas estacionales
Los productos de cultivos activos de WorldCereal indican si un píxel identificado como cultivo temporal ha sido o no cultivado activamente durante cada una de las estaciones de crecimiento mapeadas. Para que un píxel sea etiquetado como "activo" durante una estación de crecimiento determinada, es necesario que se produzca un ciclo de crecimiento completo del cultivo (siembra, crecimiento, senescencia y cosecha) dentro del período de tiempo designado. Observe que este marcador de activo no es específico de un tipo de cultivo y captará otros tipos de cultivo aparte de los cereales y el maíz, siempre que presenten un período de cultivo similar. En la práctica, esto significa también que cualquier cultivo que crezca (ligeramente) fuera de los periodos predefinidos no se marcará como tierra de cultivo activa en ninguno de los periodos cubiertos por el sistema.
En la COP26 se hará una demostración de estos productos para 2021 a escala mundial. Los productos pueden consultarse en:
https://vdm.esa-worldcereal.org/
Consejos de uso
Los usuarios deben saber que los mapas de WorldCereal son conjuntos de datos a escala mundial, generados con una metodología única aplicada a todas las regiones. Como tal, la precisión del mapa puede variar entre lugares y con la escala. Dicho esto, cabe esperar que el conjunto de datos sea más útil para los países que no disponen de sus propios sistemas de seguimiento agrícola. Los datos in situ sobre el tipo de cultivo y el riego son, por supuesto, muy importantes para entrenar los algoritmos de clasificación. Estos datos están muy fragmentados, ya que en algunas zonas se dispone de mucha información de varios años y en otras partes del mundo no se dispone de ningún dato. A pesar de que la metodología se ha sometido a evaluaciones comparativas y pruebas, está claro que las zonas con falta de datos in situ en la base de datos de entrenamiento tendrán resultados menos precisos que las zonas con suficientes datos in situ. Para todas las capas producidas existe una capa de confianza que indica las zonas en las que el modelo es menos fiable. Las capas de confianza de los productos pueden consultarse en
https://vdm.esa-worldcereal.org/
Metodología
Los productos WorldCereal son de naturaleza jerárquica y se generan a partir de calendarios de cultivos globales. A diferencia de otros productos mundiales, los productos WorldCereal no se elaboran para un único momento en el tiempo. Los productos se elaboran al final de una determinada temporada de cultivo. Un primer paso en la metodología consistió en definir las temporadas de cultivo. Esto se hizo a partir de información procedente de FAO, JRC-ASAP, Crop Monitor y NASA-Harvest, y cuando no se disponía de información se simularon calendarios de cultivo (véase Franch et al., 2022). A continuación, se estratificaron estos calendarios de cultivos, basándose en el inicio y el final de la temporada en las zonas de producción cerealista mundial (AEZ) de 2023 (véase la figura 2).
Figura 2: Estratificación global basada en la similitud de los calendarios de cultivos. Cada zona resultante sirve como activador del mapa WorldCereal para generar productos basados en la estacionalidad local.
Para cada una de estas zonas, los productos WorldCereal se crean al final de la temporada de cultivo. De este modo, el producto global es siempre un mosaico de productos. En primer lugar, se calcula el mapa temporal de cultivos y todos los demás productos se vinculan a este mapa. Los algoritmos de clasificación (CatBoost) para estos productos se entrenaron a partir de los conjuntos de datos in situ recopilados y armonizados. (Los datos in situ pueden consultarse en
https://worldcereal-rdm.geo-wiki.org/)
De este conjunto de datos se desprende claramente que la distribución de los datos in situ no es homogénea en todo el mundo y que para el tipo de cultivo, el riego y las tierras de cultivo activas se dispone de muchos menos datos. Por ello, el modelo para estos productos se ha entrenado a partir de datos globales, mientras que los mapas de tierras de cultivo temporales se han entrenado a partir de datos estratificados.
Incertidumbre y precisión
Al inicio del proyecto WorldCereal, se fijaron precisiones mínimas para los distintos productos. La precisión global de los productos para la extensión de las tierras de cultivo debe ser del 80%, y para los mapas de tipos de cultivo debe ser del 70%.
Como se mencionó en la sección sobre el conjunto de datos y en la sección sobre metodología, la incertidumbre y la precisión de los resultados dependen de la zona del mundo. Las zonas con grandes campos y en las que se disponía de datos de aprendizaje tendrán una mayor precisión que las zonas con campos pequeños, estacionalidad compleja y pocos o ningún dato de aprendizaje. Las precisiones también dependen del producto, ya que la extensión de las tierras de cultivo tendrá normalmente una mayor precisión que el producto de riego.
El método de validación difiere de un producto a otro, dependiendo de la calidad y la disponibilidad de conjuntos de datos de referencia que no se hayan utilizado para entrenar los modelos y que, por tanto, estén disponibles para una validación independiente. Para los cultivos temporales, los resultados de la validación global tienen una precisión del 97,8%, con una precisión de usuario para las tierras de cultivo del 88,5% y una precisión de productores para las tierras de cultivo del 92,1%. Para los mapas de tipos de cultivos de maíz a escala global, se alcanzó una precisión del usuario del 85,8% y de los productores del 75,5%. En el caso de los cereales, las cifras son ligeramente superiores, con una precisión de usuario del 93,6% y del productor del 77,7%.
Mantenimiento de conjunto de datos
El sistema WorldCereal se basa en los conjuntos de datos abiertos y gratuitos del Programa Copernicus (Sentinel 1 y Sentinel 2), así como de Landsat 8. Estos conjuntos de datos serán mantenidos por las diferentes agencias espaciales en el futuro.
Además, todos los algoritmos y métodos utilizados en WorldCereal son de código abierto y la base de datos de referencia contará con el apoyo de GEOGLAM, a través del grupo de trabajo de datos in situ de GEOGLAM.
