Agricultura


Prototipo mundial World Cereal de productos de cultivo de 10 metros para trigo y maíz. Piloto de productos nacionales disponibles para cinco países.

Descripción del conjunto de datos

Dada la gran diversidad de dinámicas de paisaje, temporadas de crecimiento, tipos de cultivo, y prácticas de gestión agrícola, la cartografía de la extensión de las tierras de cultivo, los tipos de cultivo y las prácticas de riego a escala mundial continúan siendo tareas bastante difíciles. Ya se ha intentado en diversas ocasiones elaborar mapas globales precisos, pero hasta ahora ninguno ha conseguido proveer información estacional a nivel de campo a escala global. Las capas actuales de mapas de cultivos no tienen detalles espaciales o no ofrecen actualizaciones periódicas. Por ello, la comunidad AFOLU sigue requiriendo un sistema que proporcione información de seguimiento agrícola global estacional a nivel de campo. Debido a esto, la Agencia Espacial Europea, en colaboración con GEOGLAM, FAO, AMIS que son partes interesadas en la agricultura mundial, ha iniciado el proyecto WorldCereal para mostrar un sistema de este tipo sobre la base de datos gratuitos y abiertos.

El proyecto define un total de tres productos WorldCereal:

  • Mapa dinámico global de la extensión anual de las tierras de cultivo
  • Distinción global estacional entre tierras de cultivo de regadío y de secano
  • Mapas de tipo de cultivo globales estacionales para trigo y maíz
Los tres productos se generarán de forma jerárquica y no de forma independiente, como se indica en la figura 1. El producto principal será la extensión anual global de las tierras de cultivo, y sólo las áreas de cultivo de acuerdo a este producto se procesarán más adelante en tierras de cultivo de regadío/de secano y en mapas globales de trigo y maíz. 1. El producto de extensión global de las tierras de cultivo anuales es una máscara binaria con una resolución espacial de 10 m que muestra si un píxel específico incluye o no tierras de cultivo anuales.

WorldCereal seguirá la definición del JECAM de 2018 para las tierras de cultivo anuales desde el punto de vista de la teledetección: "La tierra de cultivo anual desde el punto de vista de la teledetección es una porción de tierra de un mínimo de 0,25 ha (ancho mínimo de 30 m) que se siembra/planta y se puede cosechar al menos una vez dentro de los 12 meses siguientes a la fecha de siembra/plantación. La tierra de cultivo anual produce una cobertura herbácea y en ocasiones se combina con vegetación leñosa o arbórea*."**

*La vegetación herbácea expresada como fcover (fracción del fondo del suelo cubierta por la vegetación viva) se espera que alcance al menos el 30% mientras que la cubierta arbórea o leñosa (altura >2m) no debería superar normalmente un fcover del 20%.

**Hay tres excepciones conocidas a esta definición. La primera hace referencia a la plantación de caña de azúcar y al cultivo de mandioca, que aunque tienen un ciclo de vegetación más largo y no se plantan anualmente, se incluyen en la clase de tierras de cultivo. En segundo lugar, consideradas de forma individual, las parcelas pequeñas, como las leguminosas, no cumplen los criterios de tamaño mínimo de la definición de tierras de cultivo. No obstante, cuando son consideradas como un campo heterogéneo y continuo, deben incorporarse en las tierras de cultivo. La tercera excepción tiene que ver con los cultivos de invernadero que no pueden ser controlados por teledetección y, por consiguiente, son excluidos de la definición. Al utilizar esta definición, se solucionan los problemas relacionados con el tamaño de los campos y la agrosilvicultura.

El producto base de la máscara de tierras de cultivo se generará una vez al año, y el momento en que se realice dependerá de la estacionalidad y/o de los periodos de notificación en una zona agroecológica concreta (AEZ),

2. El segundo producto de WorldCereal es una máscara estacional global con una resolución espacial de 10 m que divide la extensión de las tierras de cultivo en agricultura de regadío y de secano. Según el Banco Mundial, la definición de superficie agrícola de regadío es:

La superficie agrícola de regadío es el área equipada para proveer agua (a través de medios artificiales de riego como el desvío de arroyos, la inundación o la pulverización) a los cultivos (https://databank.worldbank.org/metadataglossary/world-development-indicators/series/AG.LND.IRIG.AG.ZS) No toda el área equipada para el riego se riega activamente. El riego puede no producirse debido, por ejemplo, la escasez de agua, a la rotación de cultivos, y al daño en la infraestructura (Siebert et al., 2013). En el sistema WorldCereal sólo se identifican como agricultura de regadío las zonas activamente regadas. Las zonas de regadío activo se identifican cuando se requiere de un riego programado para que crezca un cultivo dadas las condiciones climáticas de ese píxel en particular. Dicho de otra manera, cuando la lluvia por sí misma no basta para producir un cultivo. La definición anterior presupone que sólo las zonas equipadas para el riego se incluyen en la cartografía de las tierras de cultivo de regadío.

3. El tercer producto de WorldCereal es un mapa global de tipos de cultivos estacionales para trigo y maíz.

Los mapas de tipos de cultivos señalan la presencia de determinados tipos de cultivos en un rango de tiempo concreto para una porción de tierra específica. Los mapas de tipos de cultivos de WorldCereal se generarán expresamente para trigo y maíz. Este mapa dinámico hará seguimiento a las principales temporadas de cultivo de trigo y maíz en todo el mundo, usando para ello los calendarios de cultivos de GEOGLAM Crop Monitor (Becker-Reshef et al., 2019) o de la FAO (Fischer et al., 2012), indicando qué partes del producto de la extensión estacional de las tierras de cultivo tienen trigo o maíz (Skakun et al., 2017; Becker-Reshef et al., 2018). La producción de estos mapas se programará según con los calendarios de cultivos de maíz y trigo compilados globalmente. Durante el proyecto no se cubren otros tipos de cultivos, pero a petición de los usuarios, se señala que se apoyará la capacidad técnica de producir mapas de tipos de cultivos para otros cultivos. Estos otros tipos de cultivos son registrados en los indicadores estacionales de "tierras de cultivo activas" cada vez que el sistema lleva a cabo una actualización estacional.

Para la COP26, se hará una demostración de estos productos durante un año y para 5 países (Argentina, España, Francia, Ucrania y Tanzania).

Consejos de uso

Los usuarios deben recordar que los mapas de WorldCereal son conjuntos de datos a escala global, creados con una única metodología aplicada a todas las regiones. En consecuencia, la precisión del mapa puede variar de un lugar a otro y se espera que el conjunto de datos sea más útil para los países que no tienen sus propios sistemas de seguimiento agrícola. Los datos in situ sobre el tipo de cultivo y el riego son, como es lógico, fundamentales para el entrenamiento de los algoritmos de clasificación. Estos datos se encuentran muy fragmentados, ya que en algunas zonas se dispone de mucha información de varios años, mientras que en otras partes del mundo no se dispone de ningún dato. Si bien, la metodología se ha sometido a pruebas y evaluaciones comparativas, es evidente que las zonas con falta de datos in situ en la base de datos de entrenamiento tendrán resultados menos exactos que las zonas con datos suficientes in situ.

Metodología

Al comienzo del proyecto WorldCereal, se realizó un ejercicio exhaustivo de evaluación comparativa para contrastar el rendimiento de diferentes algoritmos de clasificación en distintas regiones del mundo y según distintos datos de entrada.

Es evidente que el éxito de WorldCereal dependerá de la solidez de los algoritmos, considerando las grandes diferencias de los datos de entrada disponibles, el comportamiento temporal del cultivo, etc., por mencionar sólo algunas variables.

El carácter estacional de los productos de WorldCereal exige una evaluación minuciosa de los calendarios de cultivo globales para el maíz y el trigo. Una de las principales tareas ha sido la creación de estos calendarios de cultivo globales basados en píxeles que contemplan todas las posibles temporadas de trigo y maíz, y la combinación de los resultados en zonas agroecológicas agrupadas (véanse las figuras más abajo), aprovechando así, en la medida de lo posible, las fuentes de información existentes, como el GEOGLAM Crop Monitor, los calendarios de cultivo de FAO y el JRC-ASAP. A partir de esta información, el sistema WorldCereal sabe con exactitud cuándo procesar qué zona para crear mapas de tipos de cultivos de final de temporada para nuestros cultivos de interés.

Calendarios globales de cultivos basados en píxeles para cereales de invierno y verano (SOS = inicio de temporada; EOS = final de temporada)

Grupos de zonas agroecológicas, cuya agrupación se basa, entre otros factores, en la semejanza de los calendarios de cultivo del maíz y el trigo

Sobre la base de esta zonificación y de los conjuntos de datos de entrada recolectados, se llevó a cabo la evaluación comparativa de los distintos clasificadores. En ese momento, la evaluación comparativa se hizo con más de 100.000 muestras de referencia. Para cada muestra, se extrajo y almacenó una pila de datos de entrada espacio-temporal de 640 m X 640 m que abarcaba 1,5 años de datos de entrada para los datos de retrodispersión de Sentinel-1, los valores de reflectancia de Sentinel-2 L2A y datos auxiliares como las entradas meteorológicas de AgERA5 y el DEM de 30 m de Copernicus. Desde luego, incluso con este volumen de datos de referencia (y la base de datos de referencia sigue aumentando, en cercana colaboración con el grupo de trabajo de datos in situ de GEOGLAM) hay una gran cantidad de AEZ sin datos de formación. La agrupación de las zonas agroecológicas en función de sus calendarios de cultivo ha conducido a una reducción considerable de estas regiones sin datos de referencia útiles. Pero, aún hay muchas regiones con datos inexistentes o limitados. Esto supone un reto difícil: la formación de un único modelo de aplicación global llevaría a muchos compromisos. Por otra parte, el entrenamiento de muchos modelos regionales deja a muchas zonas agroecológicas sin modelo por la falta de datos de referencia y también podría dar lugar a artefactos en los límites de las zonas.

Se decidió optar por lo mejor de dos mundos y adoptar un enfoque de modelo jerárquico. Se entrena un modelo base global con los datos de referencia disponibles y se afina progresivamente el modelo en las zonas regionales si se dispone de suficientes datos de referencia. De este modo, un modelo de base puede aplicarse en cualquier lugar, mientras que se dispone de modelos potencialmente afinados a nivel local que heredan del modelo base pero que se adecúan mejor a las condiciones locales. Otra ventaja que tiene este enfoque es que el ajuste regional precisa de muchos menos datos de entrenamiento, ya que las características de nivel inferior ya han sido aprendidas en el modelo base global, que podría beneficiarse de todos los datos de referencia.

Enfoque de modelo jerárquico con un modelo base global y distintos modelos AEZ afinados localmente

Incertidumbre y precisión

Como se ha explicado en la sección del conjunto de datos y en la de metodología, la incertidumbre y la precisión de los resultados dependerán de la zona del mundo. Las zonas con grandes campos y en las que se dispone de datos de entrenamiento, tendrán una mayor precisión que las zonas con campos pequeños, estacionalidad compleja y pocos o ningún dato de entrenamiento. Las precisiones también dependerán del producto, mientras que la extensión de las tierras de cultivo tendrá normalmente una mayor precisión que el producto de los regadíos. La precisión global del producto para la extensión de las tierras de cultivo debería ser del 80%, mientras que para los mapas de tipos de cultivo debería ser del 70%.

Mantenimiento del conjunto de datos

El sistema WorldCereal está basado en los conjuntos de datos gratuitos y abiertos del Programa Copernicus (Sentinel 1 y Sentinel 2) y de Landsat 8. Estos conjuntos de datos serán mantenidos por las distintas agencias espaciales en el futuro. Asimismo, todos los métodos y algoritmos usados en WorldCereal serán de código abierto. La base de datos de referencia que se está desarrollando y que es un activo fundamental de WorldCereal recibirá el apoyo de GEOGLAM, mediante el grupo de trabajo de datos in situ de GEOGLAM.

Características técnicas

Resolución espacial: 10m

Cobertura geográfica: Global

Cobertura temporal: de 2022 en adelante

Frecuencia de actualización: Estacional


Orientación asociada y manual de usuario

En curso

Enlace al conjunto de datos: En curso


Contactos para consultas

Sven Gilliams
Director del proyecto WorldCereal
Instituto Flamenco de Investigación Tecnológica (Flemish Institute for Technological Research - VITO)
Mol, Bélgica
Email: sven.gilliams@vito.be

Zoltan Szantoi
Oficial técnico de WorldCereal
Agencia Espacial Europea
ESA/ESRIN
Frascati, Italie
Email: Zoltan.szantoi@esa.int