Herramientas regionales para la gestión del riego: aplicación del modelo SEBAL en cultivos de trigo y maíz

Autores
Grosso, Carla Gisela
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Pons Daher, Diego Hernán
Severina, Ignacio
Descripción
Tesis (Magister en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2023.
Fil: Grosso, Carla Gisela. Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación. Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"; Argentina.
En agricultura, la evapotranspiración (ET) es el principal factor de demanda de agua para riego. Debido a las relaciones cultivo específicas entre ET y rendimiento, su estimación proporciona una medida tanto de la demanda de agua como del rendimiento. El uso de modelos como SEBAL (The Surface Energy Balance Algorithm for Land), permite la estimación de la ET superficial mediante datos de teledetección, en diferentes resoluciones espaciales y temporales. Actualmente son escasos los datos referidos a la capacidad de SEBAL para describir la ET y la variabilidad del rendimiento a escala de campo bajo condiciones altamente heterogéneas; además, dicho modelo no presenta antecedentes de aplicación en la región central de la provincia de Córdoba, Argentina. Por lo antes dicho, el propósito de la presente tesis es aplicar, calibrar y validar un modelo para el cálculo de ET y rendimiento de cultivos de maíz y trigo bajo diferentes condiciones de estrés hídrico y salino en la región Pampeana (Argentina) y la Laguna de Venecia (Italia). La exactitud de los resultados de SEBAL fue evaluada por comparaciones con las mediciones espacialmente distribuidas del rendimiento del cultivo y con simulaciones tridimensionales suelo-planta en cada región. Mediante el uso de imágenes Landsat (27, periodo 2010-2012) se generaron mapas de ET de los cultivos de trigo y maíz. Los datos meteorológicos fueron adquiridos de estaciones automáticas situadas cercanas a los sitios de estudio. La comparación entre la ET estimada por el método de FAO 56 (ETc) y SEBAL (ETsebal) mostró una buena concordancia con un R2 promedio cercanos a 0.9. La diferencia media entre los valores de ETc y ETsebal para las campañas 2010 a 2012 fueron de 13.6%, 6.4% y 21% respectivamente. La ET instantánea calculada con SEBAL y con el modelo 3D Suelo-Planta mostró un R2 promedio de 0.7. Los resultados de la presente tesis muestran el potencial de la aplicación de dichos modelos en prácticas de agricultura de precisión, como el riego de precisión, particularmente en ambientes de escasez hídrica.
Evapotranspiration (ET) is the largest sink of irrigated water and, thanks to well-established crop-specific relations between ET and yield; it provides a measure of both water demand and yield. The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) has been successfully applied to remote sensing data to estimate surface evapotranspiration at different spatial and temporal resolutions. However, the ability of SEBAL to describe ET and yield patterns at the field scale under highly heterogeneous conditions has never been tested. And it has also never been validated in the central region of the province of Córdoba, Argentina. The purpose of this work is to apply, calibrate and validate a model for calculating ET and corn and wheat yield under different conditions of salt and water stressed in the Argentine pampas and in the Venice lagoon, Italy. The accuracy of the SEBAL results is then assessed by comparison with spatially distributed crop yield measurements and three-dimensional soil-plant simulations. By using Landsat images (27, period 2010-2012) evapotranspiration maps of wheat and corn crops were generated. Meteorological data were acquired from automatic stations located close to study sites. The comparison between the evapotranspiration estimated by the FAO method (ETc) and SEBAL (ETsebal) showed good agreement with an R2 average near 0,9. The mean difference between ETc values and ETsebal over the whole season from 2010 to 2012 was 13.6%, 6.4% and 21% respectively. Instantaneous ET calculated with SEBAL and the 3D Soil-Plant model showed a R2 average near to 0.7. These results can be very beneficial for precision agriculture practices (e.g., precision irrigation), particularly in environments where water availability is scarce.
Fil: Grosso, Carla Gisela. Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación. Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"; Argentina.
Materia
CONAE. Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"
SEBAL
Evapotranspiración
Sensado remoto
Condiciones heterogéneas
Surface energy balance algorithm for land
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/562308
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Debido a las relaciones cultivo específicas entre ET y rendimiento, su estimación proporciona una medida tanto de la demanda de agua como del rendimiento. El uso de modelos como SEBAL (The Surface Energy Balance Algorithm for Land), permite la estimación de la ET superficial mediante datos de teledetección, en diferentes resoluciones espaciales y temporales. Actualmente son escasos los datos referidos a la capacidad de SEBAL para describir la ET y la variabilidad del rendimiento a escala de campo bajo condiciones altamente heterogéneas; además, dicho modelo no presenta antecedentes de aplicación en la región central de la provincia de Córdoba, Argentina. Por lo antes dicho, el propósito de la presente tesis es aplicar, calibrar y validar un modelo para el cálculo de ET y rendimiento de cultivos de maíz y trigo bajo diferentes condiciones de estrés hídrico y salino en la región Pampeana (Argentina) y la Laguna de Venecia (Italia). La exactitud de los resultados de SEBAL fue evaluada por comparaciones con las mediciones espacialmente distribuidas del rendimiento del cultivo y con simulaciones tridimensionales suelo-planta en cada región. Mediante el uso de imágenes Landsat (27, periodo 2010-2012) se generaron mapas de ET de los cultivos de trigo y maíz. Los datos meteorológicos fueron adquiridos de estaciones automáticas situadas cercanas a los sitios de estudio. La comparación entre la ET estimada por el método de FAO 56 (ETc) y SEBAL (ETsebal) mostró una buena concordancia con un R2 promedio cercanos a 0.9. La diferencia media entre los valores de ETc y ETsebal para las campañas 2010 a 2012 fueron de 13.6%, 6.4% y 21% respectivamente. La ET instantánea calculada con SEBAL y con el modelo 3D Suelo-Planta mostró un R2 promedio de 0.7. Los resultados de la presente tesis muestran el potencial de la aplicación de dichos modelos en prácticas de agricultura de precisión, como el riego de precisión, particularmente en ambientes de escasez hídrica.Evapotranspiration (ET) is the largest sink of irrigated water and, thanks to well-established crop-specific relations between ET and yield; it provides a measure of both water demand and yield. The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) has been successfully applied to remote sensing data to estimate surface evapotranspiration at different spatial and temporal resolutions. However, the ability of SEBAL to describe ET and yield patterns at the field scale under highly heterogeneous conditions has never been tested. And it has also never been validated in the central region of the province of Córdoba, Argentina. The purpose of this work is to apply, calibrate and validate a model for calculating ET and corn and wheat yield under different conditions of salt and water stressed in the Argentine pampas and in the Venice lagoon, Italy. The accuracy of the SEBAL results is then assessed by comparison with spatially distributed crop yield measurements and three-dimensional soil-plant simulations. By using Landsat images (27, period 2010-2012) evapotranspiration maps of wheat and corn crops were generated. Meteorological data were acquired from automatic stations located close to study sites. The comparison between the evapotranspiration estimated by the FAO method (ETc) and SEBAL (ETsebal) showed good agreement with an R2 average near 0,9. The mean difference between ETc values and ETsebal over the whole season from 2010 to 2012 was 13.6%, 6.4% and 21% respectively. Instantaneous ET calculated with SEBAL and the 3D Soil-Plant model showed a R2 average near to 0.7. These results can be very beneficial for precision agriculture practices (e.g., precision irrigation), particularly in environments where water availability is scarce.Fil: Grosso, Carla Gisela. Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación. Comisión Nacional de Actividades Espaciales. 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En agricultura, la evapotranspiración (ET) es el principal factor de demanda de agua para riego. Debido a las relaciones cultivo específicas entre ET y rendimiento, su estimación proporciona una medida tanto de la demanda de agua como del rendimiento. El uso de modelos como SEBAL (The Surface Energy Balance Algorithm for Land), permite la estimación de la ET superficial mediante datos de teledetección, en diferentes resoluciones espaciales y temporales. Actualmente son escasos los datos referidos a la capacidad de SEBAL para describir la ET y la variabilidad del rendimiento a escala de campo bajo condiciones altamente heterogéneas; además, dicho modelo no presenta antecedentes de aplicación en la región central de la provincia de Córdoba, Argentina. Por lo antes dicho, el propósito de la presente tesis es aplicar, calibrar y validar un modelo para el cálculo de ET y rendimiento de cultivos de maíz y trigo bajo diferentes condiciones de estrés hídrico y salino en la región Pampeana (Argentina) y la Laguna de Venecia (Italia). La exactitud de los resultados de SEBAL fue evaluada por comparaciones con las mediciones espacialmente distribuidas del rendimiento del cultivo y con simulaciones tridimensionales suelo-planta en cada región. Mediante el uso de imágenes Landsat (27, periodo 2010-2012) se generaron mapas de ET de los cultivos de trigo y maíz. Los datos meteorológicos fueron adquiridos de estaciones automáticas situadas cercanas a los sitios de estudio. La comparación entre la ET estimada por el método de FAO 56 (ETc) y SEBAL (ETsebal) mostró una buena concordancia con un R2 promedio cercanos a 0.9. La diferencia media entre los valores de ETc y ETsebal para las campañas 2010 a 2012 fueron de 13.6%, 6.4% y 21% respectivamente. La ET instantánea calculada con SEBAL y con el modelo 3D Suelo-Planta mostró un R2 promedio de 0.7. Los resultados de la presente tesis muestran el potencial de la aplicación de dichos modelos en prácticas de agricultura de precisión, como el riego de precisión, particularmente en ambientes de escasez hídrica.
Evapotranspiration (ET) is the largest sink of irrigated water and, thanks to well-established crop-specific relations between ET and yield; it provides a measure of both water demand and yield. The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) has been successfully applied to remote sensing data to estimate surface evapotranspiration at different spatial and temporal resolutions. However, the ability of SEBAL to describe ET and yield patterns at the field scale under highly heterogeneous conditions has never been tested. And it has also never been validated in the central region of the province of Córdoba, Argentina. The purpose of this work is to apply, calibrate and validate a model for calculating ET and corn and wheat yield under different conditions of salt and water stressed in the Argentine pampas and in the Venice lagoon, Italy. The accuracy of the SEBAL results is then assessed by comparison with spatially distributed crop yield measurements and three-dimensional soil-plant simulations. By using Landsat images (27, period 2010-2012) evapotranspiration maps of wheat and corn crops were generated. Meteorological data were acquired from automatic stations located close to study sites. The comparison between the evapotranspiration estimated by the FAO method (ETc) and SEBAL (ETsebal) showed good agreement with an R2 average near 0,9. The mean difference between ETc values and ETsebal over the whole season from 2010 to 2012 was 13.6%, 6.4% and 21% respectively. Instantaneous ET calculated with SEBAL and the 3D Soil-Plant model showed a R2 average near to 0.7. These results can be very beneficial for precision agriculture practices (e.g., precision irrigation), particularly in environments where water availability is scarce.
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