Sistema de información geográfica para la agricultura cañera en la provincia de Villa Clara

Fecha

2019

Autores

Pérez García, Carlos Alejandro
Pérez-Atray, Jorge Javier
Hernández Santana, Luis
Gustabello Cogle, Robby
Becerra-de Armas, Everaldo

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Editor

Resumen

El empleo de los Sistemas de Información Geográficos en ramos como la agricultura brindan el soporte para aumentar la eficiencia de las tareas de cultivos. Específicamente en la agricultura cañera, estos permiten analizar diversas fuentes de información geográfica disponibles en la actualidad, como son: las imágenes aéreas y los datos de cosecha de las maquinarias agrícolas; lo que posibilita la obtención de indicadores productivos que sienten las bases para la aplicación de técnicas avanzadas de cultivo. El objetivo del presente trabajo es proponer un Sistema de Información Geográfica basado en el software libre QGIS para la aplicación de nuevas técnicas de gestión de parcelas en la provincia de Villa Clara. Como resultado de esta investigación se obtuvo una plataforma integradora de la información espacial relacionada con las áreas de cultivo de la caña de azúcar de la provincia, de conjunto con los datos de cosecha proporcionados por las novedosas maquinarias agrícolas que se han venido importando al país desde hace algunos años. Con base a esta información y de conjunto con geoalgortimos presentes en QGIS fue posible la obtención de indicadores productivos que sustenten la toma de decisiones administrativas y la planificación de futuras contiendas.

Descripción

Palabras clave

Sistemas de Información Geográfica, Imágenes Aéreas, Caña de Azúcar, Maquinaria Agrícola

Citación

Citar según la fuente original: AGUILLAR RIVERA, N. (2015) ‘Percepción remota como herramienta de competitividad de la agricultura’, Revista mexicana de ciencias agrícolas. Estado de Méxica, México, 6(2), pp. 399–405. AVELLO-FERNÁNDEZ, L. ET AL. (2018) ‘Remote supervision and control based on wireless technology to operation of central pivot irrigation machine’, Sistemas y Telemática, 16(44), pp. 63–74. doi: 10.18046/syt.v16i44.2788. BECERRAS, E. ET AL. (2008) ‘Ordenamiento territorial y sistema de información en la agricultura cañera en Villa Clara’, Centro Agrícola. Santa Clara, Cuba, 35(4), pp. 47–52. BENÍTEZ-PUIG, L. ET AL. (2018) ‘Contribución al manejo sostenible del cultivo de la caña de azúcar en Cuba’, Revista Ingeniería Agrícola. La Habana, Cuba, 8(2), pp. 62–67. BORRÀS, J. ET AL. (2017) ‘Clasificación de usos del suelo a partir de imágenes Sentinel-2’, Revista de Teledetección, (48), p. 55. doi: 10.4995/raet.2017.7133. DAQUINTA-GRADAILLE, A. ET AL. (2018) ‘Metodología de Análisis de criticidad integral de las cosechadoras de caña de azúcar CASE IH’, Revista Ingeniería Agrícola. Ciego de Ávila, Cuba, 8(2), pp. 55– 61. DRUSCH, M. ET AL. (2012) ‘Sentinel-2: ESA’s Optical High-Resolution Mission for GMES OperationaServices’, Remote Sensing of Environment. Elsevier, 120, pp. 25–36. doi: 10.1016/J.RSE.2011.11.026. HUMBOLDT, A. VON (2006) ‘Los sistemas de información geográfica’, Geoensañanza. San Cristobal, Venezuela, 11(1), pp. 107–116. Available at: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=36012424010 (Accessed: 25 September 2018). JIMÉNEZ-MOYA, G. E. ET AL. (2016) ‘SIGESPRO: Sistemas de Información Geográfica para controlar proyectos’, Revista Cubana de Ciencias Informáticas. La Habana, Cuba: Ediciones Futuro, 10(2), pp. 181– 195. Available at: http://rcci.uci.cu (Accessed: 10 September 2018). KHARUF-GUTIERREZ, S. ET AL. (2018) ‘Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados’, Revista de Ingeniería Electrónica, Automática y Comunicaciones, 39(2), pp. 79–91. MIEZA, M. S., KOVAC, F. D. AND MARTÍNEZ, D. (2012) ‘Imágenes satelitales y aéreas en aplicaciones sitio-específicas’, in Avances de la agricultura por ambientes en la región semiárida pampeana, pp. 10–14. MORALES, A. (2017) ¿Qué es OpenGeo Suite?, Mapping GIS. Available at: https://mappinggis.com/2012/05/que-es-opengeo-suite/ (Accessed: 12 September 2018). MULLA, D. J. (2013) ‘Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps’, Biosystems Engineering. IAgrE, 114(4), pp. 358–371. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2012.08.009. MURILLO, P. AND CARBONELL, J. (2012) Principios y aplicaciones de la percepciòn remota en el cultivo de la caña de azùcar en Colombia, Cenicaña. Edited by V. Carrillo Camacho and A. Arias Villegas. Cali, República de Colombia. PALANISWAMI, C., GOPALASUNDARAM, P. AND BHASKARAN, A. (2011) ‘Application of GPS and GIS in Sugarcane Agriculture’, Sugar Tech, 13(4), pp. 360–365. doi: 10.1007/s12355-011-0098-9. PEREZ-GARCIA, C. A., GUSTABELLO-COGLE, R. AND HERNÁNDEZ-SANTANA, L. (2018) ‘Empleo del software SMS para la gestión de las cosechadoras cañeras CASE IH A8000’, Revista Ingeniería Agrícola. Cuba, 8(4), pp. 37–42. PITNEY BOWES SOFTWARE INC. (2008) ‘MapInfo® Pro Desktop GIS’. Available at: https://www.pitneybowes.com/us/location-intelligence/geographic-information-systems/mapinfo-pro.html. RINCÓN-ROMERO, V. ET AL. (2015) ‘Perspectivas de la tecnología VANT en el cultivo de palma de aceite: monitorización del cultivo mediante imágenes aéreas de alta resolución’, Palmas. Bogotá, Colombia, 36(3),pp. 25–41. SHEKHAR, S. AND XIONG, H. (2017) Encyclopedia of GIS. Springer Science & Business Media. doi: 10.1007/978-3-319-23519-6. USTIN, S. L. AND GAMON, J. A. (2010) ‘Remote sensing of plant functional types’, New Phytologist. Wiley/Blackwell (10.1111), 186(4), pp. 795–816. doi: 10.1111/j.1469-8137.2010.03284.x.
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