Importancia de la percepción remota en la seguridad alimentaria

Hoy en día una gran cantidad de datos históricos de observaciones de satélite están disponibles en forma gratuita como MODIS de los sensores Terra y Aqua, Landsat Thematic, GOES, SMAP, etc. En México se cuenta con imágenes SPOT, (ERMEX-NG) y Geo-Eye (SEMAR) y datos de la red de mediciones de estaciones meteorológicas. La estrategia es entender la información disponible en México para potenciar los datos de percepción remota en seguridad alimentaria y proporcionar información científica, conocimiento y herramientas para la supervisión de la seguridad alimentaria ante la evolución del clima.

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Identificación y valoración de aportes de la percepción remota para la sustentabilidad alimentaria
Análisis de tendencias de la vegetación espacio-temporales
Vinculación de conocimiento generado con percepción remota con hechos reales

Identificación y valoración de aportes de la percepción remota para la sustentabilidad alimentaria

De acuerdo con la revisión de literatura científica en la temática de seguridad alimentaria la ventana queda abierta a sub-líneas de trabajo-investigación que enmarca las siguientes ideas de investigación:

1. Lograr un equilibrio entre la seguridad alimentaria y conservación de la naturaleza por medio de estudios de cambio de uso de la tierra .
2. Estudiar el mapeo de áreas críticas (hotspot) a través de:
   1. Parámetros biofísicos. Los datos de satélite se han utilizado para obtener variables como temperatura, precipitación, humedad de suelo, proporcionando registros históricos que pueden utilizarse en la evaluación de perturbaciones (sequías, estado de la vegetación).
   2. Técnicas de identificación de anomalías y daños. Cuándo ocurre una perturbación en la cobertura vegetal de un bosque o zona agrícola como la defoliación o decoloración de la vegetación, esta perturbación se puede identificar con datos de satélite. Hay dos tipos principales de técnicas de detección de cambios: a) la detección de cambios bi-temporal y b) el análisis de trayectorias de patrones temporales tales como las comparaciones del ciclo fenológico entre estaciones de crecimiento.
   3. Características socio-económicas, incluyendo la riqueza, la edad y estatus dentro de una casa y el acceso físico .
3. Tener investigación que mejore la comprensión del cambio climático al aumentar eventos extremos por ejemplo la relación con brotes de insectos, la modificación de la fisiología de los árboles y las enfermedades agrícolas .

Análisis de tendencias de la vegetación espacio-temporales

La cubierta vegetal es un indicador natural de la salud ambiental y las propiedades biofísicas de la vegetación. Es importante en una amplia gama de temáticas como el clima, las plagas, el uso de la tierra, la identificación de incendios y los fenómenos meteorológicos extremos. Los cambios de la cobertura y uso de suelo de nuestro planeta en los últimos años trajo como consecuencia el interés de la comunidad científica en realizar estudios relacionados con el análisis de datos multitemporales y series de tiempo. Se estudian los métodos de vigilancia de la cobertura vegetal y los cambios en el calendario de estacionalidad (comienzo de la temporada de fin de temporada, etc.).

Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI)

Fuente: elaboración propia.

Vinculación de conocimiento generado con percepción remota con hechos reales

Mapeo de daños por insectos en cobertura vegetal. Varios investigadores estudian el potencial de los datos de percepción remota en daños a la vegetación por insectos . El daño de la cobertura vegetal por insectos afecta el crecimiento, la producción y la calidad del follaje de las plantas que se muestra con presencia de decoloración, defoliación y muerte de la planta. La capacidad de detectar el daño por medio de satélites depende del tipo y el grado de daño en la cobertura vegetal así como de la distribución espacial de los daños. Para un sistema de monitoreo en el ámbito nacional sugiere el uso de imágenes de alta resolución, con datos de series de tiempo de NDVI MODIS para detectar la defoliación y definir una cartografía de las principales áreas de daño (caso de estudio de mosca de sierra del pino ataques en bosques de pinos Noruega). El potencial de los datos MODIS (250m) es útil para localizar el daño y proporcionar indicios de estas anomalías, pero no para la estimación de su intensidad.

La mayor parte de los daños por insectos de prioridad nacional se localizan en las zonas ecológicas que favorecen el establecimiento de dichas plagas. La figura muestra los datos de afectación de langosta por municipio obtenidos del mes de enero a mayo del 2014 y los datos de NDVI de MODIS a 250m del 2014 para la clasificación de los brotes de langosta.

Plagas

Fuente: elaboración propia con datos del SINAVEF .