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Protocolo para automatizar la descarga de datos climáticos desde la nube y generar indicadores biometeorológicos para el monitoreo epidemiológico de cultivos
Resumen
Los datos climáticos derivados de imágenes o productos satelitales disponibles en la nube tienen gran cobertura en espacio y tiempo, buena precisión y, en general, son de libre acceso. Sin embargo, la obtención y descarga de variables climáticas a diferentes escalas se encuentra limitada por la falta de procedimientos computacionales estandarizados. El objetivo de este estudio fue desarrollar un código computacional que facilite el manejo de imágenes
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Los datos climáticos derivados de imágenes o productos satelitales disponibles en la nube tienen gran cobertura en espacio y tiempo, buena precisión y, en general, son de libre acceso. Sin embargo, la obtención y descarga de variables climáticas a diferentes escalas se encuentra limitada por la falta de procedimientos computacionales estandarizados. El objetivo de este estudio fue desarrollar un código computacional que facilite el manejo de imágenes satelitales para obtención de variables climáticas en un dominio espaciotemporal. El producto ERA5 del servicio de Cambio Climático Copernicus fue usado como fuente de datos climáticos. El protocolo incluye la descarga desde la plataforma Google Earth Engine, con un código desarrollado en lenguaje R. Adiciona el preprocesamiento estadístico de los datos climáticos a escala quincenal y/o mensual. Combinando productos derivados de satélites con conocimiento agronómico sobre un cultivo, los datos climáticos pueden convertirse en variables biometeorológicas y usarse para el monitoreo espaciotemporal de cultivos. El proceso generado se validó superponiendo datos de variables biometeorológicas, en cada sitio de un estudio epidemiológico, sobre dos virus monitoreados por 15 años. El procedimiento puede aplicarse a otros productos satelitales que generan datos espaciales.
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Climate variables data derived from satellite imagery or products available in the cloud have wide coverage in space and time, good accuracy, and are generally freely accessible. However, obtaining and downloading climate variables at different spatial and temporal scales is limited by the lack of standardized computational procedures. The objective of this study was to develop a computational code to facilitate handling satellite images in order to
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Climate variables data derived from satellite imagery or products available in the cloud have wide coverage in space and time, good accuracy, and are generally freely accessible. However, obtaining and downloading climate variables at different spatial and temporal scales is limited by the lack of standardized computational procedures. The objective of this study was to develop a computational code to facilitate handling satellite images in order to derive climatic variables for a given spatiotemporal domain. The climate data was obtained from ERA5, a Copernicus Climate Change Service product. The protocol includes data download from the Google Earth Engine platform with a code developed in R language. The protocol developed includes statistical preprocessing of climatic data at fortnightly and/or monthly scale. By combining satellite-derived products with agronomic knowledge about a crop, climate data can be converted into biometeorological variables and used for spatiotemporal monitoring of crops. The process developed was validated by joint data from
biometeorological variables at each site of an epidemiological study which has been monitoring two viruses for 15 years. The protocol may be applied to other satellite products using spatial data.
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Autor
Paccioretti, Pablo;
Giannini Kurina, Franca;
Suarez, Franco;
Scavuzzo, Marcelo;
Balzarini, Mónica;
Alemandri, Vanina Maria;
Gómez Montenegro, Brenda Emiliana;
Fuente
AgriScientia 40 (1) : 93 - 100 (2023)
Fecha
2023-09-18
Editorial
Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba
ISSN
1668-298X (online)
0327-6244
0327-6244
Formato
pdf
Tipo de documento
artículo
Palabras Claves
Derechos de acceso
Abierto
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