NUEVA DELHI—El Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT) lanzó la versión beta de Landscape-scale Crop Assessment Tool (LCAT) (Herramienta para la evaluación de cultivos a nivel de paisaje), una tecnología de la geoinformática que ayudará a los científicos a hacer proyecciones de los rendimientos de los cultivos y a identificar regiones cuyas condiciones son favorables para la adopción de ciertas tecnologías. Por ejemplo, aplicando la geoinformática, el proyecto Sistemas de Producción de Cereales en el Sur de Asia (CSISA) identificó los distritos del estado de Odisha que son más propensos a las inundaciones y los catalogó como zonas no aptas para la siembra directa de arroz. LCAT les dará a los profesionales de la extensión, los formuladores de políticas y los investigadores una plataforma que les permitirá aplicar la geoinformática y tomar mejores decisiones. Aunque la herramienta fue desarrollada para el sur de Asia, se puede utilizar en cualquier parte del mundo.
“En el este de las Llanuras Indogangéticas, promovemos la siembra temprana de trigo, que es una de las adaptaciones más importantes al cambio climático. Sin embargo, no hemos podido monitorear con precisión ni definir dónde y cuándo se está implementando”, explica Andrew McDonald, científico principal y líder de CSISA. “En nuestra línea de trabajo es muy importante saber dónde estamos logrando avances. Aunque estos datos existen, no suelen integrarse a nivel espacial.”
Existe una considerable diversidad ambiental y de paisajes creados por el hombre en el sur de Asia. LCAT ayudará a analizar estos paisajes y a caracterizar vastas superficies de tierra basándose en datos obtenidos por teledetección. Esto tendrá un doble objetivo: orientar mejor la tecnología y proporcionar información, por ejemplo, sobre el estado del cultivo, la fenología y las metas de rendimiento, a fin de apoyar las decisiones respecto al manejo de los cultivos.
“La primera versión de la herramienta utiliza series de datos de los sitios de CSISA en Bangladesh e India para caracterizar las tierras de cultivo. Sin embargo, los algoritmos en los que se basa son genéricos y, por tanto, se pueden aplicar para describir cualquier paisaje agrícola del mundo”, asegura Balwinder Singh, modelador de simulación de cultivos del CIMMYT. “En CSISA, la herramienta se utilizará en aplicaciones específicas: para predecir los rendimientos de los cultivos y también para monitorear, aprender y evaluar.”
Sin embargo, sigue habiendo una gran falta de conocimientos acerca de los procesos de paisaje a gran escala y la orientación de la tecnología. A fin de asegurar que los formuladores de políticas y los científicos colaboren de manera eficiente en el uso de esta herramienta, un equipo de científicos del Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) viajó a Nueva Delhi en mayo para impartir un curso de LCAT para el personal de CSISA y colaboradores de los gobiernos de la India y Bangladesh. El curso sirvió no solo para mostrar las funciones de la versión beta de la herramienta sino también para entender mejor sus aplicaciones prácticas.
“Si utilizas datos, inviertes 60% de tu tiempo en reunirlos antes de analizarlos. Queremos reducir ese porcentaje a 5”, dice Suresh Vannan, director del Centro de Distribución de Archivos Activos de Dinámica Biogeoquímica y líder de datos del CCSI.
LCAT está siendo desarrollada en colaboración con ORNL y el Grupo del Proyecto de Monitoreo Internacional de la Agricultura del Grupo de Observaciones de la Tierra. El trabajo es financiado por el CIMMYT como parte de un acuerdo quinquenal con ORNL firmado en 2014.
