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Buenos Aires » Infobae
Fecha: 02/09/2025 16:58
La Secretaría de Agricultura, Ganadería y Pesca de la Nación presentó un nuevo "Mapa de Cultivos", que ofrece la localización precisa de los cultivos facilitando la planificación logística y una mejora el análisis de la cosecha (SAGyP) Presentaron un nuevo mapa digital de cultivos. Los datos disponibles permiten analizar individualmente las campañas anteriores de fina y gruesa. En tanto que la interfaz habilita seleccionar cada cultivo y analizar el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) de cada lote, lo que posibilita la evaluación de la distribución y las tendencias de los cultivos a nivel regional y local. El Mapa de Cultivos, elaborado y actualizado por el equipo técnico de la Dirección Nacional de Agricultura de la Secretaría de Agricultura, Ganadería y Pesca de la Nación (SAGyP) “resulta clave tanto para el sector público como privado” al ofrecer una localización precisa de los cultivos facilita la planificación logística, mejora el análisis de la cosecha, permitiendo evaluar con mayor exactitud el impacto de fenómenos adversos como inundaciones, sequías o plagas. El mapa utiliza como insumo principal, los datos de los relevamientos realizados durante las campañas agrícolas, obtenidos por el Método de Segmentos Aleatorios. El nuevo "Mapa de Cultivos" permite evaluar con mayor exactitud el impacto de fenómenos adversos para el agro, como inundaciones, sequías o plagas (SAGyP) La herramienta contempla la utilización de técnicas de teledetección basadas en imágenes satelitales de alta y mediana resolución, integradas en un Sistema de Información Geográfica (SIG), el control e interpretación de los resultados obtenidos a través de operativos a campo y el procesamiento de la información generada por la aplicación de esta metodología. Cabe consignar que la SAGyP, a través de las 40 delegaciones que tiene distribuidas en las zonas productivas, releva a campo 2 millones de hectáreas en cada campaña. Esos datos de campo son digitalizados y depurados mediante un software de SIG, para luego ser introducidos en un algoritmo de machine learning. Y es este sistema, el que genera mapas detallados a nivel local, a través de un análisis intertemporal de imágenes satelitales.
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