Producción agrícola espacial-temporal del Citrus x limon y Mangifera indica, mediante firmas espectrales e imágenes de satélite

Cristhian  Aldana; Yesenia  Saavedra; Jhony  Gonzales; David  Gálvez; Claudia  Palacios; William  Aldana; Wilmer  Moncada

doi:10.17268/sci.agropecu.2021.060

Autores/as

Cristhian Aldana Instituto de Investigación para el Desarrollo Sostenible y Cambio Climático–INDESC, Universidad Nacional de Frontera–UNF, Av. San Hilarión 101, Sullana, Piura https://orcid.org/0000-0002-6890-5370
Yesenia Saavedra Instituto de Investigación para el Desarrollo Sostenible y Cambio Climático–INDESC, Universidad Nacional de Frontera–UNF, Av. San Hilarión 101, Sullana, Piura. https://orcid.org/0000-0002-9559-773X
Jhony Gonzales Instituto de Investigación para el Desarrollo Sostenible y Cambio Climático–INDESC, Universidad Nacional de Frontera–UNF, Av. San Hilarión 101, Sullana, Piura. https://orcid.org/0000-0003-4551-6089
David Gálvez Instituto de Investigación para el Desarrollo Sostenible y Cambio Climático–INDESC, Universidad Nacional de Frontera–UNF, Av. San Hilarión 101, Sullana, Piura https://orcid.org/0000-0002-4263-9844
Claudia Palacios Instituto de Investigación para el Desarrollo Sostenible y Cambio Climático–INDESC, Universidad Nacional de Frontera–UNF, Av. San Hilarión 101, Sullana, Piura https://orcid.org/0000-0001-5738-5384
William Aldana Instituto de Investigación para el Desarrollo Sostenible y Cambio Climático–INDESC, Universidad Nacional de Frontera–UNF, Av. San Hilarión 101, Sullana, Piura https://orcid.org/0000-0003-4079-0601
Wilmer Moncada Laboratorio de Teledetección y Energías Renovables–LABTELER, Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga–UNSCH, Portal Independencia N° 57, Huamanga, Ayacucho https://orcid.org/0000-0002-1648-2361

DOI:

https://doi.org/10.17268/sci.agropecu.2021.060

Palabras clave:

Producción agrícola, Citrus x limon, Mangifera indica, Firma espectral, Distribución espacial-temporal, Anomalías

Resumen

La producción agrícola del Citrus x limon (limón) y Mangifera indica (mango) en la región Piura, muchas veces se ve afectada por factores ambientales-climáticos, principalmente por posibles cambios estacionales o eventos climáticos extremos, como las sequías o El Niño. El objetivo es analizar la producción agrícola espacial-temporal del limón y mango, midiendo con el espectroradiómetro FieldSpec4, la firma espectral (FE) e imágenes de satélite Sentinel 2 (ISS2) del mango criollo de Chulucanas en cultivos de Pampa Larga-Alvarados-Suyo-Ayabaca y banco de germoplasma de mango INIA-Hualtaco-Tambogrande-Piura, respectivamente. El método consiste en introducir cada FE en el mosaico de ISS2 (2019), de los tiles 17MMR-17MNR-17MPR-17MMQ-17MNQ-17MPQ-17MMP-17MNP-17MPP, utilizando SEN2COR280 en el software SNAP. Se analizó las series de tiempo de la producción mensual/anual del limón y del mango, con datos del INEI y SIEA-MIDAGRI-PERÚ. Los resultados obtenidos estiman un área cultivada de limón de 27451,84 ha y de mango de 22000 ha; mayores a la superficie cosechada de 16113 ha y 20606 ha reportadas, respectivamente. La producción de mango 1970-2020, es mayor en noviembre-diciembre-enero-febrero, explicada por el área de superficie cosechada en un 84,1%, presentando estacionalidad, comportamiento exponencial de crecimiento y anomalías positivas (2003-2020) y negativas (1970-2002). La producción mensual de limón 2007-2020 es estacional, la tendencia anual incrementa en 2,8% a pesar de existir anomalías negativas el 2017, generada por efectos del “Niño Costero” en su proceso evolutivo de floración; pronosticando mejoría en la producción de limón en Piura, entre el 2021 al 2022.

Citas

Aldana, C., Revilla, M., Gonzales, J., Saavedra, Y., Moncada, W., & Maicelo, J. (2020). Spectral signatures for the identification of dry forest using Sentinel-2 images over the Lower Basin of the Chira river, Piura region. Revista de Teledetección, 56, 147-156.

Anila, L., & Vijayalakshmi, N. R. (2003). Antioxidant action of flavonoids from Mangifera indica and Emblica officinalis in hypercholesterolemic rats. Food Chemistry, 83(4), 569-574.

ARSET. (2021). Applied Remote Sensing Training Program. Fundamentals of Remote Sensing. Earth Science Applied Sciences. NASA. EEUU.

ASD Inc. (2017). FieldSpec 4 Hi-Res High Resolution Spectroradiometer.

Barrett, H. C., & Rhodes, A. M. (1976). A Numerical Taxonomic Study of Affinity Relationships in Cultivated Citrus and Its Close Relatives. Systematic Botany, 1(2), 105-136.

Benavente-García, O., Castillo, J., Marin, F. R., Ortuño, A., & Del Río, J. A. (1997). Uses and Properties of Citrus Flavonoids. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 45(12), 4505-4515.

Chuvieco, E. (2008). Teledeteccion ambiental (Tercera). Grupo Planeta (GBS).

De Abelleyra, D., Veron, S., Banchero, S., Mosciaro, M. J., Propato, T., et al. (2020). First large extent and high resolution cropland and crop type map of Argentina. IEEE Latin American GRSS & ISPRS Remote Sensing Conference (LAGIRS), 2020, 392-396.

Del Rı́o, J. A., Fuster, M. D., Gómez, P., Porras, I., Garcı́a-Lidón, A., & Ortuño, A. (2004). Citrus limon: A source of flavonoids of pharmaceutical interest. Food Chemistry, 84(3), 457-461.

Elangovan, V., Sekar, N., & Govindasamy, S. (1994). Chemopreventive potential of dietary bioflavonoids against 20-methylcholanthrene-induced tumorigenesis. Cancer Letters, 87(1), 107-113.

European Space Agency. (2017). Sentinel-2. European Space Agency.

FAO. (2021). FAOSTAT. Food and Agriculture Organization (FAO).

Green, R. M., Vardi, A., & Galun, E. (1986). The plastome of Citrus. Physical map, variation among Citrus cultivars and species and comparison with related genera. TAG. Theoretical and Applied Genetics. Theoretische Und Angewandte Genetik, 72(2), 170-177.

Gulsen, O., & Roose, M. L. (2001). Lemons: Diversity and Relationships with Selected Citrus Genotypes as Measured with Nuclear Genome Markers. Journal of the American Society for Horticultural Science, 126(3), 309-317.

Handa, T., Ishizawa, Y., & Oogaki, C. (1986). Phylogenetic study of Fraction I protein in the genus Citrus and its close related genera. The Japanese Journal of Genetics, 61(1), 15-24.

Herrero, R., Asíns, M. J., Carbonell, E. A., & Navarro, L. (1996). Genetic diversity in the orange subfamily Aurantioideae. I. Intraspecies and intragenus genetic variability. Theoretical and Applied Genetics, 92(5), 599-609.

Huang, J., Hou, Y., Su, W., Liu, J., & Zhu, D. (2017). Mapping corn and soybean cropped area with GF-1 WFV data. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 33, 164-170.

Huete, A., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E. P., Gao, X., & Ferreira, L. G. (2002). Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment, 83(1), 195-213.

INEI. (2020). Instituto Nacional de Estadística e Informática. Perú.

Lilliefors, H. W. (1967). On the Kolmogorov-Smirnov Test for Normality with Mean and Variance Unknown. Journal of the American Statistical Association, 62(318), 399-402.

López, J. P. (2018). Propuesta de mejora del proceso de cultivo de limón basado en modelos predictivos de rendimiento agrícola en los valles: Alto Piura y San Lorenzo.

Machwitz, M., Hass, E., Junk, J., Udelhoven, T., & Schlerf, M. (2019). CropGIS – A web application for the spatial and temporal visualization of past, present and future crop biomass development. Computers and Electronics in Agriculture, 161, 185-193.

Malik, M., Scora, R., & Soost, R. (1974). Studies on the origin of the lemon. Hilgardia, 42(9), 361-382.

MINAGRI. (2021). Sistema Integrado de Estadística Agraria—SIEA. Calendario de siembras y cosechas.

Moncada, W., & Willems, B. (2020). Tendencia anual del caudal de salida, en referencia al caudal ecológico en la Microcuenca Apacheta / Ayacucho / Perú, del 2000 al 2018. Ecología Aplicada, 19(2), 93-102.

Olivo, A. (2017). Clasificación de la vegetación del Karst de Sierra de las Nieves, utilizando imágenes Landsat (east=-4.935092899999972; north=36.7229828; name=Sierra de las Nieves, Málaga, Andalucía, España).

Pardo-Andreu, G. L., Barrios, M. F., Curti, C., Hernández, I., Merino, N., et al. (2008). Protective effects of Mangifera indica L extract (Vimang), and its major component mangiferin, on iron-induced oxidative damage to rat serum and liver. Pharmacological Research, 57(1), 79-86.

Pérez, V., Herrero, M., & Hormaza, J. I. (2016). Self-fertility and preferential cross-fertilization in mango (Mangifera indica). Scientia Horticulturae, 213, 373-378.

Rice-Evans, C., Miller, N., & Paganga, G. (1997). Antioxidant properties of phenolic compounds. Trends in Plant Science, 2(4), 152-159.

Shawky, E., & Selim, D. A. (2019). NIR spectroscopy-multivariate analysis for discrimination and bioactive compounds prediction of different Citrus species peels. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 219, 1-7.

Torres, A. M., Soost, R. K., & Diedenhofen, U. (1978). Leaf Isozymes as Genetic Markers in Citrus. American Journal of Botany, 65(8), 869-881.

Vilela, C., Santos, S. A. O., Oliveira, L., Camacho, J. F., Cordeiro, N., Freire, C. S. R., & Silvestre, A. J. D. (2013). The ripe pulp of Mangifera indica L.: A rich source of phytosterols and other lipophilic phytochemicals. Food Research International, 54(2), 1535-1540.

Zhang, D., Dai, Z., Xu, X., Yang, G., Meng, Y., et al. (2021). Crop classification of modern agricultural park based on time-series Sentinel-2 images. Infrared and Laser Engineering, 50(5), 20200318.

Zhang, D., Wang, C., & Li, X. (2019). Yield gap and production constraints of mango (Mangifera indica) cropping systems in Tianyang County, China. Journal of Integrative Agriculture, 18(8), 1726-1736.

Zhu, X., Xu, D., Xin, X., Shen, B., Ding, L., et al. (2020). The spatial-temporal distribution of different grassland types in hulunber grassland based on remote sensing from 1992 to 2015. Scientia Agricultura Sinica, 53(13), 2715-2727.