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c) Integración NDVI / Restricción Hídrica Estudios de la utilización de imágenes multiespectrales, para la segmentación de la variabilidad espacial del potencial hídrico de la planta, han sido determinados en viñas, demostrando que el uso de los NDVI en la segmentación de los viñedos fue altamente útil en la identificación de zonas con diferentes niveles de restricción hídrica, los cuales demuestran que el uso del NDVI en la segmentación de los viñedos fue altamente útil en la identificación de zonas con diferentes niveles de restricción hídrica, tal como muestra la Figura 4 (Johnson, 2001). Asimismo, Acevedo-Opazo et al., (2008) mostraron que el NDVI calculado con una imagen aérea multi-espectral puede ser utilizado como una herramienta para definir zonas con distintos niveles de estatus hídrico de plantas. De este modo se utilizó el NDVI como información base para proponer una cartografía de zonas con distintos niveles de restricción hídrica (determinación de zonas con riesgo a presentar estrés hídrico). Esta metodología fue probada exitosamente en siete diferentes cultivares de uvas viníferas tintas y blancas en la región de Languedoc-Roussillon, Francia. NDVI Eastern S lope 5 Chardonnay High Row 95 High Low Row 60 Row direction Row 28 Moderate Leaf Water Potential Eastern Slope 5 Chardonnay 7.0 8.0 High 7.8 11.0 11.5 11.8 Low 12.0 11.0 10.8 High 15.5 13.0 12.0 8.5 9.3 9.7 Moderate 14.0 13.5 13.5 10.0 9.3 9.5 Figura 4: Ejemplo de la variación del potencial hídrico de hojas de vides monitoreado de acuerdo a zonas con diferente expresión vegetativa. Por otra parte, se ha evaluado la variación espacial de la restricción hídrica y sus efectos en algunos frutales como manzanos (Fusheng et al. 2002), existiendo una respuesta similar que en viñedos. En Israel, se ha evaluado el uso de fotografías aéreas como una herramienta útil para la determinación de las aplicaciones de riego en frutales, de acuerdo a las necesidades estimadas a partir de la densidad de follaje de los árboles (características derivadas de las imágenes) 4 . 4 http://www.migal.org.il/CropEcology.html#cr2 16
d) Sensores remotos utilizados en la Gestión Hídrica Durante la última década la percepción remota (remote sensing) se ha convertido en una herramienta muy valiosa para el manejo hídrico. Esta es utilizada para evaluar la variabilidad espacial de superficies productivas que pueden ir desde una hectárea hasta varios cientos o miles de hectáreas, por medio de modelos matemáticos que utilizan imágenes satelitales y aéreas (Schmugge et al., 2002; Ambast et al., 2002; Courault et al., 2003; Consoli et al., 2006). El principio que utiliza la percepción remota se basa en las distintas propiedades espectrales que presentan las diferentes coberturas vegetales, así, el procesamiento de las imágenes satelitales utiliza estas diferencias para extraer información relevante en distintos ámbitos y, en especial, para el manejo hídrico. Dentro de las imágenes satelitales multiespectrales, cada píxel contiene una particular longitud de onda electromagnética que es particular para cada banda, con una determinada resolución espacial (tamaño de píxel) para una determinada ubicación espacial y temporal (imagen geo-rectificada) (McVicar y Jupp, 1998). En la actualidad, una de las metodologías con más expectativas de aplicación para la estimación de la Evapotranspiración (ET) por medio de la teledetección espacial (imágenes satelitales), corresponde a los métodos residuales (modelos de balance de energía superficial) (Bastiaanssen, 2000; Courault et al., 2003). Estos métodos, están conformados por algoritmos, que combinan componentes físicos con relaciones empíricas para calcular los distintos componentes del balance de energía superficial, utilizando directamente datos provenientes de imágenes satelitales como parámetros de entrada. Los algoritmos más utilizados son: SEBAL, SEBI, S-SEBI y SEBS (Bastiaanssen, 2000; Courault et al., 2003). Dentro de la gama de modelos actualmente desarrollados para estimar ET utilizando percepción remota destaca el modelo SEBAL (“Surface Energy Balance Algorithm for Land”) ya que no utiliza la temperatura infrarroja (TIR) para estimar la temperatura superficial (Ts), sino, que utiliza las diferencias de temperatura del aire (Ta) y (TIR) para cada píxel obtenida a partir de píxeles indicadores (seco y húmedo). SEBAL, es un modelo compuesto de 25 sub-modelos de procesamiento de imágenes satelitales. Este modelo permite calcular la demanda hídrica de los cultivos (ET), así como otros flujos de intercambio de energía entre la superficie de la tierra y la atmósfera, a partir del análisis de la radiación espectral de las porciones del espectro que corresponden al visible (VIS), infrarrojo cercano (NIR) e infrarrojo térmico (TIR). Las estimaciones espaciales de la ET proporcionan datos esenciales para los modelos de circulación atmosférica y la generación de modelos hidrológicos, permitiendo en el caso de la agricultura y el riego, la derivación espacial de la ET en términos diarios, mensuales y anuales (Bastiaanseen et al. 2000; Allen et al., 2003), lo que permite calcular presupuestos hídricos de la demanda de agua y planificar la distribución y transacción de este recurso (Figura 5). 17
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ANEXO 3: SÍNTESIS DE RESPUESTAS DE
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ANEXO 4: LISTADO DE ENTREVISTADOS N
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ANEXO 8: FLUJO DE CAJA CULTIVO DE M
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