Diseño de una estrategia de monitorización de la incidencia de Cotonet en el cultivo de Caqui en Valencia, usando imágenes de satélite

Abstract

[ES] En la actualidad la producción de caqui en la provincia de Valencia no pasa por un buen momento, debido principalmente por la menor rentabilidad y pérdidas económicas que sufren muchos agricultores y empresas de producción y comercialización, a causa de la proliferación de plagas que afectan a la calidad de la producción comercial y a la rentabilidad de las explotaciones. La plaga más importante del cultivo de Caqui en Valencia es el cotonet. El control de la plaga resulta complejo debido a las dificultades del seguimiento de los diferentes estadios del insecto durante el ciclo del cultivo y de la determinación de los momentos críticos para realizar las intervenciones de control sobre la plaga. Todo ello, ocasiona en la práctica que el numero de tratamientos realizados en la actualidad resulte numeroso, ocasionando un impacto económico y ambiental difícilmente asumible en las explotaciones agrícolas del cultivo. El termino cotonet engloba a los insectos conocidos como Pseudoccocidos, y en cultivo de caqui las especies más importantes son: Pseudococcus longispinus, Planococcus citri y Pseudococcus viburni. Ante estas dificultades para el control de la plaga y ante el impacto sobre la calidad de la producción, resulta fundamental encontrar una herramienta que permita la detección precoz de la incidencia de la plaga, para desarrollar estrategias de control eficaces, económicas y respetuosas con el medio ambiente. Para ello, se diseñará una estrategia basada en la teledetección a partir de las imágenes de satélite para detectar la presencia de cotonet en las parcelas de Caqui, y de este modo clasificar las parcelas con anterioridad al inicio del ciclo anual del cultivo. Como base de datos para este trabajo, se dispondrán de una relación de parcelas de caqui cultivadas en la provincia de Valencia afectadas por cotonet y otras con ausencia de plaga, confeccionada después de visitar las explotaciones en 2023. En total se ha inspeccionado 72 ha de cultivo. Una vez identificadas las parcelas se procederá descargar las imágenes del satélite Sentinel-2 en el óptico en cada una de ellas. A continuación, se representarán las firmas espectrales y la evolución temporal de las principales bandas de reflectancia e índices de vegetación para los dos grupos estudiados. A partir de estos datos se estudiarán las principales relaciones entre los índices de vegetación y ratios entre las bandas electromagnéticas para determinar modelos matemáticos que permitan separar y clasificar los dos grupos de afección de la plaga (parcelas sanas y no sanas). Finalmente, se propondrá un protocolo de actuación que desarrolle la estrategia para la detección precoz de la plaga, con el fin de transferir a los técnicos de las explotaciones agrícolas y a los responsables de las empresas de producción y comercialización del caqui, para que sus decisiones sobre el control de la plaga resulten más fundamentadas. Se utilizarán herramientas de ciencia de datos mediante el uso de los sistemas de información geográfica (programa informático QGIS) y programas para el análisis estadístico y matemático (Statgraphics y Matlab).

Competencias de la orden CIN/323/2009 recogidas en la propuesta de TFG:

- Conocimiento en materias básicas, científicas y tecnológicas que permitan un aprendizaje continuo, así como una capacidad de adaptación a nuevas situaciones o entornos cambiantes. - Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos, algorítmica numérica; estadística y optimización. - Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería. - Cartografía, Fotogrametría, sistemas de información geográfica y teledetección en agronom

[EN] Due to the need for changes in production models towards a more productive and sustainable agriculture, remote sensing has become one of the most promising technologies capable of implementing or positively modifying crop techniques. In persimmon cultivation, little work has been done to link satellite data with pest management and monitoring. This paper presents a monitoring strategy for the pest Pseudococcus spp. using remote sensing with Sentinel-2 data. For this purpose, a parcel of land with a total area of 72 ha has been collected, classifying the plots according to the incidence of the pest as affected or unaffected and carrying out the study of the incidence of the pest from 2019 to 2022. In addition, the temporal evolution of Sentinel2 surface reflectances in the Red and NIR bands, the NDVI index and the B8/B4 ratio were analysed with a spatial resolution of 10 m, comparing by pest incidence at plot and year level. In this study, affected and unaffected plots can be separated according to differences in reflectance, and according to Red-NIR dynamics. This study proposes a protocol to identify and separate plots affected by Cotonet in persimmon. It is worth highlighting the NIR as a critical indicator in the definition of the strategy to be followed to monitor the incidence of the pest.