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La complejidad que presentan los problemas ambientales actuales cómo, el cambio climático, la deforestación, degradación del suelo, escasez de agua, entre otros, demandan el uso de técnicas y herramientas geoespaciales como los sistemas de información geográfica (SIG) (Bautista et al., 2011), que son un conjunto de software y hardware diseñados para leer, editar, almacenar, gestionar y analizar datos; los cuales se representan a través de mapas, gráficos, informes, etc. (Olaya, 2014).
Los SIG, se han convertido en una herramienta importante para investigadores y profesionistas, que requieren del manejo de bases de datos, relacionadas con diversos niveles de agregación espacial o territorial (IIRBAVH, 2006), como lo es, el sector agrícola. La agricultura de precisión integra diversas tecnologías de información espacial al reconocer, localizar, cuantificar y registrar variabilidad espacial y temporal de una unidad agrícola, optimizando la productividad de los cultivos mejorando las decisiones agronómicas de diferentes cultivos para cada sitio específico (Lizarazo-Salcedo y Alfonso-Carbajal, 2011).
El índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), por sus siglas en inglés, es un modelo utilizado universalmente para el monitoreo de vegetación en diferentes ambientes, emplea una combinación de valores de reflectancia con gran sensibilidad en cambios de vegetación y baja sensibilidad a otro tipo de información.
El NDVI se obtiene a partir de la relación de la reflectancia del rojo y del infrarrojo cercano, reflejadas por la vegetación captada por el sensor del satélite; los valores varían de +1 a -1. Valores de 0.1 corresponden a áreas rocosas, arenosas o nevadas, de 0.2 a 0.3 corresponden a áreas con arbustos, praderas o pasturas naturales, mientras que valores mayores de 0.6 indican bosques templados o tropicales; es decir, los valores más altos son para la vegetación más densa y con mayor actividad fotosintética, mientras que valores más bajos para poca vegetación, por lo que se considera un estimador de la cantidad de biomasa y de las necesidades hídricas de los cultivos (Aguilar et al., 2010; Reyes-González et al., 2018; Rueda-Calier et al., 2019).
Para estimar las necesidades hídricas de un cultivo especifico, se utiliza el coeficiente del cultivo (Kc) y la evapotranspiración de referencia, es por esto que este método ayuda a planificar y manejar ¿cuándo? y ¿cuánta? agua se debe utilizar para el riego de manera prospectiva, proyectiva y en tiempo real (Zamora-Herrera et al., 2014; Herrera-Puebla et al., 2015). La higuera es originaria de la región mediterránea, es tolerante a sequías, soporta niveles altos de sales y se adapta a suelos poco fértiles, ofreciendo ventajas en su producción en regiones áridas y semiáridas (Von Lineo, 1753; Peraza-Padilla et al., 2013).
El higo, tiene una alta capacidad nutritiva, nutracéutica y antioxidante y puede ser consumida en fresco, deshidratada y procesada mínimamente (INTAGRI, 2020). Según datos de (FAOSTAT, 2020), en el año 2018 la producción mundial de higo superó el millón de toneladas, en donde Turquía fue el principal productor, con 270 000 t, mientras que México produjo 7 000 t año-1, en una superficie de 1 340 ha (Márquez-Guerrero et al., 2019), siendo Veracruz el estado con mayores rendimientos por hectárea (INTAGRI, 2020).
Debido a su versatilidad el cultivo de higo, se ha introducido como una alternativa frutícola sustentable en zonas áridas y semiáridas, de ahí su importancia en La Comarca Lagunera. Sin embargo, no se tiene información actualizada sobre el manejo intensivo del cultivo de higo, como la estimación del Kc, evapotranspiración (ET) y tratamientos de riego. Es de interés generar información técnica que soporte el manejo sustentable del cultivo con ayuda de los sistemas de información geográfica.
Sitio de experimentación
El trabajo de campo se realizó en el ejido El Vergel, en Gómez Palacio, Durango (25° 39’ 16.679’’ latitud norte, -103° 30’ 4.129’’). Con clima Bw (h’) hw (e), que corresponde a seco desértico cálido con régimen de lluvias en verano y oscilación extrema (Rosales-Serrano et al., 2015), con rangos de temperatura que van desde los 4 °C hasta más de 30 °C y precipitación media anual de 250 mm concentrada de junio a septiembre (INEGI, 2017).
Imágenes satelitales
Se descargaron imágenes del satélite Sentinel-2 con un nivel de procesamiento 1C, de la página del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA), por sus siglas en inglés, de enero del 2020 a noviembre de 2021. Las imágenes se llevaron a un nivel de procesamiento 2da., con una corrección atmosférica DOS1, el software QGIS 3.20.
Cálculo de NDVI
Para el cálculo del NDVI se utilizó la formula descrita por Krtalic et al. (2019):
Donde: NIR= infrarrojo cercano. RED= rojo. Para el satélite Sentinel-2 estas representan las bandas B8 para el infrarrojo cercano y B4 para el rojo.
Cálculo de Kc
El cálculo de Kc se realizó de acuerdo con la metodología de Reyes-González et al. (2020), donde se gráfica el NDVI contra el Kc de referencia del cultivo, obteniendo una ecuación que determina el Kc real del cultivo con base al NDVI. El Kc de referencia (Figura 1) se tomó del artículo de Rodríguez y Valdez (1999), donde estiman las necesidades hídricas de la higuera durante los años de 1996, 1997 y 1998, obteniendo el Kc mensual del cultivo.
El Kc de referencia concuerda con las etapas fenológicas del cultivo de higo reportadas por Márquez-Guerrero (2019), las cuales son: noviembre (11), diciembre (12), enero (1): etapa de latencia. Febrero (2): poda. Marzo (3), abril (4): crecimiento vegetativo. Mayo (5): desarrollo de fruto y cosecha de breva. Junio (6): maduración del fruto. Julio (7), agosto (8): cosecha alta de fruto. Septiembre (9): cosecha media de fruto. Octubre (10): postcosecha.
Análisis de la información
Con el software ArcMap 10.3 se realizó la estimación del NDVI, para los años 2020 (Figura 2) y 2021 (Figura 3), tomando en cuenta dos parcelas cultivadas con higo, una parcela A, con 14 ha y riego por goteo y una parcela B, con 25 ha y riego por gravedad.
Considerando uniformidad de cada parcela, A y B, representadas en las Figuras 2 y 3, se tomaron 15 puntos al azar y se promediaron para sacar un valor de NDVI (Cuadro 1 y 2) y se graficaron (Figura 4a-b, 5a-b) contra el Kc de referencia tal como lo sugiere Reyes-González et al. (2020).
Cuadro 1 NDVI promedio para las parcelas A y B del año 2020.
| Fecha | Día Juliano | Kc Referencia | NDVI parcela chica | NDVI parcela grande |
|---|---|---|---|---|
| 18 enero | 18 | 0.14 | 0.22 | 0.2 |
| 12 febrero | 43 | 0.15 | 0.21 | 0.17 |
| 13 marzo | 73 | 0.16 | 0.26 | 0.25 |
| 12 abril | 103 | 0.45 | 0.44 | 0.45 |
| 17 mayo | 138 | 0.6 | 0.58 | 0.43 |
| 6 junio | 158 | 0.63 | 0.54 | 0.39 |
| 16 julio | 198 | 0.65 | 0.72 | 0.54 |
| 9 septiembre | 253 | 0.65 | 0.52 | 0.53 |
| 19 octubre | 293 | 0.5 | 0.54 | 0.41 |
| 18 noviembre | 323 | 0.22 | 0.44 | 0.28 |
| 18 diciembre | 353 | 0.14 | 0.35 | 0.3 |
Cuadro 2 NDVI promedio para las parcelas A y B del año 2021.
| Fecha | Día Juliano | Kc Referencia | NDVI parcela chica | NDVI parcela grande |
|---|---|---|---|---|
| 18 enero | 18 | 0.14 | 0.26 | 0.25 |
| 12 febrero | 43 | 0.15 | 0.44 | 0.29 |
| 13 marzo | 73 | 0.16 | 0.29 | 0.22 |
| 12 abril | 103 | 0.45 | 0.35 | 0.25 |
| 17 mayo | 138 | 0.6 | 0.46 | 0.3 |
| 6 junio | 158 | 0.63 | 0.52 | 0.33 |
| 16 julio | 198 | 0.65 | 0.59 | 0.45 |
| 10 agosto | 222 | 0.65 | 0.71 | 0.53 |
| 19 septiembre | 262 | 0.65 | 0.64 | 0.39 |
| 14 octubre | 287 | 0.5 | 0.59 | 0.43 |
| 13 noviembre | 317 | 0.22 | 0.48 | 0.3 |
En la Figura 4, el valor de R2 más representativo se obtuvo en la parcela grande para el año 2020, por lo que, la ecuación propuesta para determinar el Kc del cultivo de higo sería KC= 0.5111NDVI+0.1586. Para el ejercicio 2021 (Figura 5), se obtuvieron ecuaciones con baja correlación lineal, esto debido al manejo agronómico tardío del cultivo en la huerta, cómo podas a destiempo, fertilización inadecuada, mal control de plagas, provocado por la contingencia sanitaria Covid 19.
