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Uso de imágenes
satelitales en la Agricultura
específica por sitio
Karolina Argote
2. Espacio
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el Logo Contenido
1. Introducción
2. Las Imágenes satelitales
3. Aplicación de datos satelitales en la
AEPS: Experiencia CIAT.
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3. Espacio
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el Logo Introducción
Agricultura específica por sitio (AEPS)
El arte de realizar las prácticas agronómicas requeridas por
una especie vegetal de acuerdo con las condiciones espaciales
y temporales del sitio donde se cultiva, para obtener de ella su
máximo rendimiento potencial. (CENICAÑA)
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4. Espacio
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el Logo Introducción
Agricultura de Agricultura específica
precisión (AP) Vs. por sitio (AEPS)
•Manejo de lotes a mayor •Manejo de lotes según sus
escala/resolución dentro del lote caractérísticas particulares
•Mide la variación dentro del lote •Mide la variación entre lotes
•Analiza el efecto de cada factor •Analiza la combinación de factores
sobre la productividad. sobre su efecto en la productividad
• Modelos requieren conocimiento • Modelos construidos con limitado
detallado de procesos involucrados conocimiento acerca de la interacción
en el crecmiento de las de los factores que determinan el
plantas.(relaciones más exactas) crecimiento de una planta (caña,
café) – Relaciones aproximadas
Referencias:
Plant, 2001. Computers and electronics in agriculture.
Jiménez et al., 2009. Computers and electronics in agriculture
Jiménez et al., 2011. Agricultural Systems
Cock et al., 2011. Agricultural Systems
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5. Espacio
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el Logo Introducción
Agricultura específica por sitio (AEPS)
Tipos de manejo
Edad de
plantas
Variedades
Tipo de suelo
Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias
en las características de los suelos, climáticas o topográficas, o debido a la
intervención del agricultor quien implementa y experimenta con diversas prácticas
agrícolas.
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6. Espacio
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el Logo Introducción
Antecedentes de la AEPS en Colombia
Caña de azúcar – CENICAÑA
Café – DAPA – Federación nacional de cafeteros
Frutales poco investigados - BIOTEC – CIAT – HEIG-VD
Agricultura específica por sitio compartiendo experiencias
(AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia.
CIAT- ASOHOFRUCOL cofinanciado por FNFH.
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7. Espacio
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el Logo Las Imágenes Satelitales
Los Sensores Remotos
Instrumentos transportados en plataformas capaces de detectar,
caracterizar y cuantificar la energía proveniente de objetos situados a
la distancia, captando información para diferentes regiones del
espectro.
• Sensores Pasivos
Se limitan a recibir la energía proveninete de un foco exterior.
Ejemplo: cámaras fotográficas, exploradores de barrido, exploradores
de empuje, cámaras de video, radiómetros de micro-ondas
• Sensores Activos
Son capaces de emitir su propio haz de energía. Ejemplo: Radar y
Lidar
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8. Espacio
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el Logo Las Imágenes Satelitales
Resolución de un Sensor
• Resolución Espacial: El objeto más pequeño que puede ser
distinguido en una imagen.
• Resolución Temporal: Periocidad con la que éste adquiere
imágenes de la misma porción de la superficie terrestre. Función de las
características orbitales de la plataforma(altura, velocidad, inclinación)
• Resolución Espectral: Indica el número y anchura de las bandas
espectrales que puede discriminar el sensor. Un sensor será más idóneo
cuanto mayor número de bandas proporcione, ya que facilita la
caracterización espectral de las distintas coberturas.
• Resolución Radiométrica: Indica la capacidad para detectar
variaciones en la radiancia espectral que recibe. Una mayor resolución
puede discriminar objetos con niveles muy similares de reflectividad,
que no serían separables con otros sensores menos sensibles.
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9. Espacio
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Plataformas de teledetección espacial
En función de su órbita pueden clasificarse en:
Geosíncronos
Colocados en órbitas muy alejadas, permitiendo su sincronización al
movimiento de rotación de la tierra, y observando siempre la misma
zona. Sobre el ecuador con la misma velocidad angular de la tierra se
conocen como satélites geoestacionarios.
Heliosíncronos
Observan sistemáticamente distintas zonas del planeta. El plano de la
órbita es paralelo al eje de rotación de la Tierra pasando siempre sobre
el mismo punto a la misma hora local.
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10. Espacio
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Resolución
Espacial
Aplicaciones
Quickbird, Ikonos-2, World View-1 y 2, GeoEye-1. Permite
Muy alta resolución individualizar objetos del mundo real (árboles, autos, casas,
(<1m)
edificios, parques, carreteras) Múltiples aplicaciones, es
comparable a una fotografía aérea.
SPOT-5, Rapid-Eye Agricultura de presición, catastro rural,
Alta resolución
(1m-5m)
explotación petrolera y minera, cartografía y SIG,
contaminación.
Media resolución SPOT, Landsat, CBERS-2, IRS-1C (pan). Diseñados para la
(6m - 30m) evaluación de recursos naturales.
Baja resolución (200m - IRS-Wifs, Modis, Seawifs, SPOT-Vegetation o NOAA-AVHRR.
1km)
Orientado hacia aplicaciones más globales
Muy baja resolución
(5km) Meteosat, GOES, GMS. Satélites meteorológicos de órbita
geoestacionaria
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11. Espacio
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IKONOS
Ismailia-Egipto
2003
Lanzado en 1999
B/N: 1m
A color: 4m
11km X11km
Revisita de 3 días
http://www.geoeye.com/CorpSite/
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12. Espacio
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QUICKBIRD
Lima-Perú
Callao
2005
Lanzado en 2001
B/N: 61cm
A color: 2.44m
16.5km X16.5km
http://www.digitalglobe.com/
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13. Espacio
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ASTER
California
Fuego en Topanga
2007
(15m)
Lanzado en 1999
14 Bandas
5bandas TIR a 90m
6bandas SWIR a 30m
4bandas VNIR a 15m
60km X 60km
Revisita de 16 días
http://asterweb.jpl.nasa.gov/
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14. Espacio
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LANDSAT
Bolivia
Deforestación
2000
(30m)
Lanzado en 1972 el
primero de la serie
y el último en 1999
Landsat-7
Altura 705km
Resolución 15-60m
http://edcsns17.cr.usgs.gov/NewEarthExplorer/
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15. Espacio
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CBERS-2
Beijing
(20m)
Satélite Chino Brasilero
Sucesor de CBERS-1
5 bandas
Resolución Esp. 20m
http://www.dgi.inpe.br/CDSR/
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16. Espacio
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MODIS
Amazonía Brasil
Deforestación
en Rondonia
(250m)
A bordo de Terra
y Aqua. NASA
7 bandas
44 Productos
Resolución Esp.
250, 500 y 1000m
http://modis.gsfc.nasa.gov/data/
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17. Espacio
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el Logo Las Imágenes Satelitales
Corrección de Imágenes
Las imágenes satelitales están sometidas a una serie de interferencias
que afectan la información.
• Corrección radiométrica. Fallos en los sensores, generan píxeles
incorrectos. Implica la restauración de píxeles perdidos y la corrección
del bandeado de la imagen.
• Corrección geométrica. Alteraciones en el movimiento del
satélite y el mecanismo de captación, generan distorsiones en la
imagen global. Ubica los pixeles en el espacio geográfico corrigiendo las
posibles distorsiones
• Corrección atmosférica. Interferencias de la atmósfera, alteran
de forma sistemática los valores de los píxeles. Elimina las distorsiones
que la atmosfera introduce en los valores de radiancia que llegan al
sensor
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18. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Agricultura específica por sitio compartiendo
experiencias (AESCE) aplicada a la
producción de frutales en Colombia.
Cadenas productivas de mango,
aguacate, cítricos y plátano.
Con la participación de:
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19. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Objetivo Principal
Aumentar la competitividad de los productores de
frutales en el país por medio de un sistema de Agricultura
Especifica por Sitio basado en compartir experiencias
(AESCE) entre productores de cítricos, aguacate, mango
y plátano.
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20. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Objetivos
• Caracterizar los sitios de producción y recopilar
información de eventos.
• Constituir un sistema de información para orientar la toma
de decisiones de los fruticultores
• Propiciar que grupos de fruticultores además de enriquecer el
sistema con información, sean asesorados en la toma de
decisiones en términos de competitividad y rentabilidad.
• Capacitar a los diferentes actores en la implementación de
AESCE en el sector hortofrutícola nacional
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21. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Hipotesis
Si fuese posible compilar la información de lo que hizo el
agricultor y caracterizar las condiciones de un gran
número de éstos experimentos, seria posible deducir las
prácticas y condiciones agroambientales óptimas para
tener altas producciones en sitios específicos.
“Cada vez que un productor siembra y cosecha es
una experiencia, experimento o evento único”
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22. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Principio 1: Cultura de medición y registro
Lo que no se mide
no se puede
manejar
eficientemente
Los fruticultores
establecerán una
cultura de registro
de información.
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23. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Principio 2: Conocimiento colectivo
Cada productor
tiene un
conocimiento
valioso que no es
aprovechado.
Si todos
comparten
experiencias,
todos se
benefician.
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24. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Principio 3: Uso de tecnología informática
Las tecnologías de
información y
comunicación
(TICs) conectan
conocimiento
Revolución en la
toma,
procesamiento,
análisis y entrega
de información
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25. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Componentes del Proyecto
1. Recopilar información sobre las características
ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos"
de los agricultores.
2. Analizar e interpretar la información recopilada.
3. Implementación de manejo específico por sitio y
compartir de experiencias.
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26. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
1 Recopilar información sobre las características
ambientales de los sitios y las experiencias o
"eventos" de los agricultores.
Mean annu
al
temperature
(ºC)
-30.1
30.5
Annual
precipitatio
n (mm)
0
12084
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27. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Información de Entrada y salida en
una unidad de manejo
Relieve y Suelo
Clima
Topografía y Manejo del
paisaje cultivo
• Producción y calidad
• Mejores condiciones ambientales y de suelos
• Prácticas mas adecuadas
• Adaptación de variedades
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28. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Georeferenciación de las unidades de
manejo o lotes
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29. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Datos Climáticos: WorldClim
http://www.worldclim.org/
Datos meteorológicos de
todo el mundo compilados
de bases de datos
nacionales e Mean annual
internacionales. temperature (ºC)
-30.1
Temperatura, precipitación, y 30.5
las 19 variables bioclim.
Resolución: 1 km
Usamos las19 variables
bioclimáticas
Annual
precipitation (mm)
0
12084
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30. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Datos de Precipitación: TRMM
http://trmm.gsfc.nasa.gov/
Tropical Rainfall Measuring
Mission liderado por la
NASA y JAXA monitorea y
estudia precipitaciones
tropicales y subtropicales,
entre 35º N y 35º S.
Lanzado en 1997.
Datos de precipitación
mundial res. 28km cada
3horas.
Usamos promedios
diarios de precipitación
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31. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Datos Topografícos: SRTM
http://srtm.csi.cgiar.org/
SRTM es un sistema de radar
voló a bordo de Endeavour en
una misión de 11 días en
febrero de 2000, liderado por
NGA y la NASA.
Produciendo una Base de
datos digitales topográficos
de la Tierra res. 90m y 30m).
Usamos datos de
Elevación 90m
Con estos datos se puede obtener:
Elevación, pendiente, aspecto, paisaje,
curvatura, radiación solar….
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32. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Datos de Suelo: RASTA
Se capacita a los
agricultores para la
caracterización de
los suelos y el
terreno en cada
unidad de manejo de
forma rápida, sencilla y
confiable.
Y estos datos de
caracterización edáfica
son usados también
para alimentar los
modelos.
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33. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Datos de Manejo: Con los Agricultores
Para cada finca se toman
datos de manejo para las
variedades sembradas:
• Distancia de siembra
• Podas
• Riego y Drenaje
• Fertilización
• Manejo Fitosanitario
• Prácticas Culturales
• Producción y Calidad
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34. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
2 Analizar e interpretar la información recopilada.
Clima
Parámet
ro
Bases de datos
Mat.
Suelos
Parámet
ro
Kilos/l
ote
Mat.
Manejo
Evidencia Variables
Parámet
de ambientales ro
Info
presencia Mat.
adicio
nal
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35. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Modelos de Nicho - Homologue
Identifica sitios
edafológica y
climáticamente
similares.
Entradas: Puntos
georefenciados de
las unidades de
manejo, datos
climáticos, datos de
suelo
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36. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Modelos de Nicho - Maxent
Encuentra el nicho Distribución probabilística
de un cultivo o potencial
especie animal Modelo probabilístico multivariado
basado en
probabilidades de
presencia. Evidencia Variables
Entradas: Puntos de ambientales
presencia
georefenciados de las
unidades de manejo,
variables continuas
(climáticas:
precipitación,
temperatura, 19
bioclim) y categoricas.
Distribución de
probabilidad alrededor
de cada variable
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37. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Modelos de Respuesta – Regresiones Lineales
Análisis de eventos con el objetivo de dar
recomendaciones sitio-especificas
Kilos/lote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)
•OLS: (Ordinary least squares)
•Regresiones robustas: (permiten contrarrestar la influencia
de outliers)
•Modelos mixtos combinados con BLUP (Best Linear Unbiased
Predictor): permiten estimar efectos fijos o aleatorios
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38. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Modelos de Respuesta – Regresión No Lineal
Redes Neuronales
Clima
Parámetro
Bases de datos
Mat.
Suelos
Parámetro
Kilos/lote
Mat.
Manejo
Parámetro
Info Mat.
adicional
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39. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Interpretación de la información recopilada
Departamento Área Rendimiento
(Has) (Kg/ha) Antioquia produce más naranja
con la mitad de las hectáreas
Antioquia 1,163 30,035 cultivadas en Tolima
Tolima 2,413 8,625
Cesar 1,884 11,023
Cundinamarca 1,440 9,939 • Estadísticas MADR
Magdalena 483 18,772 • Manuales generales
Bolívar
• Experiencias en otras condiciones
353 7,453
Risaralda 156 10,213
Córdoba 262 18,836 3,000 40,000
Area Producción
35,000
2,500
30,000
2,000
25,000
Tons
Has
1,500 20,000
15,000
1,000
10,000
500
5,000
0 0
isa ar
aq a
Bo e
ico
as
na
To a
G á
na ar
At ca
Vi a
nt a
a
á
C r
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or Có a
a
nt s
de
de
ad
i
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La yac
Sa ob
jir
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Am uet
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M arc
qu
es
on
au
le
nt
Su
ua
ra
an
ch
an
Bo
rd
tio
al
da
C
lá
az
m
C
An
ag
C
Sa
R
di
un
te
C
N
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40. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
3 Implementación de manejo específico por sitio y
compartir de experiencias.
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41. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Organización de grupos de productores
Compartiendo Experiencias
El proyecto será ejecutado durante 3 años, ahora llevamos un año
de ejecución en el cual hemos realizado:
• Más de 40 talleres de capacitación y retroalimentación a
1 año
agricultores .
• Más de 1000 agricultores capacitados en el manejo de la
metodología RASTA.
• Alianzas estratégicas con el SENA, el proyecto ECAS, secretarias
y comités departamentales, capacitación actores del proyecto.
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42. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
www.frutisitio.org.
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43. Espacio
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Aplicación datos satelitales en la AEPS, CIAT
Compilación de la información en bases de datos
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