Mapa de suelos salinos y sódicos por Bonnet y Brenes...
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DAVID SOTOMAYOR RAMÍREZ1, BÉVERLY ÁLVAREZ TORRES1,
JOSÉ PABLO CASTRO CHACÓN1, LUIS PÉREZ ALEGRÍA 1,
GUSTAVO MARTÍNEZ RODRIGUEZ1, TOM DESUTTER2
1Universidad de Puerto Rico, Recinto de Mayagüez2Universidad del Estado de Dakota del Norte
Inducción Electromagnética para la evaluación de salinidad de suelos en el
Valle de Lajas, Suroeste Puerto Rico
Mapa de suelos salinos y sódicos por Bonnet y Brenes (1958)
(Versión adaptada de Oliveras et al. 2015)
• Cuantificar la variabilidad espacial de salinidad de suelo
usando la tecnología de inducción electromagnética
(EMI)
• Escala de campo <100 ha
• Escala regional ~ 20,000 ha
• Evaluar cambios con relación a la década de 1950
OBJETIVOS
ÁREA DE ESTUDIO
PROCESAMIENTO DE DATOS CRUDOS
MEDICIÓN DE ECa
EM-38
DISEÑO DE MUESTREOESAP-RSSD
MUESTREO DE SUELOS
XXXX
ANÁLISIS DE LABORATORIO
CALIBRACIÓN DE LA ECa
DAT38W
ANÁLISIS GEOESTADÍSTICOSY VALIDACIÓN DE MODELOS
CARTOGRAFÍA DE RESULTADOS
IMÁGENES MULTIPECTRALES
LANDSAT 8SENTINEL
2A
CORRELACIÓN ENTRE ECaY LAS IMÁGENES ESPECTRALES
METODOLOGÍA
ESCALA REGIONAL
ESCALA DE CAMPOY REGIONAL
ESCALA DE CAMPO
● Finca 1. Semillera
● Finca 2. Cultivo de arroz
● Finca 3. Plátano
● Finca 4. Pastos
AREAS DE ESTUDIO1 2
3 4
ESCALA DE CAMPO
EJE GIRATORIO
EM-38
UNIDAD GPS
ATV KUBOTA
MEDICIÓN DE LA ECa
EMI EM-38 Geonics Inc. (Ontario, Ca)
ESCALA DE CAMPO (Ej. Finca 1)PROCESAMIENTO DATA CRUDA
1. Medición de Eca (313,634
puntos)
2. Interpolación de los puntos
por el método Kriging Co-
Kriging Ordinario
DISEÑO DE MUESTREO 1. Extracción de 10,000 puntos
para ESAP-RSSD*
2. Puntos de muestreo de suelo
determinados por ESAP-
RSSD (USSL, Riverside, CA)
1 2
3 4
*Por carácter ilustrativo en la foto, se muestran solamente 1000 puntos
ESCALA DE CAMPO
Método de pasta saturada (USSL, 1954) para medir en el
filtrado obtenido:
• EC
• pH
• SAR (en el futuro)
Profundidades:
• 0 a 30 cm
• 30 a 60 cm
• 60 a 90 cm
• 90 a 120 cm
ANÁLISIS DE LABORATORIOMUESTREO DE SUELOS
ESCALA DE CAMPOAnálisis de regresión para determinar la relación cuantitativa entre
ECa y pH, ECe, y SAR (calibración de Eca)
7.4
7.6
7.8
8
8.2
8.4
8.6
0 1 2 3 4 5 6
pH
ECaV (dS/m)
pH 0-30 cm pH 30-60 cm
Lineal (pH 0-30 cm) Lineal (pH 30-60 cm)
0
5
10
15
20
25
30
35
0 1 2 3 4 5 6
EC
e (d
S/m
)
ECaV (dS/m)
ECe 0-30 cm ECe 30-60 cm
Lineal (ECe 0-30 cm) Lineal (ECe 30-60 cm)
ECe0-30 = 3.22 (ECaV) - 5.09; R²=0.96 | ECe30-60 = 5.94 (ECaV) - 3.43; R²=0.92
pH0-30 = -0.13 (ECaV) + 8.67; R²=0.95 | pH30-60 = -0.21 (ECaV) + 8.76; R²=0.93
Modelos lineales
ESCALA DE CAMPOCARTOGRAFÍA
Utilizar calculadora ráster de ArcMap para aplicar las formulas obtenidas en los
modelos de regresión lineal y así obtener mapas de ECe y pH a partir de la ECa.
*
ESCALA DE CAMPOACTIVIDADES FUTURAS
• Realizar análisis de suelo (CE, pH, SAR) en muestras
de suelo restantes
• Mejorar la calibración de la señal de Eca,
identificando los factores (unidad de mapa, cultivo,
posición en el paisaje) que mejoran la relación
• Describir la variabilidad espacial de ECe, pH y SAR
ESCALA REGIONAL
MEDICIÓN DE ECa
• 2,151 pixeles de Landsat8
• Resolución 30m
194 ha cubiertas con el
EM-38
• 19,360 pixeles de Sentinel 2A
• Resolución 10m
Actualmente se están analizando más
fincas para aumentar el área muestreada y
los niveles de confianza.
ESCALA REGIONALCARACTERÍSTICAS DE LAS IMÁGENES MULTIESPECTRALES
CON LANDSTAT Y SENTINEL 2A
ESCALA REGIONALEJEMPLO, BANDAS (Bi) ORIGINALES SENTINEL 2A ÍNDICES
NDVI
B8AB4
-
+B8A B4
=
NIR
NIR
Red
Red
ESCALA REGIONALCorrelacionar ECa con
Bi o índices (para cada
pixel)
RELACIÓN ENTRE ECa Y LAS BANDAS DE S2A y LiDAR (R Pearson)
FECHA DE LA FOTOGRAFÍA
BANDAS DE SENTINEL 2AB1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B11 B12 B8A
2019-09-10 0.63 0.59 0.51 0.53 0.44 -0.16 -0.22 -0.23 -0.33 -0.07 0.31 -0.272019-07-22 0.13 0.19 0.11 0.27 0.10 -0.25 -0.29 -0.30 -0.39 -0.22 -0.05 -0.322019-07-12 0.24 0.20 0.16 0.25 0.13 -0.16 -0.21 -0.23 ---- -0.21 -0.09 -0.25
SENSOR LIDAR
DEM -0.67DSM -0.22
FECHA DE LA FOTOGRAFÍA
BANDAS DE LANDSAT 8B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9
2019-09-23 0.47 0.49 0.42 0.47 -0.31 -0.18 0.23 0.47 0.072019-08-06 0.54 0.53 0.52 0.54 0.20 0.36 0.43 0.52 0.272019-07-21 0.17 0.16 0.00 0.25 -0.42 -0.24 -0.05 0.16 0.17
ECaV=12.99∗B1+4.63∗B2+0.11∗B3−1.49∗B4−2.5344∗B5−0.0936∗DEM+1.6606; R2=0.61
MAPA DE ECa CON SENTINEL 2A Y LiDAR
MAPA DE ECa CON LANDSAT 8 Y LiDAR
ECaV = 25.6*B1–20.42*B2–4.32*B3+2.62*B4–1.15*B8–0.10*DEM+0.53
ESCALA REGIONALACTIVIDADES FUTURAS
• Expandir el área de muestreo de ECa con EMI
• Mejorar la predicción de ECa considerando
modelos multivariados con otros variables (bandas,
índices, parámetros geomorfológicos, cobertura
vegetal)
• Calibrar adecuadamente la señal de ECa con ECe
para las condiciones de las zona
AGRADECIMIENTOS
• Fondos de proyectos a D. Sotomayor-
Ramírez
• USDA-NIFA-HSI 2016-38422-25542 (EEA-
Z-312)
• USDA-NIFA-HATCH 1013206 (EEA-H-483
• North Dakota State University
• Personal de fincas y agricultores
REFERENCIAS● Bonnet, J. y Brenes, B. (1958) Estudio detallado sobre salinidad en el Valle De Lajas. Estación Experimental Agrícola,
Universidad de Puerto Rico. Boletín 141.
● Corwin, D.L., and S.M. Lesch. 2013. Protocols and Guidelines for Field-scale Measurement of Soil Salinity Distribution
with ECa-Directed Soil Sampling. J. Environ. Eng. Geophys. 18(1): 1–25.
● Oliveras, M. Perez, L. & Sotomayor, D. (2017) Geostatistical analysis for mapping soil salinity in the Lajas Valley
Agricultural. Puerto Rico. En: Journal of Agriculture UPR, 101(1), pp. 1-15.
● U.S. Salinity Laboratory Staff. 1954. Diagnosis and improvement of saline and alkali soils. Agric. Handbook No. 60. USSL,
Riverside, CA.
● Scudiero, E. et al. (2013) Delineation of site-specific management units in a saline region at the Venice Lagoon margin,
Italy, using soil reflectance and apparent electrical conductivity. En: Computers and Electronics in agriculture, 99 (2013),
pp. 54-64.
● Scudiero, E. et al. (2017) Remote sensing is a viable tool for mapping soil salinity in agricultural lands. En: California
agriculture. Doi: 10.3733/Ca.2017a0009
● Scudiero, E. Skaggs, T. y Corwin, D. (2014) Regional scale soil salinity evaluation using Landsat 7, Western San Joaquin
Valley, California, USA. En: Geoderma Regional, 2-3, pp. 82-90.
● Scudiero, E. Skaggs, T. y Corwin, D. (2015) Regional-scale soil salinity assessment using Landsat Etm+ Canopy
Reflectance. En: Remote Sensing of Environment, 169, pp. 335-343.