Aplican técnicas de teledetección para identificar áreas de viñedos irrigados y evitar el uso intensivo de aguas subterráneas
La información satelital y las características morfológicas de los cultivos son elementos clave para definir las áreas de riego a escala de parcela, ofreciendo una representación detallada y precisa del uso del agua en la zona
Campo de viñedos en una imagen de archivo. / UPV
València
Un equipo de investigadores del IIAMA-UPV (Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la Universitat Politècnica de València) ha diseñado una metodología innovadora que utiliza imágenes satelitales y técnicas de aprendizaje automático para identificar con precisión las áreas de viñedos irrigados.
El estudio, liderado por la doctora Esther López-Pérez junto a Carles Sanchís (CVER), Miguel Ángel Jiménez y Manuel Pulido, ha sido publicado en la revista científica 'Agricultural Water Management' y desarrollado en el marco del proyecto europeo eGroundwater, financiado por el programa europeo PRIMA.
El trabajo, que representa un avance en la gestión sostenible de los recursos hídricos en la zona del acuífero de Requena-Utiel, aborda una problemática común en muchas regiones del mundo: el uso intensivo de aguas subterráneas para la irrigación. "Esta práctica, si no se controla adecuadamente, puede llevar a la sobreexplotación de acuíferos y poner en riesgo la viabilidad de la agricultura y la sostenibilidad ambiental", afirma, en un comunicado, Esther López.
Esther López (UPV): "Somos capaces de detectar qué parcelas están siendo regadas y cuáles no"
00:17
Compartir
El código iframe se ha copiado en el portapapeles
<iframe src="https://cadenaser.com/embed/audio/460/1726993774781/" width="100%" height="360" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>
Para paliar esta posible circunstancia adversa, la metodología integradatos de humedad del suelo, variables ambientales e información de parcelas agrícolas, diseñando un modelo basado en inteligencia artificial capaz de cartografiar áreas irrigadas con una precisión del 91,8%.
Permitiría gestionar mejor los recursos hídricos
"El potencial de la teledetección combinada con técnicas de inteligencia artificial permite, no solo identificar áreas irrigadas, sino también detectar zonas que se están regando sin los derechos de agua correspondientes, ayudando así a controlar y gestionar mejor los recursos hídricos", detalla la investigadora postdoctoral del IIAMA.
La información satelital y las características morfológicas de los cultivos son elementos clave para definir las áreas de riego a escala de parcela, ofreciendo una representación detallada y precisa del uso del agua en la zona del acuífero de Requena-Utiel.
"Esta masa de agua abarca más de 304 km2 y se ubica en una de las principales zonas vitivinícolas de la Comunidad Valenciana. Con más del 90% de su superficie agrícola dedicada a viñedos, la correcta gestión del agua es fundamental para asegurar la sostenibilidad en el ámbito ambiental, económico y agrícola de la zona", indican los autores de la investigación.
Sobreexplotación de recursos hídricos
De hecho, esta innovadora metodología desarrollada por el equipo del IIAMA podría tener un impacto significativo en otras regiones que también enfrentan desafíos relacionados con la sobreexplotación de recursos hídricos.
"A medida que más regiones del mundo enfrentan problemas de escasez de agua, esta metodología puede ser aplicada al ofrecer una solución efectiva para la gestión de los recursos y llevar a cabo una agricultura más eficiente y respetuosa con el medio ambiente", añade Esther López.
Finalmente, el estudio también recoge algunas discrepancias entre los datos oficiales y las estimaciones obtenidas mediante teledetección, lo que subraya la necesidad de mejorar los sistemas de monitorización actuales.
"A pesar de los buenos resultados, aún existen limitaciones en la aplicación práctica de esta metodología, principalmente relacionadas con la disponibilidad de datos de campo y la complejidad de algunos terrenos", concluye la investigadora postdoctoral del IIAMA.
