Se considera análisis espacial a todo el proceso de uso de datos geoespaciales, desde el planteamiento por el cual se van a empezar a recoger datos, hasta el momento en el que se presenta el resultado de la investigación. El trabajo con datos geoespaciales requiere técnicas analíticas que los examine para ir respondiendo a las preguntas que se han planteado.

Aplicado a la agricultura, un análisis espacial puede ser más o menos complejo. La opción más sencilla sería visualizar una serie de datos en un mapa. Desde ahí, se puede construir un sistema más complejo añadiendo algún índice de vegetación, múltiples conjuntos de datos, estadísticas avanzadas o scripts. Al ser un proceso iterativo, es posible que después de cada exploración de los datos sea necesario realizar ajustes, tanto en la forma de manipular los datos como en la solución a obtener.

Datos espaciales y el GIS en la agricultura

Datos espaciales y el GIS en la agricultura

Los datos espaciales solo son útiles si se dispone de técnicas y dispositivos capaces de recogerlos de forma correcta y con éxito. En el caso de la agricultura, el GIS juega un papel fundamental, junto a otros sistemas como el GPS, ya que cualquier observación realizada es georreferenciada y almacenada en una base de datos del SIG. Gracias a la teledetección, se pueden obtener series de datos que funcionan de forma temporal (por ejemplo, las condiciones del día de hoy), pero uniendo dichas series de datos a lo largo del tiempo aparece la opción de crear modelos de datos que sirve para generar tendencias y entender si los valores obtenidos entran dentro de lo esperado.

Pero para que todos estos datos funcionen de la forma deseada, el primer paso es dividir la tierra en zonas de gestión. Normalmente, la mayoría de explotaciones agrícolas poseen diferentes registros con mapas de estudio del suelo y datos históricos sobre los cultivos y las prácticas de cultivo de la zona. Una vez obtenidos los datos, los programas basados en el GIS se encargan de crear un mapa digital en el cual aparece recopilada toda la información recogida previamente. A partir de ahí, los datos recogidos mediante teledetección se transforman en datos espaciales, que permiten reflejar las condiciones de la explotación.

Dichos datos espaciales pueden mostrarse de diferentes maneras, como puntos, colores, etc. En este momento es cuando es necesario comparar los valores mostrados en el programa con los valores recogidos sobre el terreno. Si estos coinciden, ya es posible poner en marcha cualquier técnica de gestión agrícola que sea necesaria para maximizar la producción, optimizar el uso de insumos como fertilizantes o plaguicidas y atajar problemas de diversa índole que surgen en el campo. Llegados a este punto, lo importante es que todos los datos se almacenen para poder ser consultados más adelante y tener más información para la elaboración de tendencias.

Los errores más comunes en el análisis espacial

Aún con todo, el análisis espacial no está libre de errores, entre los que se incluyen el sesgo, la distorsión y errores manifiestos a la hora de sacar conclusiones con base en los datos obtenidos.

Uno de los problemas que puede presentar el análisis espacial es el denominado como falacia de la localización. Dicho de un modo simple, una elección incorrecta del espacio o área elegido para realizar nuestro estudio limitará los resultados y el objeto de estudio, pudiendo llegar incluso a arrojar soluciones demasiado simples o erróneas. Trasladando esta información a la agricultura, es necesario seleccionar datos que se adecuen a nuestra comparativa. Por ejemplo, si quisiéramos saber si la cosecha de este año entra dentro de la normalidad, quizá no solo debamos comparar los datos de este año con los datos de nuestro campo en años anteriores, sino también analizar la tendencia en nuestra región o país para ver si realmente la mejora viene por la labor realizada en el campo o fruto de unas condiciones climáticas favorables durante la temporada.

Otro problema bastante común es el de la falacia ecológica. Este problema engloba los errores que se producen al intentar obtener conclusiones a título individual cuando se está trabajando con datos agregados. Es decir, atribuir de forma automática un cierto resultado a una unidad individual solo por pertenecer a un colectivo. Hablando en clave agrícola, y a modo de ejemplo, pensar que si un determinado tipo de suelo es bueno para el cultivo de una determinada planta cualquier lugar donde el suelo tenga la misma composición será bueno para cultivar sin atender a ninguna otra característica o condición.

La solución estándar a estos problemas es un geo-espacio, un marco de medición cuyas observaciones son próximas al mundo real y satisfacen el propósito de la investigación.

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