Monitoreo de cultivos en ecosistemas tropicales utilizando sensores remotos (NASA Sensors + SAR + UAV + LiDAR) y computación en la nube

La pasantía denominada “Monitoreo de cultivos en ecosistemas tropicales utilizando sensores remotos (NASA Sensors + SAR + UAV + LiDAR) y computación en la nube” se realizará como parte del proyecto “Evaluación de la severidad y distribución espacial de la Roya del café utilizando RPAS y técnicas de aprendizaje automático en las provincias de San Ignacio y Jaén en la región Cajamarca” financiado por CONCYTEC. Este proyecto tiene por objetivo evaluar la severidad y distribución espacial de la Roya del café utilizando RPAS (UAV o drones) y técnicas de aprendizaje automático en dos provincias de la región Cajamarca. El estudio implica la identificación en campo de parcelas infestadas por roya, toma de datos en campo, levantamientos fotogramétricos con drones de las parcelas de café, desarrollo de algoritmos para identificar niveles de severidad de roya a partir de índices de vegetación y técnicas de aprendizaje automático (Logistic Model Tree, Random Forest y REPÁrbol) y construcción de mapas de distribución espacial de roya en parcelas cafetales. Los resultados que se quieren alcanzar a través del proyecto son el desarrollo de i) una guía metodológica para evaluar la severidad y distribución espacial de la Roya del café mediante imágenes multiespectrales y ii) un visor geográfico que muestre la distribución espacial de roya en el café y la cuantificación en porcentaje en Google Earth Engine (GEE). Además, de la publicación de un artículo científico en una revista científica (Q1 o Q2) y participación en congreso internacional. La pasantía de entrenamiento en metodologías y técnicas de investigación en el Centro de Investigación Geoespacial (CGR) de la Universidad de Georgia permitirá fortalecer los conocimientos en procesamiento de imágenes de drones para el monitoreo de cultivos, adicionalmente se abordará prácticas procesamiento de análisis de series temporales con datos de sensores remotos como NASA Sensors, SAR, LiDAR y otros en la clasificación de cultivos, que permitirá fortalecer y consolidad las técnicas de análisis de imágenes multiespectrales y LiDAR. Se abordará el manejo de nuevas tecnologías y geovisualización de datos espaciales con procesamiento en la nube en GEE, lo cual, se relaciona con el segundo resultado planteado en el proyecto en ejecución. Entre los resultados publicables de la pasantía será i) la publicación de un manual de procesamiento de series temporales para el monitoreo de cultivos utilizando sensores remotos, y ii) la realización de dos cursos de entrenamiento en análisis de series temporales para la clasificación de cultivos utilizando computación en nube. El curso estará dirigido a estudiantes de pregrado y posgrado e investigadores de la Universidad Nacional de Jaén y la Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas.

BARBOZA CASTILLO ,ELGAR