Agroecosistemas y medio ambiente
Perspectivas tecnológicas en agricultura
Limits of agricultural greenhouse gas calculators to predict soil N2O and CH4 fluxes in tropical agriculture
Limitaciones de las calculadoras de GEI para predicción de flujos de N2O y CH4 en la agricultura tropical
En la actualidad las calculadoras de gases de efecto invernadero disponen de enfoques de contabilización simple que utilizan una mezcla de factores de emisión y modelos empíricos con el mínimo de datos de entrada. Sin embargo, las calculadoras GEI funcionan con base en modelos calibrados con mediciones realizadas en condiciones templadas de países desarrollados. Por lo tanto, este trabajo se enfoca en demostrar las limitaciones de estos dispositivos para estimar emisiones de países en desarrollo al comparar con las mediciones en países de África, Asia y América Latina. Los resultados indican que para el 41% de las comparaciones, las calculadoras realizaron predicciones incorrectas, lo cual genera inquietudes sobre la aplicación de estas en sistemas agrícolas de zonas tropicales.
Este estudio fue desarrollado por Meryl Richards (University of Copenhagen, Frederiksberg C, Denmark; University of Vermont, Burlington, USA), Ruth Metzel (Yale School of Management & Yale School of Forestry and Environmental Studies, CT, USA), Ngonidzashe Chirinda (International Center for Tropical Agriculture, Cali, Colombia), Proyuth Ly (United Nations Development Programme, Phnom Penh, Cambodia), George Nyamadzawo (University of Zimbabwe, Harare Zimbabwe), Quynh Duong Vu (Vietnamese Academy of Agricultural Sciences, Hanoi, Vietnam), Andreas de Neergaard, Myles Oelofse (University of Copenhagen, Frederiksberg C, Denmark), Eva Wollenberg (University of Copenhagen, Frederiksberg C, Denmark; University of Vermont, Burlington, USA), Emma Keller (University of Copenhagen, Frederiksberg C, Denmark), Daniella Malin (Sustainable Food Lab, Hartland, USA), Jørgen E. Olesen (Aarhus University, Tjele, Denmark), Jonathan Hillier (University of Aberdeen, Aberdeen, UK) y Todd S. Rosenstock (University of Copenhagen, Frederiksberg C, Denmark; World Agroforestry Centre, Nairobi, Kenya) para Scientific Reports (Vol. 6, núm. 26279, 2016) una revista dedicada a la divulgación de estudios sobre ciencias naturales y clínicas. Esta es una publicación de Nature. Correo de contacto: [email protected]
Integrating drone-borne thermal imaging with artificial intelligence to locate bird nests on agricultural land
Integración de imágenes térmicas transmitidas por drones con inteligencia artificial para localizar nidos de aves en tierras agrícolas
Este estudio presenta un método que combina imágenes térmicas transmitidas por drones con inteligencia artificial para la localización de nidos de aves en zonas dedicadas a la agricultura. Este sistema semi automático puede identificar nidos con un gran desempeño, cuya aplicación es de gran relevancia para la producción agrícola, manteniendo las condiciones seguras para la conservación de la biodiversidad. Una ventaja de este tipo de estudios es que la tecnología desarrollada puede integrarse con sistemas de agricultura de precisión que depende en gran medida de sensores transportados por drones.
Este estudio fue desarrollado por Andrea Santangeli (University of Helsinki, Helsinki, Finland; University of Cape Town, Cape Town, South Africa), Yuxuan Chen (University of Helsinki, Helsinki, Finland; Imperial College London, Greater London, UK. ), Edward Kluen (University of Helsinki, Helsinki, Finland), Raviteja Chirumamilla (University of Helsinki, Helsinki, Finland; Andhra University, Andhra Pradesh, India), Juha Tiainen (University of Helsinki, Helsinki, Finland; University of Helsinki, Helsinki, Finland) y John Loehr (University of Helsinki, Helsinki, Finland) para Scientific Reports (Vol.10, núm. 10993, 2020) una revista dedicada a la divulgación de estudios sobre ciencias naturales y clínicas. Esta es una publicación de Nature. Correo de contacto: [email protected].
- Video:Mapa digital del suelo: mejora de la gestión sostenible del suelo en Nepal
- Fuente: CIMMYT WebCast
