Integrating remote sensing and in-situ data to determine climate diversity and variability in cocoa systems in the provinces of Jaén and San Ignacio, Cajamarca (NW Perú)
La falta de información sobre la distribución geográfica de los sistemas de cacao, junto con la diversidad de especies y la influencia de los factores climáticos en los rendimientos, representa desafíos para la gestión agronómica de estas plantaciones y la implementación de políticas agrícolas más e...
| Main Authors: | , , , , , , , , , |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Language: | Inglés |
| Published: |
Elsevier
2025
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/20.500.12955/2654 https://doi.org/10.1016/j.tfp.2024.100749 |
| _version_ | 1855490515260145664 |
|---|---|
| author | Atalaya Marin, Nilton Goña Goñas, Malluri Tineo Flores, Daniel Chuquibala Checan, Beimer Arce Inga, Marielita Tarrillo Julca, Ever Alvarez Robledo, Yeltsin Abel Tafur Culqui, Josué Cabrera Hoyos, Héctor Antonio Gómez Fernández, Darwin |
| author_browse | Alvarez Robledo, Yeltsin Abel Arce Inga, Marielita Atalaya Marin, Nilton Cabrera Hoyos, Héctor Antonio Chuquibala Checan, Beimer Goña Goñas, Malluri Gómez Fernández, Darwin Tafur Culqui, Josué Tarrillo Julca, Ever Tineo Flores, Daniel |
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| author_sort | Atalaya Marin, Nilton |
| collection | Repositorio INIA |
| description | La falta de información sobre la distribución geográfica de los sistemas de cacao, junto con la diversidad de especies y la influencia de los factores climáticos en los rendimientos, representa desafíos para la gestión agronómica de estas plantaciones y la implementación de políticas agrícolas más efectivas. Este estudio tuvo como objetivo mapear el área de cacao, la diversidad de especies y su respuesta a la variabilidad climática histórica en las provincias de Jaén y San Ignacio, Cajamarca, Perú. Se procesaron datos de PlanetScope y Sentinel-1 en Google Earth Engine utilizando el algoritmo de clasificación Random Forest. Se identificaron 4,338.6 ha de sistemas de monocultivo y agroforestería de cacao, logrando una precisión temática del 85% y un índice kappa de 0.81. Se determinó que Musa sp. predomina en altitudes bajas, mientras que Inga edulis mostró mayor dominio en altitudes más elevadas. La aplicación de datos climáticos y de rendimiento del cacao permitió calcular el índice de anomalía estandarizada, evidenciando el impacto notable de la precipitación en la producción de cacao, especialmente en 2021 y 2022. Este enfoque integrado proporciona una comprensión más profunda de los sistemas agroforestales de cacao, estableciendo una base sólida para la toma de decisiones destinadas a optimizar el rendimiento mediante prácticas agrícolas adaptadas a condiciones climáticas específicas y fomentando la biodiversidad mediante la incorporación de especies nativas. |
| format | Preprint |
| id | INIA2654 |
| institution | Institucional Nacional de Innovación Agraria |
| language | Inglés |
| publishDate | 2025 |
| publishDateRange | 2025 |
| publishDateSort | 2025 |
| publisher | Elsevier |
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| spelling | INIA26542025-03-31T13:55:28Z Integrating remote sensing and in-situ data to determine climate diversity and variability in cocoa systems in the provinces of Jaén and San Ignacio, Cajamarca (NW Perú) Atalaya Marin, Nilton Goña Goñas, Malluri Tineo Flores, Daniel Chuquibala Checan, Beimer Arce Inga, Marielita Tarrillo Julca, Ever Alvarez Robledo, Yeltsin Abel Tafur Culqui, Josué Cabrera Hoyos, Héctor Antonio Gómez Fernández, Darwin Agroforestry Climate impacts Satellite imagery Random forest (RF) Google Earth Engine Sustainability https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02 Agroforestry La falta de información sobre la distribución geográfica de los sistemas de cacao, junto con la diversidad de especies y la influencia de los factores climáticos en los rendimientos, representa desafíos para la gestión agronómica de estas plantaciones y la implementación de políticas agrícolas más efectivas. Este estudio tuvo como objetivo mapear el área de cacao, la diversidad de especies y su respuesta a la variabilidad climática histórica en las provincias de Jaén y San Ignacio, Cajamarca, Perú. Se procesaron datos de PlanetScope y Sentinel-1 en Google Earth Engine utilizando el algoritmo de clasificación Random Forest. Se identificaron 4,338.6 ha de sistemas de monocultivo y agroforestería de cacao, logrando una precisión temática del 85% y un índice kappa de 0.81. Se determinó que Musa sp. predomina en altitudes bajas, mientras que Inga edulis mostró mayor dominio en altitudes más elevadas. La aplicación de datos climáticos y de rendimiento del cacao permitió calcular el índice de anomalía estandarizada, evidenciando el impacto notable de la precipitación en la producción de cacao, especialmente en 2021 y 2022. Este enfoque integrado proporciona una comprensión más profunda de los sistemas agroforestales de cacao, estableciendo una base sólida para la toma de decisiones destinadas a optimizar el rendimiento mediante prácticas agrícolas adaptadas a condiciones climáticas específicas y fomentando la biodiversidad mediante la incorporación de especies nativas. This research was funded by the Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA) through an Investment Project with CUI No. 2472675 entitled: “Mejoramiento de los servicios de investigación y transferencia de tecnología agraria en la estación agraria experimental Baños del Inca en la localidad de Baños del Inca del distrito de Baños del Inca - provincia de Cajamarca - departamento de Cajamarca 2025-02-28T16:32:11Z 2025-02-28T16:32:11Z 2024-12-08 info:eu-repo/semantics/preprint Atalaya-Marin, N.; Goñas, M.; Tineo, D.; Chuquibala-Checan, B.; Arce-Inga, M.; Tarrillo, E.; ... & Gómez-Fernández, D. (2025). Integrating remote sensing and in-situ data to determine climate diversity and variability in cocoa systems in the provinces of Jaén and San Ignacio, Cajamarca (NW Perú). Trees, Forests and People, 19, 100749. doi: 10.1016/j.tfp.2024.100749 2666-7193 http://hdl.handle.net/20.500.12955/2654 https://doi.org/10.1016/j.tfp.2024.100749 eng urn:issn:2666-7193 Trees, Forests and People info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf application/pdf Elsevier NL Instituto Nacional de Innovación Agraria Repositorio Institucional - INIA |
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