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 (Elsevier, 2025)
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.