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Resumen
La caña de azúcar es una de las más importante actividades productivas en la región Huasteca de México y que requiere de planes para incrementar la productividad y disminuir la incertidumbre ante las limitaciones y el mercado. Mediante la zonificación productiva potencial del cultivo a través de una evaluación multicriterio AHP (proceso de jerarquías analíticas) en un ambiente SIG (Imgenes Lansat 7 ETM+), se generaron mapas temáticos (climáticos y edafológicos) relacionados con las variables del cultivo de caña empleando ILWIS y ESRI ArcGis 9.2. La metodología AHP proporcionó el marco de evaluación y la zonificación del cultivo al sintetizar la interacción entre las variables que determinan la productividad del cultivo y representan el punto clave del manejo agronómico espacial en Huasteca. Los resultados demostraron que la metodología de percepción remota, AHP y SIG, pueden servir además como herramienta efectiva, de bajo costo.
Noé Aguilar Rivera, Universidad Veracruzana. Córdoba
Facultad de Ciencias Biológicas y Agropecuarias. Universidad Autónoma de San Luis Potosí. San Luis Potosí, MéxicoAbdel-Rahman EM, Ahmed FB. 2008. The application of remote sensing techniques to sugarcane (Saccharum spp. hybrid) production: a review of the literature. International Journal of Remote Sensing 29(13):3753-3767. https://doi.org/10.1080/01431160701874603
Aguilar JL, Zulueta R. 1993. Zonificación agroecológica para el cultivo de caña de azúcar en el estado de Veracruz. GEPLACEA, En: Simposio Nacional de Capacitación y Desarrollo Tecnológico del Campo Cañero Mexicano. Xalapa, México.
Begue A, Degenne P, Pellegrino A, Todoroff P, Baillarin F. 2004. Application of remote sensing technology to monitor sugar cane cutting and planting in Guadeloupe (French West Indies). En: Geomatica 2004 Conference. La Habana, Cuba. Berumen SA, Llamazares R. 2007. Usefulness of multiple criteria decision methods (such as AHP) in an environment with growing competitiveness. Cuadernos de Administración 20(34):65-87.
Castellanos EA, Van Westen CJ. 2007. Generation of a landslide risk index map for Cuba using spatial multi-criteria evaluation. Landslides 4:311-325. https://doi.org/10.1007/s10346-007-0087-y
Cenicaña. 2004. Avances del proyecto de zonificación agroecológica en la zona cañera de Guatemala. En: Memoria, presentación de resultados de investigación Zafra 2003-2004. Guatemala. pp. 163-166.
De Abreu LM, Granemann SR, Gartner IR, Bernardes RS. 2000. Escolha de um programa de controle da qualidade da água para consumo humano: aplicação do método AHP. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 4(2):257-262. https://doi.org/10.1590/S1415-43662000000200021
Díaz SJ, Blanco JL. 2000. Evaluación del potencial para acuacultura costera de camarón en el entorno de la laguna de Mar Muerto, mediante la aplicación de técnicas de análisis multicriterio con un SIG. Investigaciones Geográficas, UNAM. Boletín del Instituto de Geografía 41:62-80.
Elmorea AJ, Xun S, Gorence NJ, Xia L, Haiming J, Wang F, Zhang X. 2008. Spatial distribution of agricultural residue from rice for potential biofuel production in China. Biomass and Bioenergy 32(1):22-27. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2007.06.005
Falconi F, Burbano R. 2004. Instrumentos económicos para la gestión ambiental: decisiones monocriteriales versus decisiones multicriteriales. Revista Iberoamericana de Economía Ecológica 1:11-20.
Freitas ALP, Marins CS, Souza DO. 2006. A metodologia de multicritério como ferramenta para a tomada de decisões gerenciais: um estudo de caso. Revista GEPROS 2(3):52-60.
Galdos MV. 2010. Simulation of sugarcane residue decomposition and aboveground growth. Plant Soil 326:243-259. https://doi.org/10.1007/s11104-009-0004-3
Galindo MG, Contreras C, Olvera SL. 2009. Metodología para determinar zonas de peligro al ataque de la langosta centroamericana (Schistocerca piceifrons piceifrons Walker) apoyados en sensores de alta resolución y SIG. Estudio de caso la Huasteca México. Conceptos de geomática y estudios de caso en México. Serie Libros de Investigación No. 5, México DF.
Giannotti MA. 2003. Geotecnologias na análise de impactos sócioambientais: o caso da queima de cana-de-açúcar na região de Piracicaba, (tesis de maestria), São José dos Campos, INPE. Piracicaba 180 p.
Gomes H, Nunes R. 1999. Emprego do método de análise hierárquica (AHP) na seleção de variedades para o plantio de cana-de-açúcar. Gestão & Produção 6(3):243-256. https://doi.org/10.1590/S0104-530X1999000300009
Gómez M., Barredo JI. 2005. Sistemas de información geográfica y evaluación multicriterio en la ordenación del territorio. 2a ed. Editorial Ra-Ma, Madrid. 279 p.
Hatfield JL, Gitelson AA, Schepers JS, Walthall CL. 2008. Application of spectral remote sensing for agronomic decisions. Agronomy Journal 100:S117-S131. https://doi.org/10.2134/agronj2006.0370c
Krishna Rao PV, Venkataratnam L, Venkateswara Rao V. 1999. Remote sensing approach for acreage estimation of sugarcane crop in part of Kirishna district Andhra Pradesh. Proc STAI 61:79-87.
Ji-Hua M, Bing-fang W. 2008. Study on the crop condition monitoring methods with remote sensing. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 37(B8):945-950.
Jiménez A, Vargas V, Salinas WE, Aguirre MJ, Rodríguez D. 2004. Aptitud agroecológica para el cultivo de la caña de azúcar en el sur de Tamaulipas, México. Boletín Investigaciones Geográficas 53:58-74.
Johnson RM, Viator RP, Veremis JC, Richard Jr EP, Zimba PV. 2008. Discrimination of sugarcane varieties with pigment profiles and high resolution, hyperspectral leaf reflectance data. Journal Association Sugar Cane Technologists 28:63-75.
Malczewski J. 1996. A GIS-based approach to multiple criteria group decision-making. International Journal of Geographical Information Systems 10(8):955-971. https://doi.org/10.1080/02693799608902119
Marin FR, Carvalho GL, Assad ED. 2009. Eficiência da produção agrícola de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo entre as safras 1990/1991 e 2005/2006. En: XVI Congresso Brasileiro de Agrometeorologia. UFV. Viçosa, Brasil.
Marin FR, Lopes-Assad ML, Assad ED, Vian CE, Santos MC. 2008. Sugarcane crop efficiency in two growing seasons in São Paulo State, Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira 43:1449-1455. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2008001100002
Medina G, Ruiz JA, Martínez RA, Ortiz V. 1997. Metodología para la determinación del potencial productivo de especies vegetales. Agricultura Técnica en México 23(1):69-90.
Mena C, Gajardo J, Ormazábal Y. 2006. Modelación espacial mediante geomática y evaluación multicriterio para la ordenación territorial Revista de la Facultad de Ingeniería 14(1):81-89. https://doi.org/10.4067/S0718-13372006000100009
Moore PH. 2009. Sugarcane biology, yield, and potential for improvement. Workshop BIOEN on Sugarcane Improvement. En: Workshop BIOEN on Sugarcane Improvement. San Pablo, Brasil.
Murillo SPJ, Osorio MC, Carbonell J. Palma AE. 2009. Estimación temprana de producción de caña de azúcar a partir de imágenes satelitales MODIS. En: Resumenes VIII Congreso de la Asociación Colombiana de Técnicos de la Caña de Azúcar. Tecnicaña. Cali Colombia. pp. 356-364.
Murillo PJ, Osorio CA, Carbonell JA, Palma AE. 2010. Monitoring sugarcane crops in the Cauca river valley (Colombia), using MODIS satellite images. Proceedings of the International Society of Sugar Cane Technology 27:1-5.
O'Leary GJ. 1999. A review of tree sugarcane simulation models with respect to their prediction of sucrose yield. Proceedings of the South African Sugar Technologists' Association 73:33-34.
Quintero JA, Montoya MI, Sánchez OJ, Giraldo OH, Cardona CA. 2010. Fuel ethanol production from sugarcane and corn: Comparative analysis for a Colombian case. Energy 33(3):385-399. https://doi.org/10.1016/j.energy.2007.10.001
Rozman C, Pažek K. 2005. Application of computer supported multi- criteria decision models in agriculture. Agriculturae Conspectus Scientificus 70(4):127-134.
Rudorff BFT, de Aguiar DA, da Silva WF, Sugawara LM, Adami M, Moreira AM. 2010. Studies on the rapid expansion of sugarcane for ethanol production in São Paulo State (Brazil) using Landsat data. Remote Sensing 2:1058-1076. https://doi.org/10.3390/rs2041057
Ruiz JA, Valdez LE, González A, Soltero L, Ramírez JL, González C, Medina G, Flores HE, Regalado JR, Chávez JR, Díaz P, Santiago C, del Toro FM 2005. Potencial productivo agrícola de la región costa norte de Jalisco. Libro Técnico No. 4. INIFAP-CIRPAC-C.E. Centro Altos de Jalisco. Tepatitlán de Morelos. 225 p.
Salgado-García S, Palma-López DJ, Zavala J, Lagunes-Espinoza LC, Ortiz-García CF, Castelán-Estrada M, Guerrero-Peña A, Aranda-Ibáñez EM, Moreno Cáliz E, Rincón-Ramírez JA. 2010. Lotificación del campo cañero: una metodología para iniciar la agricultura de precisión en ingenios de México. Interciencia 35(3):183-190.
Salgado-García S, Palma-López DJ, Zavala-Cruz J, Lagunes-Espinoza LC, Castelán-Estrada M, Ortiz-García CF, Juárez-López JF, Rincón-Ramírez JA, Hernández-Nataren E. 2008. Programa sustentable de fertilización para el ingenio Pujiltic, Chiapas, México. Terra Latinoamericana 26(4):361-373.
Santé I, Crecente R. 2005. Evaluación de métodos para la obtención de mapas continuos de aptitud para usos agroforestales. Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica 5:40-68.
Saaty TL. 2001. Deriving the AHP 1-9 scale from first principles. Proceedings 6th ISAHP. Berna, Suiza.
Sánchez P, Ortiz CA, Gutiérrez MC, Gómez JD. 2002. Clasificación campesina de tierras y su relacion con la produccion de caña de azucar en el sur de Veracruz. Terra 20(4):359-369.
Scarpari MS, Beauclair EGF. 2004. Sugarcane maturity estimation through edaphic-climatic parameters. Scientia Agricola 61(5):486-491. https://doi.org/10.1590/S0103-90162004000500004
Sipahi S, Mehpare T. 2010. The analytic hierarchy process and analytic network process: an overview of applications. Management Decision 48(5):775-808. https://doi.org/10.1108/00251741011043920
Subiros F. 2000. El cultivo de caña de azúcar. EUNED. San José, Costa Rica. 448 p.
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