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Artículos
Enviado: 2017-08-29
Publicado: 2017-08-30

Comparación de resultados de modelación de sombras empleando Qgis y ShadeMotion en un potrero arbolado

sistemas silvopastoriles pasturas dosel cobertura arbórea

Resumen

La modelación de sistemas de producción es una herramienta de gran utilidad tanto para la sistematización de los conocimientos existentes acerca de los mismos, así como para fundamentar la toma de decisiones con respecto a situaciones de incertidumbre y variabilidad espacial. Tales situaciones, pueden presentarse por la cantidad de variables de orden traumático, social, económico, político y ecológico, que inciden sobre las dinámicas y los resultados generados por dichos sistemas de producción. Este documento presenta una evaluación preliminar y somera de los resultados obtenidos al desarrollar la simulación de sombras de un potrero con árboles dispersos en un predio rural del municipio de Piedras, departamento del Tolima. Las salidas gráficas obtenidas se comparan de manera visual con los resultados obtenidos empleando el software especializado ShadeMotion 3.0. Los resultados alcanzados generan optimismo frente al potencial uso de sistemas de información geográfico y en particular del software Qgis para estos fines.

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Citas

  1. Chave, J. 2005. Medición de la altura del árbol, para árboles tropicales - Manual de Campo. En Sixth Framework Programme (2002-2006) (p. 2). PAN-AMAZONIA Project. Recuperado a partir de http://www.geog.leeds.ac.uk/projects/rainfor/manuals/TreeHeight_spanish[1].pdf
  2. Coorvalán, P., & Hernández, J.2003. Medición de copas y raíces. En Apuntes de Dendrología. Universidad de Chile. pp. 1-6
  3. Royal Botanic Gardens, & Missouri Botanical Garden. (2013). The Plant List Version 1.1. Recuperado el 2 de agosto de 2017, a partir de
  4. http://www.theplantlist.org/1.1/about/
  5. Garrott, R.A.; White, G.C.; Bartmann, R.M. [et al.]. 1987. Movements of female mule deer in northwest Colorado. Journal of Wildlife Management. 51: 634-643.
  6. Guillén-Climent, M.L., Zarco-Tejada, P.J. And Villalobos, F.J. 2012. Estimating radiation interception in an olive orchard using physical models and multispectral airborne imagery Israel Journal of Plant Sciences Vol. 60 2012 pp. 107–121 DOI: 10.1560/IJPS.60.1-2.107
  7. Harrington, F.H.; Veitch, A.N.; Luttich, S.N. 1987. Tracking barren-ground and woodland caribou by satellite: the more the need for PTTs, the better they work. In: Proceedings, Argos users conference. Greenbelt, MD: Service Argos, USA: 221-242.
  8. Hosainpour, A., Eskandari, M. Ghamary, B.2013. Intelligent estimation of trees canopy size using ultrasonic sensors International Journal of Agriculture and Crop Sciences. IJACS. 6-11/641-647 Available online at www.ijagcs.com
  9. Hupp, J.W.; Ratti, J.T. 1983. A test of radio telemetry triangulation accuracy in heterogeneous environments. In: Pincock, D.G., ed. Proceedings, 4th international wildlife biotelemetry conference. Halifax, NS: University of Nova Scotia: 31-41.
  10. Lee KH, Ehsani R.2009. A laser scanner based measurement system for quantification of citrus tree geometric characteristics. Applied Engineering in Agriculture, 25, 777-788.
  11. Llorens J, Gil E, Llop J, Escola A. 2011. Ultrasonic and LIDAR Sensors for Electronic Canopy Characterization in Vineyards: Advances to Improve Pesticide Application Methods. Sensors (Basel), 11, 2177-2194.
  12. Mora-Delgado, J., Cibils, A., Rubio, C.M. Peinetti, R., Cooper, B., Petersen, M.K., Cox, S.H. 2013. How do monitoring cattle movement in a mosaic of wooded and open areas using GPS in conjunction with GIS? RCCA. Vol. 6 (1) 107-111
  13. Melero, E., & Camejo, J. (2014). Taller introductorio al uso de Quantum gis. Retrieved from http://www.un-spider.org/sites/default/files/Tuturial_QGIS_EIGEO_Mayo2014.pdf
  14. Nams, V.O. 1989. Effects of radiotelemetry error on sample size and bias when testing for habitat selection. Canadian Journal of Zoology: 1631-1636.
  15. Quantum GIS Development Team. 2016. Quantum GIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation Project. http://qgis.osgeo.org.
  16. Quesada, F., Somarriba, E., & Malek, M. (s.f.) ShadeMotion 3.0: Software para calcular la cantidad de horas de sombra que proyectan un conjunto de árboles sobre un terreno. CATIE, Turrialba. 31 p.
  17. Saltz, D. 1994. Reporting error measures in radio location by triangulation: a review. Journal of Wildlife Management. 58: 181-184.
  18. Scott L. F., Johnson, B.K. McDonald, L.L. Kern, J.W. Ager, A., Stussy, R. J. and Bryant, L.D. 2002. Adjusting for Radiotelemetry Error to Improve Estimates of Habitat Use. Forest Service Pacific Northwest Research Station. General Technical Report PNW-GTR-555.
  19. Springer, J.T. 1979. Some sources of bias and sampling error in radio triangulation. Journal of Wildlife Management. 43: 926-935.

Cómo citar

Jiménez Urrea, M., Vera Rodríguez, J. M., & Mora Delgado, J. R. (2017). Comparación de resultados de modelación de sombras empleando Qgis y ShadeMotion en un potrero arbolado. Revista Agroforestería Neotropical, 1(6), 41. Recuperado a partir de http://revistas.ut.edu.co/index.php/agroforesteria/article/view/1207