Últimas noticias sobre el trabajo de campo en el Valle del Cauca

La campaña de recopilación de datos utilizada como referencia para la comparación de algoritmos comenzó en julio de 2024 y se llevó a cabo en 24 fincas pertenecientes a los ingenios azucareros Providencia y Manuelita. Se identificaron un total de 36 campos, en los que se establecieron puntos de medición contrastantes en zonas de alta y baja productividad. Estas fincas se distribuyeron en tres entornos distintos: uno situado cerca del río Cauca, otro en la zona media del valle y otros situados cerca de las estribaciones. Se evaluaron las condiciones del suelo, el clima y las prácticas de manejo para comprender el crecimiento y el desarrollo de las principales variedades comerciales de caña de azúcar.

Las mediciones se realizaron semanalmente durante las primeras nueve semanas y luego cada dos semanas, siguiendo las variables estándar de monitoreo del crecimiento que suelen utilizar el Centro de Investigación de la Caña de Azúcar (Cenicaña) en evaluaciones anteriores, así como los equipos de agronomía de varios ingenios.

El equipo de campo recibió formación siguiendo los protocolos establecidos para el proyecto, aplicando el máximo nivel de rigor y disciplina para garantizar la calidad de los datos en las condiciones de producción tradicionales del valle del Cauca. La información fue revisada cuidadosamente cada semana por el equipo de AgroAP, con una segunda capa de validación realizada por el equipo del proyecto. A lo largo de este proceso se utilizaron múltiples herramientas analíticas y métodos de verificación.

Al llegar al décimo mes, el encamado de los tallos comenzó a aumentar debido a los fuertes vientos y las lluvias; sin embargo, los datos recopilados resultaron ser muy valiosos para perfeccionar tanto los modelos de estimación como los de previsión.

Los análisis realizados han permitido comprender y validar el comportamiento de las variedades. Esta información ha permitido a los científicos e investigadores perfeccionar los modelos de integración utilizando fuentes de datos ópticos y SAR.

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