Cita: Balparda, L. R. (2022). Un Aporte al Desarrollo de la Horticultura en Santa Fe. National University of Rosario. https://doi.org/10.57715/INFO/HORTICULTURA-SANTA-FE
El Área de Sensores Remotos (ASR) de la Escuela de Agrimensura (FCEIA-UNR) tiene por objetivo investigar diferentes temáticas empleando datos captados por satélites que orbitan la tierra (Teledetección), con apoyo de bases de datos geoespaciales (Sistemas de Información Geográfica). El análisis de datos satelitales se utiliza, entre otras áreas, en biología, medio ambiente, agronomía y estudios urbanos. En el caso del conjunto de datos publicados en el RDA-UNR el equipo se enfocó en discriminar predios hortícolas de Villa Gobernador Gálvez en Santa Fe, Argentina con el propósito de hacer más eficiente y frecuente el monitoreo de la producción en la zona. Las imágenes radar de alta resolución, a las cuales se accede comercialmente con un alto costo, se obtuvieron en el año 2009 a través de la convocatoria International Science and Operational Applications Research (SOAR) llevada a cabo por empresas y organismos gubernamentales de Canadá, que pusieron a disposición las imágenes del satélite canadiense Radarsat-2. La convocatoria fue ganada por el equipo de la UNR que publicó los resultados de su estudio en una revista internacional. Años más tarde de la publicación del trabajo, el equipo del ASR aceptó el desafío de publicar los datos en el RDA-UNR. Si bien los investigadores están acostumbrados a usar datos abiertos, nunca habían compartido los propios. Con ayuda de curadores y apoyados por una plataforma que permite preservar y describir los datos adecuadamente, los investigadores se sintieron cómodos para distribuirlos a otros colegas nacionales e internacionales, y están entusiasmados de abrir el juego a futuras discusiones y a contribuir con el registro científico de la UNR. El equipo tiene la expectativa de que otros investigadores utilicen estas imágenes en estudios que potencien el conocimiento y crecimiento económico de la horticultura, un área vinculada con las economías informales tradicionalmente postergadas a lo largo de la historia.
Datos originales: Cotlier, Carlos Gustavo; Brisco, Brian; Mondino, María Cristina; Grasso, Rodolfo; Vicioso, Benito; López, Diego Alejandro Germán; Cornero, Cecilia; Balparda, Laura Rita, 2022, “Dataset: Use of Radarsat-2 ultra-fine images in horticulture-intensive farming: land use detection and crop discrimination”, https://doi.org/10.57715/UNR/YRH5LP
Publicación relacionada: Cotlier, C., Brisco, B., Mondino, M. C., Grasso, R., Vicioso, B., López, D. A., Cornero, C. & Balparda, L. R. (2011). Use of Radarsat-2 ultra-fine images in horticulture–intensive farming: land use detection and crop discrimination. Canadian Journal of Remote Sensing, 37(1), 37-44. https://doi.org/10.5589/m11-019