UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA UNI POSGRADO GERENCIA DE PROYECTOS MODULO III: ORGANIZACIÓN DE PROYECTOS Proyecto Final: Análisis de Resiembra y Control de Malezas atraves de Imágenes Satelitales en el Ingenio San Antonio en el año 2018. Elaborado por: Ing. Josué Rivas Lic. Luis Felipe Guillén López Ing. Celene Carrión Fecha: 28 de Marzo de 2019. Tutor: Ing. Mario Caldera 1 INDICE Tabla de contenido I. Introducción.............................................................................................................................4 II. Descripción del Problema.........................................................................................................6 III. Objetivos................................................................................................................................9 IV.Proyectos...............................................................................................................................10 1. Descripción del proyecto……………….....…………………………………………………………..11 1.1 Espectro Electromagnético………………………………………………………………………………………..............11 1.2 Firma espectral………………………………………………………………………………………………………….............14 1.3 Rectificación de imágenes satelitales………………………………………………………………………...............15 1.4 Monitoreo………………………………………………………………………………………………………………...............27 1.5 Beneficios………………………………………………………………………………………………………………….............27 2. Descripción física ................................................................................................................ 27 2.2 Descripción técnica-operativa ....................................................................................... 29 2.1 Identificación, cuantificación y valoración de costos ............................................. 31 2.2 Identificación, cuantificación y valoración de los beneficios e impacto ............ 33 2.3 Criterios de evaluación .................................................................................................... 34 V. Cartera de proyecto.....................................................................................................................41 VI. Antecedentes del Proyecto..........................................................................................................42 VII. Tabla de Recurso.........................................................................................................................43 VIII. Ruta Critica.................................................................................................................................44 IX. Asignación de Recursos................................................................................................................45 X. Conclusión y Recomendación........................................................................................................46 XI. Bibliografia...................................................................................................................................48 XII. Anexos.........................................................................................................................................49 a) Flujo de Efectivo Inicial................................................................................................ ..49 b) Cotización GPS Garmin 78sc ................................................................................................. 49 c) Clorofila. Medidor Minolta Spad 502 plus ........................................................................... 50 d) Cotización de Computadoras ............................................................................................... 51 e) Costos del Satélite (Sentinel-2) ............................................................................................ 53 2 3 I. INTRODUCCIÓN El presente proyecto consiste en la implementación de la Tecnología de Imágenes Satelitales específicamente en las actividades de labores agrícola en el Ingenio San Antonio. Lo que se pretende a nivel de costos, es valorar si con el ahorro en las dos actividades de Resiembra y Control de Malezas, podemos cubrir los costos de Inversión y de operación del proyecto. Una imagen satelital es el producto obtenido por un sensor instalado a bordo de un satélite artificial mediante la captación de la radiación electromagnética emitida o reflejada por un cuerpo celeste, producto que posteriormente se transmite a estaciones terrestres para su visualización, procesamiento y análisis. Las ventajas que se obtiene con estas imágenes es que una vez procesadas se puede determinar el estado de la vegetación, logrando determinar puntualmente los lugares que necesitan resiembra y además las áreas afectadas por maleza. Con esto uno puede dirigirse a los puntos afectados ahorrando recursos como semilla, mano de obra y productos químicos para los dos casos de las dos actividades. El proyecto se pretende llevar a cabo en el Ingenio San Antonio ubicado en el municipio de Chichigalpa departamento de Chinandega y para poder llevar a cabo este proyecto se necesita una inversión de $ 225,416.78; para mantener operando el proyecto se necesitan de 4 personas que se tienen que capacitar antes de iniciar el proyecto además de 2 computadoras con alta capacidad de procesamiento y navegación de internet, software de análisis, un espectro radiómetro, GPS y medidor de clorofila. Se está proyectando el estudio a cinco años de operación y el tiempo que lleva recuperar la inversión en base a los flujos de efectivos es en el segundo año de haber iniciado operaciones tomando como referencias un ahorro de 5% en resiembra y 10% en control de maleza para un 7.66% en general para el proyecto. 4 Si se mantiene este ahorro en las dos actividades con el uso de la tecnología de imágenes satelitales encontramos que se podría obtener beneficios en las dos áreas de labores agrícolas estudiadas al mejorar la eficiencia en el uso de los recursos, tiempo y mano de obra. El beneficio obtenido los tomamos como el ingreso que puede generar el proyecto a lo largo del periodo, obteniendo con ello un valor actual neto (VPN) al finalizar los flujos de efectivos en los 5 años de $ 387,678.83 y la tasa de rentabilidad (TIR) de este proyecto del 71%. En cuanto a las condiciones actuales que persigue la empresa de reducir costos, esta es una de las alternativas que se pueden implementar para obtener un ahorro en estas dos labores agrícolas obteniendo además información precisa y detallada sobre las condiciones en las que se encuentran los diferentes plantíos de caña de azúcar y a partir de ahí tomar las medidas que sean necesarias para un manejo más eficiente en los cultivos. 5 II.DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA Uno de los retos que tiene la empresa es poder año con año disminuir los daños en cosecha u otros agentes causantes de la despoblación de plantas de caña, así como el control de maleza Estas dos actividades devengan en el Ingenio grandes cantidades de recursos como mano de obra, insumos agrícolas, maquinaria, etc. 1. Resiembra: Actualmente la resiembra es una práctica de cultivo necesaria en el manejo de la soca (Retoño) de caña de azúcar, pues una disminución de la población de caña afecta los rendimientos y por lo tanto la ganancia del Ingenio Azucarero. Sin embargo, se debe resembrar a un nivel adecuado y preciso, ya que el mismo desarrollo del retoño de la caña compensa hasta cierto nivel de pérdida (los espacios libres en el surco) haciendo que la práctica sea innecesaria. Por esta razón, en SER San Antonio es importante determinar la longitud que debe tener el espacio libre en el surco para considerarse como despoblado; así como el porcentaje de despoblación a partir del cual la resiembra se justifica económicamente y el nivel hasta el cual la resiembra se vuelve muy costosa, por lo tanto, la renovación completa del lote resulta una alternativa más factible. Se resiembra en soca, cuando en un surco se encuentran espacios mayores a 0.7 metros y con un porcentaje de despoblación mayor de 10%. Sin embargo, no se cuenta con información suficiente relacionada con la factibilidad de esta práctica, su comportamiento en los diferentes tipos de suelos y hasta qué porcentaje de despoblación resulta más factible renovar el lote que resembrarlo. Uno de los problemas que radica en la resiembra es uso de los recursos para realizarla, esta depende de los muestreos que se realizan de despoblación. Esta actividad consiste, en un muestreo puntualizado y de manera aleatoria en todo el plantío, este muestreo representa un 45% del área total del plantío que se logra 6 muestrear, esto conlleva que la cantidad de caña semilla depositada en la mayoría de veces no sea la correcta, teniendo excedentes o faltante de esta en los plantíos, esto hace que la labor sea más cara por la logística, en el caso de tener que levantar semilla sobrante y trasladarla a otro plantío así como de depositar si hiciera falta, esto se da porque el muestreo de despoblación no se da en el 100% del área y se tienen datos con menos precisión a la hora de planificar la resiembra. Los muestreos de despoblación como bien se indicaban anteriormente se hacen de manera aleatoria, como se muestra en la imagen: Figura 1. Ejemplo de Mapa Despoblación Dado estos mapas se calcula el % de despoblación y con ello se planifica la actividad de la resiembra, cuanta semilla se utilizará, personal y maquinaria necesaria para la labor. 7 2.Control de Malezas: En el caso de la maleza, la perdida en la producción de las cosechas agrícola mundialmente anda en un promedio del 10% (Robbins et al. 1955) La capacidad de la planta de caña para competir con la maleza se relaciona con la variedad de caña, además el tipo de siembra tiene que ver mucho, por ejemplo, en las socas la competencia de la maleza es menor que en las plantas, ya que en las primeras el desarrollo de los nuevos brotes es más rápido. En las plantas, las prácticas de preparación del suelo y de siembra favorecen la proliferación de maleza las cuales, por lo general, germinan primero que el material de siembra de la caña, dicha competencia en las plantas se inicia a los 15 días después de la siembra y puede durar hasta 6 meses, mientras que en las socas la competencia ocurre por lo general entre los 30 y 150 días después del corte. Otros factores que determinan la invasión de malezas en el cultivo son el tipo de suelo, las características del clima en la zona y las practicas del cultivo utilizadas. Los daños que causa la maleza a la caña son; competencia de nutrientes del suelo, agua y luz solar, transmisión de virus, dificultades en cosecha, reducción de rendimiento, todo esto representa un alto costo de la operación del cultivo. Los costos actuales asociados a estas actividades se muestran en la siguiente tabla: COSTOS POR LABOR ENE-DIC 2016 REAL CONTROL DE MALEZA Gastos Admón. Materiales e Insumos Operación Mant. Equipos Salarios TOTAL – CONTROLDE MALEZA RESIEMBRA Gastos Admón. Materiales e Insumos Operación Mant. Equipos Salarios TOTAL – RESIEMBRA MONTO TOTAL PPTO Diferencia 95,880 1,448,293 406,112 847,665 2,797,950 2,633,436 164,387 1,965,412 502,978 161,966 59,780 632,676 1,613,969 2,468,391 Tabla 1 Costos 2017 por Labor 8 III. OBJETIVOS 1.6 Objetivo General Analizar la Organización y Ejecución del Proyecto de Implementación de Imágenes satelitales en las actividades de Resiembra y el Control de Maleza en Caña de Azúcar; valorando el ahorro económico en estas labores para medir la rentabilidad del proyecto. 1.7 Objetivos Específicos Definir los recursos necesarios para la ejecución e implementación del Proyecto. Construir la Ruta Crítica y diagrama PERT/CPM del Proyecto, implementando cálculos 6 Sigma Evaluar rentabilidad del proyecto a través de herramientas VPN y TIR. 9 IV. PROYECTO La utilización de las imágenes satelitales ha tenido una gran aceptación en los sectores agrícolas, obteniendo ahorros significativos en las diferentes actividades que se realizan, en nuestro caso, caña de azúcar. Esto nos ha traído consigo resolver problemas en el control de malezas, un elemento clave que afecta el desarrollo de la planta de caña de azúcar. Ventajas del uso de Imágenes para la toma de decisiones: Las ventajas que se obtiene con estas imágenes es que una vez procesadas se puede determinar el estado de la vegetación, logrando determinar puntualmente los lugares que necesitan resiembra y además las áreas afectadas por maleza. Con esto uno puede dirigirse a los puntos afectados ahorrando recursos como semilla, mano de obra y productos químicos para los dos casos de las dos actividades. Con las imágenes satelitales se pretende ahorrar un 5% en resiembra y 10% en las aplicaciones para el control de maleza. 1. Descripción del Proyecto El presente proyecto está basado en implementar la tecnología de imagen satelitales para el procesamiento de fotografías en lotes del Ingenios San Antonio que nos permita tomar decisiones y reducir costos en las áreas de resiembra y control de maleza. La parte del ahorro que obtendríamos al implementar esta tecnología valorarla como ingresos dentro del flujo de efectivo y determinar si se pagaría la inversión inicial y en cuanto tiempo se pagaría. Nos estamos centrando en estas dos actividades porque son las que devengan grandes cantidades de recursos y porque son actividades muy necesarias para obtener un buen rendimiento al finalizar el periodo de producción. El concepto de teledetección se deriva del vocablo francés télédétection, traduciéndolo a términos anglosajones como “remotesensing” o percepción remota 10 (PR), de este término definimos percepción remota como la ciencia o arte de la adquisición de información por medio de la captura, tratamiento y análisis de imágenes digitales de un objeto, área a distancia tomadas desde plataformas artificiales como satélites. Estas capturas o imágenes satelitales son matrices de celdas llamadas pixeles, formadas por un determinado número de filas y columnas. Cada una de esta representa un área geográfica indivisible, determinando así el detalle espacial mínimo que se puede distinguir dentro de la imagen. El tamaño de superficie que puede ser representada; es decir el tamaño del pixel, varía dependiendo del satélite y del tamaño del sensor que tome la imagen. Cada pixel contiene un valor numérico que representa en promedio a la cantidad de energía solar que la superficie refleja y depende directamente de lo que haya sobre ella ya sea cultivo, suelo desnudo o asfalto. Los sensores ubicados en los satélites captan diversos niveles de energía y estos pasan a formar distintos tipos de coloración en una imagen ya formada. 1.1 Espectro Electromagnético Para comprender el concepto de percepción remota más a fondo se necesita conocer la forma en que la radiación interacciona con la superficie de la tierra. La principal fuente de energía del planeta que se presenta es el sol, dicha energía puede ser transferida de tres formas distintas: conducción, convección o radiación. La energía radiada se comporta acorde con la teoría ondulatoria de la luz: ondas que se caracterizan por su tamaño (longitud de onda medida en metros) y frecuencia (medida en Hertz). Estas a su vez tiene la relación que entre más pequeña es la longitud de onda más grande es la frecuencia. La organización de estas longitudes de onda o frecuencias se denominan espectro electromagnético 11 Figura 2. Longitud de Hondas (Espectro Electromagnético) Tabla 1. Longitud de Hondas Color Longitud de onda violeta 380–450 nm azul 450–495 nm verde 495–570 nm amarillo 570–590 nm naranja 590–620 nm rojo 620–750 nm Para dicha aplicación, el análisis comprenderá el segmento del espectro visible que comprendiendo un ancho de banda situado entre los 400 nm hasta los 700 nm (espacio que puede ser percibido por el ojo humano). Dentro de esta región se distinguen tres bandas elementales: la banda azul (de 400 a 500 nm), la banda verde (de 500 a 600 nm) y la banda roja (de 600 a 700 nm), esto en razón de los elementos primarios de la gama de colores 12 Cuando dicha radiación tiene contacto con la cubierta terrestre, la diversa gama de elementos que la conforman (tipos de roca, cuerpos de agua, tipos de vegetación, cascos urbanos, etc.) absorben una parte de la radiación electromagnética, originando una huella distinguible de otra a lo largo del espectro electromagnético Como ya se ha mencionado, las mediciones de la reflectancia en diversas longitudes de onda revelan información específica de las características y rasgos del terreno. A continuación, se ofrece un cuadro que empareja las longitudes de onda con las aplicaciones comunes Figura 3. Bandas Espectrales y Características 13 1.2 Firma Espectral El emisor de radiación más usual para imágenes de teledetección es el Sol. El Sol emite la radiación que incide, en primer lugar, en la atmósfera. Los gases presentes en la atmósfera, como el resto de la materia presente en el universo, interactúa con la radiación, absorbiéndola, reflejándola o transmitiéndola. Una vez que la radiación solar ha traspasado la atmósfera interactúa con la superficie terrestre, encontrándose con todo tipo de materiales diferentes, aguas dulces, saladas, tierras desnudas, nieve, zonas de vegetación densa, zonas de vegetación arbustiva, ciudades, etc. Cada tipo de superficie interactúa con la radiación de manera diferente, absorbiendo unas longitudes de onda muy concretas y reflejando otras diferentes en unas proporciones determinadas Esta característica hace posible que se puedan identificar los distintos objetos de interés particulares de ciertas zonas, tales como: suelo, vegetación, aguas, etc. ya que mediante experimentos en laboratorio se han podido caracterizar el comportamiento de estas distintas superficies al recibir radiación y cuantificando los porcentajes de reflexión, absorción y 16transmisión. A este comportamiento concreto de cada tipo de objeto es a lo que se llama firma o signatura espectral del mismo El primero de estos componentes es una fuente generadora de radiación electromagnética, el Sol. La energía originada por esta fuente se refleja en las distintas cubiertas terrestres, y tras atravesar la atmósfera, es recogida por los sensores situados a bordo de las plataformas espaciales Dicha información es transmitida a la Tierra, como una señal digital, en forma de matriz numérica. En los sistemas de recepción, se lleva a cabo un primertratamiento sobre la imagen capturada, donde son depurados de primera línea algunos errores de toma de origen, para después trabajar las imperfecciones 14 restantes en aspectos de índole geométrico o radiométrico, esto antes de ser distribuidas a los usuarios Por último, la imagen en formato analógico o digital es analizada por el usuario final, quienes realizaran procesos de tratamiento visual o digital, tras los cuales se obtienen unos nuevos datos que pueden cobrar forma de mapas temáticos o de tablas estadísticas que recogen el comportamiento de alguna determinada variable de interés Figura 4. Procesos de Imágenes Satelitales 1.3 Rectificación de Imágenes satelitales Conociendo que las imágenes satelitales tienen como materia prima una matriz tridimensional de números, antes de llevar a cabo un análisis por coloración de pixel que es uno de los particulares de este trabajo, debemos de dar un tratamiento previo a las imágenes; a esto se le llama rectificación o corrección, esto con el fin de restablecer los valores en los pixeles que se encuentran modificados desde la fuente; para lograr este cometido, se deberán realizar cuatro tipos de rectificaciones, estas atmosféricas y/o topográficas 15 son: geométricas, radiométricas, Desde el momento que una imagen satelital es descargada utilizando una estación terrena es necesario contar con instrumentación adecuada para calibrar estas imágenes radiométricamente, es decir que los valores de radiación por píxel de la imagen en cada longitud de onda que registran los sensores pasivos de percepción remota del satélite correspondan a los valores reales de radiación emitida por la superficie. Figura 5. Rectificación de Imágenes satelitales Figura 6. Radiación del Sol a través de la atmosfera terrestre. Cuando la radiación electromagnética incide sobre un objeto de la superficie terrestre, ocurren tres diferentes tipos de interacciones, una parte de la energía puede ser reflejada, una absorbida y una transmitida, y cada componente es dependiente de la longitud de onda irradiada. 16 El dispositivo que registra la reluctancia del suelo llamado espectro radiómetro permite colectar la radiación proveniente de la tierra en las bandas del visible e infrarrojo cercano, presentando un registro continuo de la radiación emitida por la superficie en un ancho de banda espectral Específicamente este equipo instrumental permite colectar la radiación proveniente de la tierra, generalmente en las bandas visibles e infrarrojo cercano, presentando un registro continuo de la radiación emitida por la superficie en un ancho de banda espectral promedio entre los 300nm hasta los 1000nm, hay instrumentos que pueden ir hasta los 2500nm. Finalmente, con estos datos de radiancía se puede estimar la reflectancía del suelo Figura 7. Esquema de las partes que componen la medición In-situ de la radiancia del suelo Otra tarea de rutina es la de calibración, consiste es hallar la atenuación radiactiva en intensidad total de la atmósfera, esto para comparar la radiación recibida por el sensor versus el sensor simulado (utilizando el espectroradiómetro) a 1 metro del suelo, para esto debemos asegurar tener en ambas mediciones la misma condición de iluminación, es decir que sean hechas en un lapso de tiempo similar. Además, debemos tener en cuenta la posición orbital del satélite, es decir que observando el satélite en coordenadas horizontales se debe tener en cuenta el ángulo en el momento que queramos aplicar de nuevo la teoría de filtros ideales 17 para comparar ambas respuestas, donde se considera a la atmósfera como el sistema filtro de la señal radiactiva que proviene de la superficie terrestre Una vez que tengamos las imágenes digitales multiespectral correspondiente queda almacenada en algún dispositivo magnético u óptico. Para poder visualizar la imagen digital es necesario contar con una tarjeta de video y un monitor dedespliegue a color. Estos dispositivos deben ser capaces de leer (mediante un programa) el valor de un pixel y poner en la pantalla, en la posición adecuada, un punto en un tono de gris o de color de intensidad proporcional a tal valor El proceso de despliegue de las imágenes satelitales es como sigue, se lee el valor de uno o varios pixeles en una o varias bandas y se envían al monitor de color en las mismas coordenadas relativas que ocupan en el archivo donde están almacenados. A cada pixel se le asigna una pequeña área en la pantalla y a cada valor un tono de color o de gris. Si se despliegan tres bandas, entonces se emplean tonos de rojo, verde y azul para los elementos seleccionados del pixel Cuando todos o un subconjunto de pixeles de la imagen es enviado a la pantalla, se tiene una representación visual de la imagen donde es posible apreciar en diferentes tonos los patrones espaciales y espectrales de la misma. La representación visual puede ser en tres diferentes modalidades, la primera de ella es en tonos de grises, donde se despliega una sola banda y consiste en usar una escala de grises con 256 niveles Figura 8. Escala de grises 18 El pseudocolor, despliega una sola banda donde los valores de los pixeles se subdividen en intervalos, asignando a cada uno de éstos un conjunto de tonos de un cierto color, basados en una paleta de colores Figura 9. Imagen en pseudolocor Finalmente, el falso color despliega tres bandas, asignando a cada de ellas tonos de los colores rojo, verde y azul Figura 10. Composición RGB de la imagen multiespectral (Bandas 4,3,2) El despliegue en falso color despliega tres bandas para resaltar las regiones de vegetación, agua y suelos. En la figura (arriba) se muestra la combinación de bandas 4 (IRC), 3 (Rojo) y 2 (Verde). Una vez corregida las imágenes se tomará como referencia el índice de vegetación de diferencia normalizada también conocido como NDVI por sus siglas 19 en inglés (NormalizedDifferenceVegetationIndex) es el índice de vegetación más utilizado para la evaluación de la erosión del suelo. La razón fundamental es su sencillez de cálculo, y disponer de un rango de variación fijo (entre –1 y +1), lo que permite establecer umbrales y comparar imágenes, etc. Este índice da lugar a isolíneas de vegetación de pendiente creciente y convergente en el origen (Sánchez, et al, 2000). Respecto a otros índices de vegetación más complejos, el NDVI tiene las ventajas de tener una gran sencillez de cálculo y de facilitar la interpretación directa de los parámetros biofísicos de la vegetación. Además, permite la comparación entre datos obtenidos por diferentes investigadores. Por otro lado, tiene el inconveniente de que posee poca capacidad de minimizar la influencia del suelo y de la atmósfera. El NDVI permite identificar la presencia de vegetación verde en la superficie y caracterizar su distribución espacial, así como, la evolución de su estado a lo largo del tiempo. Esto está determinado fundamentalmente por las condiciones climáticas. La interpretación del índice debe, asimismo, considerar los ciclos fenológicos y de desarrollo anual, para distinguir oscilaciones naturales de la vegetación con los cambios en la distribución temporal y espacial, causados por otros factores. - El agua tiene reflecta ncia mayor en el infrarrojo que en el rojo, por lo tanto, valores negativos de NDVI. - El suelo descubierto y con vegetación rala presenta valores positivos, aunque no muy elevados. - La vegetación densa, sana y bien desarrollada presenta los mayores valores de NDVI. - Las nubes presentan valores de un NDVI cercano a 0. 20 Figura 11. Curvas de reflectividad Espectral A partir de estudios de laboratorio se han podido obtener curvas que caracterizan la reflectividad espectral para las principales cubiertas presentasen la superficie terrestre Tomando en cuenta todos los factores de corrección de las imágenes proporcionadas por los satélites y utilizando el software adecuado para este proyecto (ENVI) podemos obtener cobertura de vegetación de las plantaciones; como primera opción es determinar la despoblación (espacios vacíos sin caña) para esto se obtuvieron mosaicos de muy alta resolución (5 cm/pixel) a partir de los cuales se utilizó un algoritmo para analizar las imágenes, pudiendo reconocer con gran eficiencia los porcentajes de población en cuadriculas operativas de 10×10 metros. Estas cuadriculas se diseñaron con estas dimensiones para que un operador puede localizar un punto específico donde hacer labores con un GPS estándar, de esta manera se puede indicar dónde específicamente se va a depositar la semilla en el plantío y el lugar de trabajo del personal, optimizando así la logística de la labor, he aquí el poder ahorrarnos un 5% en nuestra actividad de resiembra, todo esto en la manera de cómo obtener nuestro porcentaje de despoblación el cual es nuestro indicador de cuantos recursos usaremos para esta 21 labor, recordemos que de la manera tradicional solo se muestrea un 45% del plantío, con las imágenes vamos a obtener La 100% muestreo del plantío. La siguiente imagen muestra un campo de caña ya rectificada y por medio del software ENVI los diferentes patrones asignados al programa para que nos muestre los lugares con mayor despoblación Figura 12. Mapa despoblación Imagen Satelital 1 Además de los trabajos de bajar imágenes y rectificado de las mismas se llevará al inicio del proyecto trabajos de campo que puedan validar estas imágenes con la situación en el campo 22 Figura 13. Monitoreo en campo (Verificando resultados) Otro campo también muestreado como lo muestra la imagen Figura 14. Mapa despoblación Imagen Satelital 2 23 En este trabajo se diferenciaron los datos obtenidos de la forma tradicional y el de las imágenes para comparar los datos obtenidos en los dos ejemplos Tabla 2. Comparativo % Despoblación tradicional vs Imágenes Satelitales % Despoblación % Vegetación % Despoblación Tradicional Verde Calibrado (imágenes) 80204 28.98 25.81 30.38 80202 9.76 10.64 12.30 Código plantío Como se puede observar con las imágenes satelitales se puede llegan a tomar lecturas de despoblación casi idénticos a los obtenidos de la forma tradicional Por otra parte, además de ayudarnos a detectar la despoblación en los plantíos estas imágenes nos pueden ayudar a detectar malezas dentro del cultivo Figura 15. Curvas de reflectancía espectral de diferentes especies vegetales. (Modificado de: (Darvishzadeh& et al. 2008) 24 La detección de maleza por medio de las imágenes satelitales nos orienta en donde se concentra y poder aplicar de manera focalizada la misma, sin tener que aplicar todo el plantío, esto nos da un gran ahorro tanto en agroquímicos, manos de obra y maquinaria para contrarrestarla, logrando así un 10% de ahorro (datos estimado por EVOLO) en los controles de maleza Figura 16. Maleza por medio de las imágenes satelitales Además del uso de la imagen también se corroboro en campo si había presencia de maleza como se muestra en la foto abajo 25 Figura 17. Verificación maleza en campo a partir de Imágenes Satelitales ¿Qué se requiere? Computadora Software ENVI Sensor aéreo o espacial adecuado Equipo de calibración in situ (espectroradiómetro) Validación de datos en laboratorio o en campo (training sets) Experiencia en análisis y programación (2 Personas) ¿Qué podemos hacer con información espectral y espacial? 1. Identificar distintos tipos de vegetación (malezas) 2. Monitoreo de la resiembra 3. Identificar etapas fenológicas 4. Identificar cambios en la estructura de la planta (cana acamada) 5. Identificar usos de suelo 6. Estimar vigor o desarrollo de plantas 7. Estimar estrés hídrico o causado por enfermedades, déficit de nutrientes 8. Estimar Productividad 9. Identificar, medir y evaluar infraestructura 26 1.4 Monitoreo Con esta tecnología se puede estimar con mayor precisión el porcentaje de despoblación y se puede obtener herramientas para toma de decisiones de resiembra. Las malezas pueden ser detectadas utilizando la firma espectral de la caña y por diferencia se detecta la maleza o por la firma espectral de la maleza misma. 1.5 Beneficios Detección y cuantificación de zonas que requieren resiembra Mayor productividad por mayor área de cultivo Algoritmo (Software) flexible para trabajar bajo los umbrales de cada plantación Se toman datos en el 100% del lote en comparación con método tradicional que solo recoge datos en el 45% Ahorro en personal, maquinaria e insumos. 2. Descripción física La tecnología de imagen satelital ha tenido una gran aceptación en los sectores agropecuarios, tonto para detectar varias especies de cultivo como para geolocalización de suelos fértiles o en condiciones necesarias para la proliferación de alguna planta endémica. Dichas características serán analizadas a través de imágenes satelitales utilizando una técnica de lectura espectral, esto para analizar las firmas correspondientes a cada recurso natural y agrícola con el fin de clasificarlo, para esto se llevan a cabo correcciones en las imágenes del tipo radiométricas, espaciales y atmosféricas con fin de obtener un mejor posicionamiento del lugar. 27 Para llevar a cabo este proyecto y todo lo que conlleva la elaboración de mapas con las firmas espectrales se requiere en su gran mayoría el uso te tecnología como: 2 computadoras de procesos o Mac Pro o Thunderbolt to Gigabit Ethernet Adapter (Con Internet > 20MB) o Magic Keyboard with numeric keypad o Apple Thunderbolt to FireWire Adapter o Apple Thunderbolt Cable (0.5 m) o Mini DispleyPort to VGA Adapter o Mini DispleyPort to DVI Adapter o Mini DispleyPort to Dual-Link DVI Adapter o Promise Pegasus2 R4 12TB (4 by 3TB) Thunderbolt 2 RAID System Softwares de análisis para teledetección y SIG (Un Sistema de Información Geográfica) Espectroradiómetro, configuración y software de calibración 2 GPS Garmin78sc 1 Clorofila. Medidor Minolta Spad 502 plus: Es un medidor compacto, diseñado para mejorar la calidad y producción de los cultivos mediante la indicación de la cantidad de clorofila presente en las hojas de la planta. Al medir la clorofila, podemos determinar el fertilizante adicional necesario. Optimizando las condiciones nutricionales las plantas crecen vigorosamente .En el campo agrícola, los cultivos ofrecerán mejores resultados. 28 Datos satelitales (Sentinel-2) Tabla 3. Datos Satélite (Sentinel-2) Satélite Resolución Resolución Notas Espacial Espectral Sentinel-2 10 metros 20 metros 60 metros 13 bandas Última generación de satélite (2016) con múltiples bandas red edge y alta frecuencia de visita. Costos asociados a cada uno de los equipos: Tabla 4. Costos de equipos Equipos / Software requeridos Computadora $ Montos 19,516.80 Software ENVI $ 22,000.00 imágenes satelitales / anual $ 26,520.00 Espectroradiometros $ 6,900.00 GPS y KIT de colección datos de campo y calibración $ 6,439.98 Software - configuración $ 9,200.00 Se debe mantener un capital disponible para asesorías asociadas a calibraciones de equipos y capacitaciones al personal involucrado de por lo menos $ 19,550. Tabla 5. Costos por asesorías Equipos / Software requeridos Soporte & Configuración (Asesorías) Montos $ 22,000.00 2.2 Descripción técnica-operativa Para llevar a cabo este proyecto se necesitarán cuatro personas de las cuales dos se van a encargar del procesamiento y de analizar las imágenes satelitales correspondiente a los campos que se estén estudiando en su momento. Las otras dos personas se van a encargarían de hacer monitoreo en campo para validar que 29 los resultados encontrados en las imágenes estén acordes a los que en realidad está en campo, esto de manera aleatoria. Para complementar el proyecto solo tres personas tienen que recibir capacitación acerca de la configuración, procesamiento y análisis de las imágenes satelitales ya que una de ellas ya posee experiencia en el manejo de este tipo de actividad. Se está tomando en cuenta que las mismas personas trabajarán durante el periodo del proyecto. De acuerdo con las características de los equipos y a las recomendaciones de los fabricantes, los equipos tendrán una vida útil de 5 años, esto tomando en cuenta en las instalaciones que se encontrarán operando en su mayoría en oficinas con aire acondicionado y poco polvo que puedan obstruir su funcionamiento. En el caso de los GPS en su mayoría son equipos que cuentan con fundas contra agua y polvo lo cual ayuda a que tengan una vida útil de varios años. 2. Evaluación Financiera del Proyecto Las imágenes satelitales son la representación visual de la información capturada por sensores montados en satélites artificiales. Estos sensores recogen datos reflejados por la superficie de la tierra que luego es procesada, aportando valiosa información sobre las características de la zona representada. Cabe mencionar que con la implementación de esta tecnología se ahorra en tiempo, recursos proporcionando un mayor control de maquinaria-insumos además de una mejor gestión de la información. Un dato importante a tener en cuenta es la periodicidad con la que se van a tomar las fotos del espacio de interés y la resolución que poseen las imágenes para poder determinar y brindar los resultados esperados por la gerencia para la toma 30 de decisión, en nuestro caso se van a tomar 2 fotografías al mes para un total de 24 imágenes al año usando el satélite Sentinel-2 que es un satélite de observación terrestre con servicios como toma de imagen multiespectral que es la que necesitamos para llevar a cabo nuestro proyecto. Teniendo como base los conceptos mencionados en los capítulos anteriores que van desde los elementos que intervienen en el proceso de la captación de las imágenes satelitales hasta el personal involucrado para llevar a cabo este proyecto podemos determinar una vida útil del proyecto de 5 años en base a las características de los equipos. 2.1 Identificación, cuantificación y valoración de costos a) Costos de Inversión Elcosto de la inversión total es de $ 225,416.78 y se divide una parte para los equipos, software y configuración por $ 64,056.78 y la otra parte el capital con el que se tiene que contar para que inicie las operaciones el proyecto. Tabla 6. Equipos, software y Configuración Equipos, Software y configuración Equipos / Software requeridos Computadora Software ENVI Espectroradiometros GPS y KIT de colección datos de campo y calibración Software - configuración $ $ $ $ $ $ Montos 19,516.80 22,000.00 6,900.00 6,439.98 9,200.00 64,056.78 En segunda parte que se necesita es un capital disponible para el procesamiento, asesoría y pago de personal por un valor de $ 107,840.00, en servicios técnicos y Capacitaciones es de $ 27,000, además se debe considerar el pago anual que se tiene que hacer por el uso del satélite (Sentinel-2) que en nuestro caso se tomarán 24 imágenes al año a un precio de $ 1.56 por 17,000 hectárea que hay en el ingenio San Antonio, nos queda un valor de $ 26,520 para un total de $ 161,360. 31 Tabla 7. Capital disponible para procesamiento de las imágenes Satelitales Efectivo para Operación Imágenes satelitales / anual Servicio Técnicos y Capacitaciones Capital Disponible $ $ $ $ Montos 26,520.00 27,000.00 107,840.00 161,360.00 b) Costos de operación y mantenimiento Para efectos de la proyección en los 5 años se pretende mantener los costos y gastos de $ 161,360 que son costos por pagos por derecho del uso del satélite para toma de fotografías por $ 26,520; mantener capacitaciones (asesorías) constante al personal involucrado por $ 27,000 y los costos de operación por salarios, mantenimiento y otras prestaciones por un máximo de $ 107,840.00. El presupuesto asignado al proyecto se detalla en la siguiente tabla: Tabla 8. Presupuesto Imágenes Satelitales Categoría Mantenimiento Total Mantenimiento Materiales e Insumos Cuenta Mantenimiento Vehículos Combustible Llantas Material Sum Taller, Seguridad Material Y Sumin. Misceláneos Material Y Sumin. Oficinas Total Materiales e Insumos Oficinas Alimentos Comunicación Teléfonos Viajes Y Viáticos Total Oficinas Otras Prestaciones Uniformes Total Otras Prestaciones Otros Costos Fijos Seguros Total Otros Costos Fijos Salarios CotizacPatronCapacit.Salario CotizacPatronSeg.Soc.Salario Día Feriado Trabajado Salarios 32 Presupuestado $ 1,478 $ 1,478 $ 4,716 $ 1,156 $ 70 $ 311 $ 2,402 $ 8,658 $ 6,746 $ 3,000 $ 1,440 $ 8,000 $ 19,187 $ 393 $ 393 $ 607 $ 607 $ 1,193 $ 11,339 $ 994 Salario Navideño Salarios Salarios Ordinario Subsidio Alimenticio Salarios Vacaciones Salario Total Salarios Servicios Técnicos Total Servicios Técnicos Total general $ $ $ $ $ Servicio Técnicos Y Capacitaciones $ $ $ 4,512 54,173 788 4,512 77,515 27,000 26,999 134,840 2.2 Identificación, cuantificación y valoración de los beneficios e impacto Este proyecto está basado en la capacidad de lograr información en un menor tiempo y que se obtengan resultados de los mapas generados a partir de las imágenes satelitales y que se tomen decisiones en concreto sobre los datos del porcentaje de despoblación y sobre el estado en que se encuentra determinados plantíos en relación a la maleza existente y a partir de ahí tomar las decisiones oportunas logrando una eficiencia en el manejo del tiempo y los recursos para las actividades de resiembra y Control de Maleza. Actualmente estas dos actividades están generando gastos que superan los presupuestados y con la implementación de la tecnología de imágenes satelitales se van a reducir los costos en un 5% en el caso de la resiembra y un 10% en el control de maleza (Porcentaje fue suministrado por la empresa EVOLO (Evolo, s.f.)); partiendo de ahí se están analizando los datos como los ingresos que puede retornar el proyecto una vez que sea implementado. Tabla 9. Ahorros por Actividad Ahorro Usando Equipo % Ahorro Valor CONTROL DE MALEZA Gastos Admón. 9,588.00 Materiales e Insumos 144,829.34 Operación mant. Equipos 40,611.21 Salarios 84,766.49 TOTAL CONTROL DE MALEZA 10.00% 279,795.04 33 RESIEMBRA Gastos Admón. 8,098.32 Materiales e Insumos 2,988.99 Operación mant. Equipos 31,633.78 Salarios 80,698.45 TOTAL RESIEMBRA 5% 123,419.53 TOTAL 7.66% 403,214.57 Partiendo de ahí podemos decir que nuestro proyecto tendrá un ahorro de $ 279,795.04 en Control de Maleza y $ 123,419.53 en la actividad de resiembra con un Total de $ 403,214.57 que en nuestro caso sería la parte de ingresos que tendrá nuestro proyecto. En el caso de los equipos que hay que utilizar dentro del proyecto al finalizar el periodo no tendrán valor de rescate porque su vida útil en todo caso es de 5 años, sin embargo, tenemos una recuperación de capital de $ 107,840 que es la parte necesaria de la inversión para que inicie el proyecto. 2.3 Criterios de evaluación Los criterios que se evaluaron en este proyecto parte de que actualmente los costos asociados a las labores agrícola de las dos áreas evaluadas como es resiembra y control de maleza se están gastando más de los que se tiene presupuestado y lo que se pretende a nivel del Ingenio es disminuir los costos de estas labores. Tabla 10. Resumen de costos por actividad, Año 2016 COSTOS POR LABOR MONTO TOTAL PRESUPUESTO ENE-DIC 2016 GASTO REAL Diferencia CONTROL DE MALEZA 2,797,950.42 2,633,435.72 164,386.90 RESIEMBRA 2,468,390.62 1,965,412.38 502,978.24 La alternativa es implementar la tecnología de imágenes satelitales para reducir costos y partiendo de ahí usar esa reducción de costos como un ahorro (Ingresos 34 del proyecto) y valorar si con esta disminución se logra pagar la inversión del proyecto. Tabla 11. Ingresos (Ahorros) durante el período Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5 1 2 3 4 5 Ahorro por Resiembra 123,419.53 123,419.53 123,419.53 123,419.53 123,419.53 Ahorro en Control Maleza 279,795.04 279,795.04 279,795.04 279,795.04 279,795.04 Total Ingresos 403,214.57 403,214.57 403,214.57 403,214.57 403,214.57 Descripción Los costos que se generan por la implementación de esta tecnología se detallan en la siguiente tabla: Tabla 12. Detalle de costos y Gastos por con la implementación de la tecnología Descripción Gastos de operación (Imágenes Satelitales) Año 1 Año 2 1 2 107,840.00 107,840.00 Año 3 3 107,840.00 Año 4 Año 5 4 5 107,840.00 107,840.00 Gastos por servicios técnicos y Asesorías 27,000.00 27,000.00 27,000.00 27,000.00 27,000.00 Pagos Imágenes satelitales (Anuales) 26,520.00 26,520.00 26,520.00 26,520.00 26,520.00 Total Costos y Gastos 161,360.00 161,360.00 161,360.00 161,360.00 161,360.00 Los detalles de los equipos depreciados se desglosan en la siguiente tabla: Tabla 13. Detalle equipos depreciados Descripción Computadora Espectroradiometros GPS y KIT de colección datos de campo y calibración Total Activos Depreciables Descripción Depreciación Anual Depreciación Acumulada Valor en Libros Vida Útil Depreciación Valor en (Años) Anual Libros Costo de Adquisición Valor de Rescate 19,516.80 6,900.00 0.00 0.00 5.00 5.00 3,903.36 1,380.00 6,439.98 32,856.78 0.00 0.00 5.00 5.00 1,288.00 6,571.36 0.00 Año 4 4 6,571.36 26,285.43 6,571.36 Año 5 5 6,571.36 32,856.78 0.00 Año 1 1 6,571.36 6,571.36 26,285.43 Año 2 Año 3 2 3 6,571.36 6,571.36 13,142.71 19,714.07 19,714.07 13,142.71 Los detalles de los activos diferidos se desglosan en la siguiente tabla: 35 Tabla 14. Detalle de activos diferidos Amortización Anual 4,400.00 1,840.00 6,240.00 Vida Útil Software ENVI Software - configuración Total Activos Diferidos Costo Adquisición 22,000.00 9,200.00 31,200.00 Descripción Amortización Anual Amortización Acumulada Valor en Libros Año 1 1 6,240.00 6,240.00 24,960.00 Año 2 2 6,240.00 12,480.00 18,720.00 Descripción 5.00 5.00 Año 3 3 6,240.00 18,720.00 12,480.00 Valor en Libros 0.00 0.00 Año 4 Año 5 4 5 6,240.00 6,240.00 24,960.00 31,200.00 6,240.00 0.00 Los flujos de efectivos que obtenemos una vez definidos los ingresos, costos y gastos, depreciación de equipos y activos diferidos podemos detallar las utilidades y los flujos de efectivo que tenemos en cada periodo: Tabla 15. Flujos de Efectivos Año 1 1 Año 2 2 Año 3 3 Año 4 4 Año 5 5 403,215 403,215 403,215 403,215 403,215 Costos 53,520 53,520 53,520 53,520 53,520 Utilidad Bruta (MC) 349,695 349,695 349,695 349,695 349,695 Costos Operativos (CF) Gastos Administrativos Gastos por Depreciación Gastos Diferidos Total Gastos Operativos 107,840 6,571 6,240 120,651 107,840 6,571 6,240 120,651 107,840 6,571 6,240 120,651 107,840 6,571 6,240 120,651 107,840 6,571 6,240 120,651 Utilidad Operativa 229,043 229,043 229,043 229,043 229,043 Impuestos 68,713 68,713 68,713 68,713 68,713 160,330 6,571 160,330 6,571 160,330 6,571 160,330 6,571 160,330 6,571 107,840 166,902 166,902 166,902 166,902 274,742 Descripción Ingresos Ingresos (Ahorros) Año 0 0 Utilidad Neta después de Impuestos Depreciación Valor de Salvamento Activos Recuperación Capital Trabajo Inversión: Financiamiento -225,417 - FLUJO DE EFECTIVO -225,417 36 Factor de Descuento FELD 1.00 0.87 0.76 0.66 0.57 0.50 -225,417 145,132 126,202 109,741 95,427 136,595 La inversión inicial aparece en elperiodo 0 y con signo negativo,esto se debe a que se hizo un desembolso de dinero por -225,417 y por lo tanto debe registrarse como tal. Las cifras de los flujos netos de efectivos de los periodos 1 al 5, son positivos; esto quiere decir que en cada periodo los ingresos de efectivo son mayores a los egresos o salidas de efectivo. Como el dinero tiene un valor en el tiempo, se procederá ahora a conocer cuál será el valor de cada uno de los flujos en el periodo cero. Dicho de otra forma, lo que se pretende es conocer el valor de los flujos de efectivo pronosticados al día de hoy y, para lograr este objetivo, es necesario descontar cada uno de los flujos a su tasa de descuento (15%) de la siguiente manera: Tabla 16. Flujo de efectivo libre desconcontados. FLUJO DE EFECTIVO Factor de Descuento FELD -225,417 166,902 166,902 166,902 166,902 274,742 1.00 0.87 0.76 0.66 0.57 0.50 -225,417 145,132 126,202 109,741 95,427 136,595 La tasa mínima de rendimiento es de 71%, esto significa que el proyecto cubre el costo de capital (15%), además de esto tiene un VAN mayor a cero, lo que significa que producirá ganancias por encima de la rentabilidad exigida. La relación costo/beneficio tiene como resultados mayores a 1 por lo tanto quiere decir que los ingresos son superiores a los egresos netos. Tabla 17. Criterios de evaluación. VAN, TIR, RCB VAN TIR RCB % Rendimiento $ 387,678.83 71% 2.72 171.98% Se Acepta Se Acepta Se Acepta Se Acepta Calculando en base a los flujos de efectivos podemos determinar por medio de valor presente acumulado que la inversión de este proyecto se recuperaría en el segundo año. Se detalla en la siguiente tabla. 37 Tabla 18. Valor presente Acumulado Descripción Año 0 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5 0 1 2 3 4 5 Flujos a Valor Presente -225,416.78 145,131.83 Flujos a VP Acumulados -225,416.78 -80,284.95 126,201.59 109,740.52 95,426.54 136,595.14 45,916.64 155,657.16 251,083.70 387,678.83 Podemos determinar también el margen de contribución que tiene el proyecto para aportar ganancias a la empresa, en nuestro caso es del 86.73% lo que quiere decir que tendrá muy buena utilidad. El punto de equilibrio en el que la empresa no obtendría ganancias en este proyecto es que los ahorros (Ingresos) sea de $ 139,116.79; con la tecnología de las imágenes satelitales estamos obteniendo un margen de seguridad casi tres veces de lo mínimo que debería generar de ahorro este proyecto con unos ingresos reales de $ 403,214.57 a como se menciona en la tabla 17. Tabla 19. Margen de Contribución, Punto de equilibrio, Margen de Seguridad. Descripción % Margen de Contribución Punto de Equilibrio Ingresos Reales Margen de Seguridad Año 0 0 Año 1 1 Año 2 2 Año 3 3 Año 4 4 Año 5 5 86.73% 86.73% 86.73% 86.73% 86.73% 139,116.79 139,116.79 139,116.79 139,116.79 139,116.79 403,214.57 403,214.57 403,214.57 403,214.57 403,214.57 2.90 2.90 2.90 2.90 2.90 38 a. Etapas del Proyecto Actividad General Integración de información agronómica Generación de información Monitoreo satelital base Producto Actividad específica Geodatabase Geodatabase de información agronómica Geoportal Geoportal (mapa o dashboard) Datos moviles Colección movil BM Red de BM de alta precisión en campo y digital Mapeo aéreo RGB y Multiespectral Mosaico de zonas piloto en RGB y NIR’RE. Delineado de lotes a partir de mosaico de alta resolución. Delineado y actualizacion de maestro ejecutado por Ingeniería. Firmas espectrales Caracterización espectral VIS-NIR de variedades y malezas Mapeo Eca Configuración lista. Inicia mapas de Conductividad de áreas cosechadas. 200 Ha meta. Corrección atmosferica Datos corregidos atmosfericamente Datos calibrados / validados datos de campo Puntos de validación – metodología Capacitación a personal de campo Manual de interpretación Mapas NDVI - zonas problemas Puntos y coordenadas (x,y) de zonas problema Comparativo de grupo de lotes Grupos por variedad, tipo de suelo, edad Seguimiento (detección de cambios) Mapa de cambios - zonas de vigilancia Lotes son clasificados por vigor según variedad, edad y tipo de Semáforo entre lotescomparables riego. Capacitación de áreas Agrícolas 1. Muestreo Aleatorio Guías rápidas para muestreo por área 2. Herramientas de proceso Herramientas para facilitar el trabajo repetitivo, mantener integridad de datos y utilidad de la información – análisis realizados. 3. Generación automática de Mapas Guía rápida para generación de mapas. Tabla 201. Etapas del proyecto 39 b. Actividades importantes, metas adicionales. Actividad específica Producto 1. Análisis de metodologías para estimación de biomasa / productividad. Estimar Biomasa / productividad 2. Generación de mapas para estimación de productividad 3. Validación de datos de biomasa / índices de desarrollo / población respecto a información de sensores remotos. 1. Aplicaciones terrestres liquidas con pulverizadora 4730 son medidas con prueba estática. 2. Se optimiza aplicación líquida para reducir perdidas de producto y se Medir, monitorear y ajustar aplicaciones cuantifica ahorro. liquidas y sólidas terrestres 3. Se monitorea actividad y se pasa reporte con mapa semanal. 4. Se instala medidores de flujo para aplicaciones sólidas. 5. Se realiza prueba estática para aplicación solida 1. Análisis de metodologías para medir evapotranspiración y estrés hídrico Inicio de proyecto de gestión de agua: estimaciones evapotranspiración / estrés 2. Aplicación de un modelo de evapotranspiración y elaboración de mapa hídrico 3. Elaboración de mapas de índices de estrés hídricos 4. Evaluación de resultados / aplicabilidad operativa Tabla 212. Metas adicionales del proyecto 40 V.CARTERA DE PROYECTO Título de los Proyectos Ilustración Descripción del Proyecto Inversión Proyecto de Análisis de Biomasa a través de Imágenes Satelitales Monitoreo Satelital de imágenes espectrales de la condición de plagas, maleza, humedad y biomasa de la caña de azúcar $ 245,000 Proyecto de Siembra Mecanizada Siembra de caña, a través de implemento que permite depositar la caña de una manera más eficaz y más eficiente, reduciendo la cantidad de mano de obra. $ 320,000 Adecuación y nivelación de los terrenos para mejorar el proceso de cosecha mecanizada, riego. Objetivo eficientar las labores agrícolas Regar 1,000 ha de caña de azucar a través del sistema de riego por goteo, implementando feti riegos para incrementar la producción en volumen y azúcar de un 40% Proyecto de Nivelación de Suelos Proyecto de Riego por Goteo Resiembra de caña, a través de implemento especial que permite depositar la caña de una manera más eficaz y más eficiente, reduciendo la cantidad de mano de obra. Compra de 4 cosechadoras ajustables para cosechar en sistema de surcos en piña, para aprovechar los beneficios de este distanciamiento de siembra. Proyecto de Resiembra Mecanizada Proyecto de Cosecha Mecanizada en Piña Aumentar la cantidad de carretas por cabezal en el interior de la zona cañera rumbo a la fábrica. Proyecto de Transporte de Caña Comercial con 8 Carretas 41 $ 430,000 $ 500,000 $ 180,000 $ 900,000 $ 200,000 VI. ANTECEDENTES DE PROYECTOS La agricultura ha estado íntimamente ligada al hombre desde el periodo neolítico, siendo siempre una actividad estratégica que ha permitido el desarrollo autosuficiente de las regiones. Conforme la sociedad ha ido evolucionando a lo largo de la historia, también la agricultura ha sufrido esa evolución, pasando de los primeros cultivos trabajados con técnicas rudimentarias en la época pre histórica hasta el moderno y tecnificado sistema de producción agrícola actual. Con esta producción agrícola creciente existe una necesidad definida de una mejor administración de los recursos agrícolas. Para que esto suceda es necesario en primer lugar obtener datos fiables de no solamente los tipos, sino también la calidad, cantidad y ubicación de estos recursos. La tecnología satelital o aérea de Detección Remota (RS por sus siglas en inglés) ha sido y siempre continuará siendo un factor muy importante en la mejora de los sistemas presentes de adquirir y generar datos agrícolas y de recursos. Las practicas con los costos más altos en SER San Antonio son la resiembra y control de maleza; partiendo de ahí proponemos el estudio de pre-factibilidad para la implementación del uso de imágenes satelitales para disminuir dichos costos usando software y equipos de alta precisión que pueden llegar a mitigar el uso de tiempo y recursos en estas dos labores para determinar el grado de afectación por despoblación de caña de azúcar o el de maleza que existe en el lote(una es obteniendo mapas de despoblación y de maleza a partir de las imágenes satelitales), los cuales nos indicaran de manera precisa los sitios donde se deben realizar las labores optimizando el uso de recurso disponible para estas actividades. 42 VII.TABLA DE RECURSOS Recurso Servidor Data Center (Geoserver) Leaflet Postgress PostGis Microsoft Office Laptop i7 - 16GB RAM - HDD 2TB Laptop i5 - 4GB RAM - HDD 500Gb Teodolito-Taquímetro GPS Satelital Caracterizador Espectral VIS-NIR Q2800 - Veris Technologies Licencia LandSat Licencia Sentinel 2 Impresora - HP Latex 1500 Monitores Lenovo 4K ARCGIS 10.6 Full Clorofilómetro Camioneta Hilux 4x4 Microsoft Project Remodelación Oficina Escritorios de Oficina Permisos de INAC Toners Color Impresora HP Latex 1500 Toner Negro Impresora HP Latex 1500 Papel para Impresión (Rollo) Jefe de Inteligencia Agrícola Analista de Datos Geoespacial Responsable SIG y Modelación de Cultivo Supervisor de Sistemas Agric. Precisión 43 Tipo Recurso Hardware Software Software Software Software Hardware Hardware Hardware Hardware Hardware Hardware Software Software Hardware Hardware Software Hardware Software - Categoría Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo Costo Trabajo Costo Material Material Material Trabajo Trabajo Trabajo Trabajo VIII.RUTA CRITICA Actividad General Integración de información agronómica Generación de información Actividad Resumen A B C D E F G H I J K Monitoreo satelital base L M N Capacitación de áreas Agrícolas O P Q Implementación R Actividad específica Geodatabase Geoportal Datos moviles BM Mapeo aéreo RGB y Multiespectral Firmas espectrales Mapeo Eca Corrección atmosferica Datos calibrados / validados - datos de campo Capacitación a personal Mapas NDVI - zonas problemas Comparativo de grupo de lotes Seguimiento (detección de cambios) Semáforo entre lotes comparables Muestreo Aleatorio Herramientas de proceso Generación automática de Mapas Implementación 44 Sucesora C D E,F,G Duración (Semanas) Costo (USD x 1,000) Tiempo Tiempo Costo Costo Ruta Normal Acelerado Normal Acelerado Crítica X 6 5 3 4 X 3 3 3 3 X 3 2 2 3 X 4 3 13 13 J 2 2 15 15 H J I 3 1 1 2 1 1 9 13 6 9 14 7 X X J 1 1 8 9 X K 6 5 4 4 X L, M 1 1 15 16 X N 2 2 4 5 O 14 12 28 30 O 11 10 20 21 P Q 2 2 2 2 1 1 1 1 X R 1 1 1 1 X 4 3 80 82 X 226 238 PC 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 X X 1 1 0 0 0 2 IX. ASIGNACION DE RECURSOS Proyecto Proyecto: Análisis de Caña de Azúcar a través de Inicio Integración de información agronómica Geodatabase Geoportal Datos moviles Fin de Fase Generación de información BM Mapeo aéreo RGB y Multiespectral Firmas espectrales Mapeo Eca Corrección atmosferica Datos calibrados / validados - datos de campo Capacitación a personal Fin de Fase Monitoreo satelital base Mapas NDVI - zonas problemas Comparativo de grupo de lotes Seguimiento (detección de cambios) Semáforo entre lotes comparables Fin de Fase Capacitación de áreas Agrícolas Muestreo Aleatorio Herramientas de proceso Generación automática de Mapas Fin de Fase Implementación Implementación Fin de Fase Fin del Proyecto Activ. Resumen Asignación de Recursos Varios (Recursos de Hardware y Software) A Jefe IA, Analista DG B Jefe IA, Analista DG C Jefe IA, Analista DG, Supervisor SAP Fin de Fase D E F G H Jefe IA, Responsable SIG, Supervisor SAP Analista DG Jefe IA, Supervisor SAP Responsable SIG Jefe IA, Supervisor SAP I Jefe IA, Supervisor SAP J Jefe IA, Responsable SIG, Supervisor SAP, Analista DG Fin de Fase K Analista DG, Impresora, Toner Colores, Toner Negro, Papel L Supervisor SAP M Responsable SIG N Jefe IA Fin de Fase O Jefe IA, Responsable SIG, Supervisor SAP, Analista DG P Jefe IA, Responsable SIG, Supervisor SAP, Analista DG Q Jefe IA, Responsable SIG, Supervisor SAP, Analista DG Fin de Fase R Jefe IA, Responsable SIG, Supervisor SAP, Analista DG Fin de Fase 45 X.CONCLUSIÓN Y RECOMENDACIÓN Las imágenes satelitales de alta resolución espacial han demostrado ser útiles y precisas para aplicaciones en agricultura. A partir de la combinación de distintas técnicas de procesado sehan clasificado con exactitud los principales cultivos, áreas con menos plantas y también en la detección de diversas malezas que pueden encontrar en el lote. Esta clasificación es fundamental para la creación de mapas agrícolas entre los que destaca el control de maleza y área despoblada de plantas de caña de azúcar. Nuestro principal objetivo es determinar la rentabilidad del proyecto a partir del ahorro que existe con la implementación de esta tecnología en las actividades de resiembra y control de maleza; encontramos que a partir de los datos brindados por la empresa EVOLO en porcentajes de ahorro para estas dos actividades logramos cubrir la inversión para este proyecto ya que los datos que obtenemos en el flujo de efectivo obtenemos un VAN positivo y una tasa interna de retorno por arriba de la tasa de rendimiento (15%) que nos existe el inversionista, por lo tanto podemos decir que el proyecto es rentable y que la empresa obtendría un beneficio económico futuro con el uso de esta tecnología. En cuanto a las condiciones actuales que persigue la empresa de reducir costos esta es una de las alternativas que se pueden implementar para obtener un ahorro en estas dos labores agrícolas obteniendo además información precisa y detallada sobre las condiciones en las que se encuentran los diferentes plantíos de caña de azúcar y a partir de ahí tomar las medidas que sean necesarias para un manejo más eficiente en los cultivos. Mencionado antes las imágenes satelitales hoy en día tiene un sin número de utilidades, este proyecto está enfocado solo en dos actividades como son la resiembra y control de maleza, las cuales son algunas de las que requieren 46 muchos recursos para su ejecución dentro de la empresa, para mayor aprovechamiento a esta inversión se puede ampliar en más estudios como deficiencia nutricional de suelo-planta, productividad de los plantíos, mediciones de áreas no agrícolas, red de drenajes, red vial, Se recomienda realizar estudios más detallados por parte de SER San Antonio que nos puedan dar mejores indicadores de ahorro en las diferentes actividades agrícolas, se mencionó que la empresa EVOLO en sus estudios ha logrado un ahorro del 5% en resiembra y un 10% en control de maleza. Una de las mejoras en el proyecto podría ser el uso de otros medios para obtener estas imágenes, además de los satélites se puede utilizar medios como avionetas, helicópteros y posiblemente drones, este último tomando en cuenta el apoyo legal de INAC (Instituto nicaragüense de aeronáutica civil) 47 XI.BIBLIOGRAFÍA http://evolo.online/ http://evolo.online/portfolio/cana_azucar/ http://tesis.ipn.mx/xmlui/bitstream/handle/123456789/14571/TESIS.pdf?seque nce=1&isAllowed=y http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/34487/Documento_completo. pdf?sequence=1 http://tesis.ipn.mx/bitstream/handle/123456789/18056/Identificacion%20de%2 0vegetacion%20en%20imagenes%20satelitales.pdf?sequence=1 48 XII. ANEXO (Project – Otros) a) Flujo de Efectivo Inicial Proyecto de Inversión Imágenes Satelitales Balance General Inicial Activos Corrientes Efectivo en Caja y Bancos (Disponibilidades) Pasivos No Corrientes $ 141,740.00 Préstamos Bancarios LP $ - Total Corriente $ 141,740.00 Total Pasivos $ - No Corriente Activo Fijo Diferidos Total No Corriente $ $ $ 32,856.78 31,200.00 64,056.78 Patrimonio Fondos Propios $ 225,416.78 Total Patrimonio $ 225,416.78 Total Activo $ 205,796.78 Total Pasivo más Patrimonio $ 225,416.78 b) Cotización GPS Garmin 78sc QUOTE R-16-6899 page 1 EMAIL:[email protected] [email protected] DATE NICARAGUA SUGAR STATES INGENIO SAN ANTONIO JACINTO PRADO / ELIZABETH CUEVAS TERMS 08/18/17 NET 30 DELIVERY 2-4 WEEKS YOUR REF # gps VALIDITY OF QUOTE 30 days DESCRIPTION ITEM QTTY UNIT $/ UNIT $/TOTAL GPS 1 GARMIN GPSMAP 64 WORLDWIDE WITH HIGH SENSITIVITY 1 EA 272.00 272.00 GPS AND GLONASS RECEIVER FOB PLANTA 49 272.00 c) Clorofila. Medidor Minolta Spad 502 plus 50 d) Cotización de Computadoras 51 52 e) Costos del Satélite (Sentinel-2) Costos Sentinel-2 Nivel Datos Proceso Costo Nominal USD 1.00 USD / km2 0.10 $/Ha/Mes $/Ha/Año Ha/Ingenio 0.10 Índices 0.02 Logística de datos 0.01 0.13 Total USD Costo para 2 imagen al mes x ha = 0.13 USD Costo para 24 imágenes x año x ha = 1.56 USD 53 1.56 17,000.00 $ 26,520.00
