Análisis de Resiembra y Control de Malezas con Imágenes Satelitales

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
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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
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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.
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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.
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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
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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.
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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
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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.
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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
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(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
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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
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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
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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
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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
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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.
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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
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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
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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
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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.
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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
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Figura 13. Monitoreo en campo (Verificando resultados)
Otro campo también muestreado como lo muestra la imagen
Figura 14. Mapa despoblación Imagen Satelital 2
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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)
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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
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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
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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.
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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.
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 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