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Examinando .CRIS - Publication (Artículos de proyectos financiados) por Materia "Agroforestry"
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Publicación Integrating remote sensing and in-situ data to determine climate diversity and variability in cocoa systems in the provinces of Jaén and San Ignacio, Cajamarca (NW Perú)(Elsevier, 2024-12-08) ;Atalaya Marin, Nilton ;Goña Goñas, Malluri ;Tineo Flores, Daniel ;Chuquibala Checan, Beimer ;Arce Inga, Marielita ;Tarrillo Julca, Ever ;Alvarez Robledo, Yeltsin Abel ;Tafur Culqui, Josué ;Cabrera Hoyos, Héctor AntonioGómez Fernández, DarwinLa falta de información sobre la distribución geográfica de los sistemas de cacao, junto con la diversidad de especies y la influencia de los factores climáticos en los rendimientos, representa desafíos para la gestión agronómica de estas plantaciones y la implementación de políticas agrícolas más efectivas. Este estudio tuvo como objetivo mapear el área de cacao, la diversidad de especies y su respuesta a la variabilidad climática histórica en las provincias de Jaén y San Ignacio, Cajamarca, Perú. Se procesaron datos de PlanetScope y Sentinel-1 en Google Earth Engine utilizando el algoritmo de clasificación Random Forest. Se identificaron 4,338.6 ha de sistemas de monocultivo y agroforestería de cacao, logrando una precisión temática del 85% y un índice kappa de 0.81. Se determinó que Musa sp. predomina en altitudes bajas, mientras que Inga edulis mostró mayor dominio en altitudes más elevadas. La aplicación de datos climáticos y de rendimiento del cacao permitió calcular el índice de anomalía estandarizada, evidenciando el impacto notable de la precipitación en la producción de cacao, especialmente en 2021 y 2022. Este enfoque integrado proporciona una comprensión más profunda de los sistemas agroforestales de cacao, estableciendo una base sólida para la toma de decisiones destinadas a optimizar el rendimiento mediante prácticas agrícolas adaptadas a condiciones climáticas específicas y fomentando la biodiversidad mediante la incorporación de especies nativas.