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Oscar Xavier Bermeo Almeida
William Jair Dávila Vargas
Verónica Isabel Guevara Arias

El cacao es un cultivo tradicional y estratégico en la costa ecuatoriana, conocido por su diversidad genética y su importancia económica para el país. En este contexto, el presente estudio se realizó con el objetivo de analizar la cobertura vegetal y su evolución en los cantones Milagro, Vinces y Naranjal de la costa ecuatoriana, durante el período 2020 a 2023. La investigación se enfocó en el cultivo de cacao, evaluando su potencial y las condiciones ambientales para su desarrollo. Se empleó un enfoque cuantitativo y descriptivo, utilizando el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) como herramienta principal. Se analizaron imágenes satelitales de los años, 2020, 2021, 2022 y 2023 obtenidas de la plataforma USGS Earth Explorer. La información se procesó y analizó en el software ArcMap para generar mapas de NDVI y cuantificar la cobertura vegetal en diferentes categorías. Los resultados del estudio revelan una tendencia positiva en la cobertura vegetal de los cuatro cantones analizados, con un aumento gradual de las áreas con alta densidad vegetal (NDVI > 0.40) entre 2020 y 2023. Esta tendencia se asocia a la reforestación, recuperación de áreas degradadas y prácticas de manejo sostenible del suelo. Se concluye que el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y el análisis del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) se ha convertido en una herramienta fundamental para el monitoreo y la gestión efectiva de los cultivos de cacao

Cacao is a traditional and strategic crop in the Ecuadorian coast, known for its genetic diversity and economic importance for the country. In this context, the present study was conducted with the objective of analyzing the vegetation cover and its evolution in the cantons of Milagro, Vinces, and Naranjal on the Ecuadorian coast, during the period from 2020 to 2023. The research focused on cacao cultivation, evaluating its potential and environmental conditions for its development. A quantitative and descriptive approach was employed, using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) as the main tool. Satellite images from the years 2020, 2021, 2022, and 2023 were analyzed, obtained from the USGS Earth Explorer platform. The information was processed and analyzed using ArcMap software to generate NDVI maps and quantify vegetation cover in different categories. The study results reveal a positive trend in vegetation cover in the four analyzed cantons, with a gradual increase in areas with high vegetation density (NDVI > 0.40) between 2020 and 2023. This trend is associated with reforestation, recovery of degraded areas, and sustainable soil management practices. It is concluded that the use of Geographic Information Systems (GIS) and the analysis of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) has become a fundamental tool for the effective monitoring and management of cacao crops.

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Detalles del artículo

Cómo citar
Bermeo Almeida, O. X., Dávila Vargas, W. J. ., & Guevara Arias, V. I. (2025). Aplicación de SIG en análisis de NDVI para cultivos de cacao con precisión geográfica. Revista Alfa, 9(26), 331–349. https://doi.org/10.33996/revistaalfa.v9i26.350
Sección
INVESTIGACIONES
Biografía del autor/a

Oscar Xavier Bermeo Almeida, Universidad Estatal de Milagro. Milagro, Ecuador

Máster en gerencia de tecnologías de la información, Universidad estatal de Milagro. Docente en la Universidad Agraria del Ecuador y en la Universidad Estatal de Milagro. Participante en el Congreso de tecnologías e Innovación en la Universidad Agraria del Ecuador, proyecto de investigación en la Universidad Estatal de Milagro, Ecuador.

William Jair Dávila Vargas, Universidad Estatal de Milagro. Milagro, Ecuador

Ingeniero en Sistemas, Ecuador.

Verónica Isabel Guevara Arias, Universidad Agraria del Ecuador. Guayaquil, Ecuador

Ingeniera en Computación e informática, Universidad Agraria del Ecuador. Magíster en Dirección Estratégica en Tecnologías de la información. Encargada de administración y gestión de laboratorios de computación, optimización de recursos de hardware y software de la Universidad Agraria del Ecuador Milagro. Docente del Colegio Técnico Industrial La Alborada Milagro, Capacitadores en el SECPA. Cursos de computación, redes de computadores y mantenimientos de computadoras, Ecuador

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Referencias

Chávez R, Carbo C, Lombeida E, Cobos J. Estudio socio-económico del cultivo de cacao (theobroma cacao l.) en la parroquia Febres Cordero, cantón Babahoyo los ríos-Ecuador. Obs Econ Latinoam. 2019;(2):37. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9633824

Correa J, Castro S, Coy J. Estado de la moniliasis del cacao causada por Moniliophthora roreri en Colombia. Acta Agronómica. 2014;63(4):388-99. http://dx.doi.org/10.15446/acag.v63n4.42747

Gil R, Guillermo J. Pérdidas económicas asociadas a la pudrición de la mazorca del cacao causada por Phytophthora spp., y Moniliophthora roreri (Cif y Par) Evans et al., en la hacienda Theobroma, Colombia. Rev Protección Veg. 2016;31(1):42-9. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1010-27522016000100006&lng=es&nrm=iso&tlng=es

FAO. Newsroom. 2025. Un nuevo informe de las Naciones Unidas aporta perspectivas sobre cómo la tecnología geoespacial puede impulsar la agenda mundial de seguridad alimentaria. https://www.fao.org/newsroom/detail/new-un-report-offers-insights-into-how-geospatial-technology-can-advance-the-global-food-security-agenda/es?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR40uA8xBSne3tlGaNPSxwOgqE_iKVMCIkyyP4gei5Iz_eUPMtkXVYM5v8r0cQ_aem_HMX5PpMrBC9TvYSUzjgcag

Ponvert D, Lau A. Uso de las imágenes de satélites y los SIG en el campo de la Ingeniería Agrícola. Rev Cienc Téc Agropecu. 2013;22(4):75-80. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S2071-00542013000400013&lng=es&nrm=iso&tlng=en

Cumba J. Análisis e implementación de un sistema de detección de la plaga monilia en cultivos de cacao basado en procesamiento de imágenes multiespectrales en la ciudad del Sacha. [Riobamba, Ecuador]: Escela Superior Politécnica de Chimborazo; 2022. http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/20780

Guzmán M, Matuz M de J, Arana Y, López E, Vázquez V, Cárdenas N. Avances y perspectivas de la agricultura de precisión para la sostenibilidad agrícola. XIKUA Bol Científico Esc Super Tlahuelilpan. 2024;12(24):1-6. http://dx.doi.org/10.29057/xikua.v12i24.12790

Perez-Garcia C, Pérez-Atray J, Hernández-Santana L, Gustabello-Cogle R, Armas E. Sistema de Información Geográfica para la agricultura cañera en la provincia de Villa Clara. Rev Cuba Cienc Informáticas. 2019;13(2):30-46. https://www.redalyc.org/journal/3783/378362738003/html/

Gaspari F. Plan de ordenamiento territorial en cuencas serranas degradadas utilizando sistemas de información geográfica (S.I.G.) [masterThesis]. [Andalucía, España]: Universidad Internacional de Andalucía; 2007. https://dspace.unia.es/handle/10334/59

Pérez A, Sosa I, Machado N, Ruiz E. Herramientas SIG, revisión de sus fundamentos, tipos y relación con las bases de datos espaciales. Rev Cienc Téc Agropecu. 2023;32(3):1-11. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S2071-00542023000300010&lng=es&nrm=iso&tlng=en

Anyimah F, Osei E, Nyamekye C. Detection of stress areas in cocoa farms using GIS and remote sensing: A case study of Offinso Municipal and Offinso North district, Ghana. Environ Chall. 2021;4:100087. http://dx.doi.org/10.1016/j.envc.2021.100087

Quintana F, Gómez S, García A, Martínez N. Caracterización de tres índices de cosecha de cacao de los clones CCN51, ICS60 e ICS 95, en la montaña santandereana, Colombia. Rev Investig Agrar Ambient. 2015;6(1):252-65. http://repository.unad.edu.co/handle/10596/29298

Vergara R, Realpe M. Diseño y desarrollo de una herramienta de visualización para el manejo y monitoreo agrícola en haciendas de producción de cacao. [Magister en Ciencias de Datos]. [Guayaquil, Ecuador]: Escuela Superior Politécnica del Litoral; 2022. http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/54271

Zambrano-Garcia O, Vlassova L. Algoritmo de inteligencia artificial para la detección de cultivos de cacao (Teobroma cacao L.), banano (Musa paradisiaca L.) y palma africana (Elaeis guineensis J.). Editorial Grupo AEA; 2023. 109. https://open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/algoritmo-de-inteligencia-artificial-para-la-deteccion-de-cultivos-de-cacao-teobroma-cacao-l-banano-musa-paradisiaca-l-y-palma-africana-elaeis-guineensis-j

Berrio V, Álzate D, Mosquera J. Sistema de optimización de las técnicas de planificación en agricultura de precisión por medio de drones. Rev Ambient Agua Aire Suelo. 2016;7(2):1-9. https://ojs.unipamplona.edu.co/index.php/aaas/article/view/767

López E, Placeres A, Rodríguez O, González O, Herrera M. Relación entre variables biofísicas e índices vegetativos espectrales en el cultivo de la papa (Solanum tuberosum). Rev Cienc Téc Agropecu. septiembre de 2023;32(3):1-5. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S2071-00542023000300002&lng=es&nrm=iso&tlng=es

Navarro A, Pezo A, Riveros C, Frisancho N. Fragmentación Antropogénica de los ecosistemas de Puna en el extremo sur del Perú. Estud Geográficos. 2021;82(290):e058-e058. https://estudiosgeograficos.revistas.csic.es/index.php/estudiosgeograficos/article/view/1037

Villaláz J, Villarreal E, Pineda R, Gutiérrez A, Merino A. Efecto del índice de estrés hídrico sobre el estado vegetativo de la planta de cacao. Cienc Agropecu. 2024;(38):84-104. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9464004

Colmet-Daage F, Gautheyrou J, Gautheyrou M, Cucalon F, Moreau B. Caracteristicas de algunos suelos del Ecuador?: 1965. OR5TOM-Antilles 33-E; https://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/divers15-12/29912.pdf

Revelo A, Mejía J, Montoya P, Hoyos J. Análisis de los índices de vegetación NDVI, GNDVI y NDRE para la caracterización del cultivo de café (Coffea arabica). Ing Desarro Rev Div Ing Univ Norte. 2020;38(2):298-312. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7889761

Olivares B, López-Beltrán M. Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada aplicado al territorio indígena agrícola de Kashaama, Venezuela. Cuad Investig UNED. 2019;11(2):112-21. https://www.redalyc.org/journal/5156/515661486014/html/

Girimonte P, García J. El indice NDVi y la clasificación de áreas sembradas aprendizaje automático no supervisado “k-means”. Rev Investig En Model Matemáticos Apl Gest Econ. 2020;7(1):39-52. https://www.economicas.uba.ar/wp-content/uploads/2016/04/Girimonte-Garcia-Fronti.pdf

Carbajal H, Onofre F. Determinación con imágenes satelitales del índice de vegetación de diferencia normalizada del valle de Pampas-Tayacaja. Rev Científico - Prof. 2020;5(Extra 1):228-45. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7659358

Núñez J, Carvajal J, Mendoza O, Carrero D. Indicadores del impacto del cambio climático en la agricultura familiar andina colombiana. Rev Iberoam Bioeconomía Cambio Climàtico. 2018;4(7):824-831. http://dx.doi.org/10.22004/ag.econ.347442

Contreras A, Sánchez P, Romero O, Rivera A, Ocampo I, Parraguirre F. Prácticas agroecológicas y su influencia en la fertilidad del suelo en la región cafetalera de Xolotla, Puebla. Acta Univ. 2019;29. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S0188-62662019000100119&lng=es&nrm=iso&tlng=es

Estacio M, Tinoco O, Díaz J, Moore K. Sistemas de Información Geográfica y Localización de un Relleno Sanitario en Cerro de Pasco. Rev Inst Investig Fac Minas Metal Cienc Geográficas. 2021;24(48):217-227. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8243047