-
1Academic Journal
المؤلفون: Arias-Martín, María, Escorial, Concepción, Loureiro, Íñigo
المساهمون: Arias-Martín, María, Escorial, Concepción, Loureiro, Íñigo
مصطلحات موضوعية: Zea mays, Tolerancia a herbicidas, Riesgo agrícola, Flujo de genes
وصف الملف: application/pdf
Relation: Departamento de Protección Vegetal; Publisher's version; https://doi.org/10.19084/rca.35123; Sí; Revista de Ciencias Agrarias 47(1): 331-335 (2024); http://hdl.handle.net/10261/357538
-
2Conference
المؤلفون: Mezher, Romina Nahir
مصطلحات موضوعية: Ciencias Informáticas, Dash, Agrometeorologia, Riesgo agrícola
وصف الملف: application/pdf; 30-31
-
3Academic Journal
المؤلفون: Fernández, Julián
المصدر: Academia Revista Latinoamericana de Administración, 2017, Vol. 30, Issue 1, pp. 72-86.
-
4Academic Journal
المؤلفون: Guajardo-Panes,Rafael A., Granados-Ramírez,Guadalupe R., Sánchez-Cohen,Ignacio, Barradas-Miranda,Víctor L., Gómez-Rojas,Juan C., Díaz-Padilla,Gabriel
المصدر: Agrociencia v.52 n.5 2018
مصطلحات موضوعية: rendimientos, riesgo agrícola, cambio climático, maíz, Distrito de Desarrollo Rural La Antigua
وصف الملف: text/html
-
5
المؤلفون: Quispe Quezada, Uriel Rigoberto
المساهمون: Chuquiln Goicochea, Roberto Carlos
المصدر: Repositorio Institucional-UNH
Universidad Nacional de Huancavelica
UNH-Institucional
instacron:UNHمصطلحات موضوعية: dimensión económica, social, ambiental, suministro agrícola, estrategia agrícola, riesgo agrícola, comunidades campesinas de Chupaca, Agronegocios y Comercio Internacional
وصف الملف: application/pdf
-
6Dissertation/ Thesis
المساهمون: Rubio Clemente, Ainhoa, Trujillo Vargas, Laura Marcela, Giraldo Jiménez, Jorge Andrés
مصطلحات موضوعية: Banano, Teledetección, Índices de vegetación, Vientos fuertes, Gestión del riesgo agrícola
وصف الملف: 22 páginas; application/pdf
Relation: Aeberli, A., Phinn, S., Johansen, K., Robson, A., & Lamb, D. W. (2023). Characterisation of Banana Plant Growth Using High-Spatiotemporal-Resolution Multispectral UAV Imagery. Remote Sensing, 15(3), 679. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/rs15030679; Aghimien, E. V. (2020). Application of vegetation indices to estimate above-ground carbon stock using pleiades satellite imagery of a secondary forest ecosystem in Ibadan, Nigeria. African Journal of Agriculture, Technology and Environment, 9(1), 160–173. https://ajate.com.ng/wp-content/uploads/2023/02/14-Aghimien-AJATE-Vol-9-No-1.pdf; Ajadi, O. A., Liao, H., Jaacks, J., Santos, A. D., Kumpatla, S. P., Patel, R., & Swatantran, A. (2020). Landscape-Scale Crop Lodging Assessment across Iowa and Illinois Using Synthetic Aperture Radar (SAR) Images. Remote Sensing, 12(23), 1–15. https://doi.org/10.3390/rs12233885; Alcaldía de Zona Bananera. (2020). Plan de Desarrollo Territorial 2020-2023 “Unidos Somos más, liderando el progreso.” https://www.zonabananera-magdalena.gov.co/Transparencia/PlaneacionGestionyControl/Plan de Desarrollo 2020 - 2023.pdf; Alencar da Silva, K. M., & Silva, R. (2017). Tendencia pluviométrica y concentración estacional de precipitación en la cuenca hidrográfica del río Moxotó – Pernamcuco – Brasil. Revista Geográfica de América Central, 1(58), 295–313. https://doi.org/10.15359/rgac.58-1.12; Angearu, C. V., Ontel, I., Irimescu, A., Sorin, B., & Dodd, E. (2022). Remote sensing methods for detecting and mapping hailstorm damage: a case study from the 20 July 2020 hailstorm, Baragan Plain, Romania. Natural Hazards, 114(2), 2013–2040. https://doi.org/10.1007/s11069-022-05457-x; Asemota, G. N. O. (2010). Evidence-Based Wind-Felled Recovery of Plantains. The African Journal of Plant Science and Biotechnology Global Science Books, 4(1), 84–89. http://www.globalsciencebooks.info/Online/GSBOnline/images/2010/AJPSB_4(SI1)/AJPSB_4(SI1)84-89o.pdf; Asociación de Bananeros de Colombia Augura. (2021). Coyuntura Bananera 2021. https://augura.com.co/wp-content/uploads/2022/04/COYUNTURA-BANANERA-2021.pdf; Asociación de Bananeros de Colombia Augura. (2020). Coyuntura Bananera 2020. https://augura.com.co/wp-content/uploads/2021/06/Coyuntura-Bananera-2020.pdf; Bairwa, S. L., Kushwaha, S., & Bairwa, S. (2013). Managing Risk and Uncertainty in Agriculture – a Review. Agricultural Education, Research and Extension in India. Poddar Publication, Chittupure, Varanasi., 212–214. https://www.researchgate.net/profile/Shoji-Lal-Bairwa/publication/303224394_MANAGING_RISK_AND_UNCERTAINTY_IN_AGRICULTURE_-_A_REVIEW/links/57396c4b08ae298602e2c725/MANAGING-RISK-AND-UNCERTAINTY-IN-AGRICULTURE-A-REVIEW.pdf; Baloloy, A. B., Blanco, A. C., C. Sta. Ana, R. R., & Nadaoka, K. (2020). Development and application of a new mangrove vegetation index (MVI) for rapid and accurate mangrove mapping. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 166, 95–117. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.06.001; Baquero-Melo, J. (2017). Vulnerabilidad socioecológica y socioeconómica en cadenas de valor agrícola. El Caso de la producción del plátano en Colombia. Revista Latinoamericana de Estudios Rurales, 2(3), 96–127. http://www.ceil-conicet.gov.ar/ojs/index.php/revistaalasru/article/view/198/114; Barrera, J. L., Cartagena, J. R., & Nanclares, O. A. (2020). Influence of high planting densities and arrangements on yield and fruit development of Musa AAA Simmonds. Acta Agronómica, 69(1), 46-53. https://pdfs.semanticscholar.org/224a/b2175203c8d42a8e9d5a73fcfa2f35ad4a31.pdf; Bernal-Monterrosa, M. A, & Delgado-Bejarano, L. (2022). Proyección de rendimiento usando variables productivas y diversos tipos de semilla de banano (Musa spp.) en Turbo-Colombia. Ciencia y Agricultura, 19(3): 102-115. https://doi.org/10.19053/01228420.v19.n3.2022.14706; Blanc, E., & Noy, I. (2023). Impacts of droughts and floods on agricultural productivity in New Zealand as measured from space. Environmental Research: Climate, 2(3), 035001. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2752-5295/acd4da; Brenes-Gamboa, S. (2017). Parámetros de producción y calidad de los cultivares de banano FHIA-17, FHIA-25 y Yangambi. Agronomía Mesoamericana, 28(3), 719–733. https://www.redalyc.org/journal/437/43752453015/html/; Canada Centre for Remote Sensing CCRS. (November 19, 2015). Fundamentals of Remote Sensing - Introduction. What is Remote Sensing?. https://natural-resources.canada.ca/maps-tools-and-publications/satellite-imagery-and-air-photos/tutorial-fundamentals-remote-sensing/introduction/9363; Cangialosi, J., Delgado, S., & Berg, R. (2022). Hurricane Elsa (AL052021). National Hurricane Center Tropical Cyclone Report. National Oceanic and Atmospheric Administration NOAA. https://www.nhc.noaa.gov/data/tcr/AL052021_Elsa.pdf; Chakraborty, A., Srikanth, P., Murthy, C. S., Rao, P. V. N., & Chowdhury, S. (2021). Assessing lodging damage of jute crop due to super cyclone Amphan using multi-temporal Sentinel-1 and Sentinel-2 data over parts of West Bengal, India. Environmental Monitoring and Assessment, 193(464), 1–18. https://doi.org/10.1007/s10661-021-09220-w; Chang, L., Peng-Sen, S., & Shi-Rong, L. (2016). A review of plant spectral reflectance response to water physiological changes. Chinese Journal of Plant Ecology, 40(1), 80–91. https://doi.org/10.17521/cjpe.2015.0267; Chen, S., Lin, H., & Guang, Y. (2022). Efficient agricultural disaster financing using satellite data and artificial intelligence. Computers and Electrical Engineering, 103, 108394. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.108394; Cherlinka, V. (August 30, 2019). NDVI FAQ: All You Need To Know About Index. EOS Data Analytics EOSDA. https://eos.com/blog/ndvi-faq-all-you-need-to-know-about-ndvi/#:~:text=In most cases, NDVI values,possible density of green leaves.; C.I. Técnicas Baltime de Colombia S.A. Tecbaco & Environment Systems. (2020). Wind Damage Assessment for an Insurance Claim. Environment Systems Ltd. https://envsys.co.uk/wp-content/uploads/2020/07/Tecbaco-Wind-Damage-1.pdf; Conrad, O., Bechtel, B., Bock, M., Dietrich, H., Fischer, E., Gerlitz, L., Wehberg, J., Wichmann, V., & Böhner, J. (2018). System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 6.3.0, Geosci. Model Dev., 8, 1991-2007. https://sourceforge.net/projects/saga-gis/files/SAGA%20-%206/SAGA%20-%206.3.0/; Consejo Municipal para la Gestión del Riesgo de Desastres del municipio de Apartadó CMGRD Apartadó. (2016). Actualización Plan Municipal de Gestión del Riesgo de Desastres. Municipio de Apartadó, Sistema Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres. http://repositorio.gestiondelriesgo.gov.co/bitstream/handle/20.500.11762/28662/Apartado_PMGRD.pdf?sequence=2&isAllowed=y; Corporación Autónoma Regional del Magdalena Corpamag & Universidad del Magdalena. (2018). Determinantes ambientales del departamento del Magdalena, para la orientación de los modelos de ocupación territorial. https://www.corpamag.gov.co/archivos/mapas/DeterminantesAmbientalesDptoMagdalena.pdf; Corporación OSSO, La Red, & Oficina de las Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de Desastres UNDRR. (2023). Sistema de Inventario de Desastres [DesInventar]. https://www.desinventar.org/; Cotrozzi, L. (2022). Spectroscopic detection of forest diseases: a review (1970–2020). Journal of Forestry Research, 33(1), 21–38. https://doi.org/10.1007/s11676-021-01378-w; Dai, X., Chen, S., Jiang, H., & Nainarpandian, C. (February 10, 2023). Rice lodging disaster monitoring method based on multi-source remote sensing data [Abstract]. International Conference on Geographic Information and Remote Sensing Technology (GIRST 2022), Kunming, China. Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers SPIE, 12552, 568–573. https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/12552/1255224/Rice-lodging-disaster-monitoring-method-based-on-multi-source-remote/10.1117/12.2667454.short; De Petris, S., Sarvia, F., Gullino, M., Tarantino, E., & Borgogno-Mondino, E. (2021). Sentinel-1 polarimetry to map apple orchard damage after a storm. Remote Sensing, 13(5), 1–16. https://doi.org/10.3390/rs13051030; Delgado, G., & Hawkins, D. J. (2020). Comercio justo Estudio de Impactos del Tratado de Libre Comercio entre la UE y Colombia en la Agricultura. Friedrich-Ebert-Stiftung (FES). https://library.fes.de/pdf-files/iez/16299.pdf; Díaz, F. A., Quintero, S. V., Triana, J. S., & Morón, D. C. (2014). Aproximación a los sistemas de percepción remota en satélites pequeños. Universidad Sergio Arboleda. https://repository.usergioarboleda.edu.co/bitstream/handle/11232/545/Aproximacion sistemas de percepci%F3n remota en sat%E9lites peque%F1os.pdf?sequence=10; Ejiogu, A. (2018). Agricultural Risk Management and Insurance. In Agricultural Finance and Opportunities for Investment and Expansion (pp. 221–234). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-5225-3059-6.ch012; El Heraldo. (29 de septiembre de 2021). Cerca de mil hectáreas de banano afectadas por vendaval en la Zona Bananera. EL HERALDO. https://www.elheraldo.co/magdalena/cerca-de-mil-hectareas-de-banano-afectadas-por-vendaval-en-la-zona-bananera-854069; EOS Data Analytics. (2024). Combinación De Bandas De Infrarrojos (Vegetación). https://eos.com/es/make-an-analysis/color-infrared/; Essaadia, A., Abdellah, A., Ahmed, A., Abdelouahed, F., & Kamal, E. (2022). The normalized difference vegetation index (NDVI) of the Zat valley, Marrakech: comparison and dynamics. Heliyon, 8(12), 1–10. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e12204; Fengjin, X., & Qiufeng, L. (2023). An evaluation of vegetation loss due to the super typhoon Sarika in Hainan Island of China. Natural Hazards, 115(2), 1677–1695. https://doi.org/10.1007/s11069-022-05613-3; Feria, D. F., Londoño, D. A., Cardona, S. P., & Zapata, S. (2022). Evaluación productiva y fisiológica de diferentes densidades de siembra en banano durante la primera generación. In Informe anual abril 2022 (pp. 139–143). Centro de investigaciones del banano Cenibanano. https://augura.com.co/wp-content/uploads/2023/04/Informe-anual-CENIBANANO-2022_VF.pdf; Feria, D. F., Londoño, D. A., Hurtado, R., Elejalde, G. J., & Zapata, S. (2023). ABC del cultivo de banano - Región de Urabá. Estrategias técnicas para mejorar la productividad. Asociación de Bananeros de Colombia Augura. https://www.researchgate.net/publication/373739216_ABC_del_cultivo_de_banano_-_Region_de_Uraba_Estrategias_tecnicas_para_mejorar_la_productividad; Fernández, E. (21 de septiembre de 2022). Más de nueve mil tareas de plátano y guineo derribadas por Fiona en La Canela. Diario Libre. https://www.diariolibre.com/actualidad/nacional/2022/09/21/miles-de-tareas-de-platano-danadas-por-huracan-fiona/2079535; Fondo para el Financiamiento del Sector Agropecuario FINAGRO. (2017). Seguro Agrícola Catastrófico en Colombia: Estudio de Factibilidad. Banco Mundial. https://www.finagro.com.co/sites/default/files/estudio_factibilidad_sac.pdf; Fondo para el Financiamiento del Sector Agropecuario FINAGRO. (2018). Ficha de inteligencia banano tipo exportación. Unidad de Gestión de Riesgos Agropecuarios. https://www.finagro.com.co/sites/default/files/node/basic-page/files/ficha_banano_version_ii.pdf; Food and Agriculture Organization of the United Nations FAO. (2019). Agricultural risk management tools. FAO elearning Academy course. https://elearning.fao.org/course/view.php?id=450; Food and Agriculture Organization of the United Nations FAO. (2021). The impact of disasters and crises on agriculture and food security: 2021. FAO. https://doi.org/https://doi.org/10.4060/cb3673en; Forum for Agricultural Risk Management in Development FARM-D. (2024). Understanding Risks. Risk in Agriculture. FARM-D, Platform for Agricultural Risk Management (PARM). https://www.farm-d.org/basic-concepts/; FreshPlaza. (25 de septiembre de 2015). República Dominicana: Una tormenta tropical destruye plantaciones de bananas. FreshPlaza. https://www.freshplaza.es/article/3091927/republica-dominicana-una-tormenta-tropical-destruye-plantaciones-de-bananas/; Gao, Q., Zribi, M., Escorihuela, M. J., & Baghdadi, N. (2017). Synergetic use of Sentinel-1 and Sentinel-2 data for soil moisture mapping at 100 m resolution. Sensors, 17(9), 1-21. https://doi.org/10.3390/s17091966; Gobierno de España & Copernicus. (2018a). El programa Copernicus aplicado a la producción y gestión de la información geoespacial. Fundamentos de teledetección aplicada. Proyecto cofinanciado por la Comisión Europea. https://www.ign.es/web/resources/docs/IGNCnig/actividades/OBS/Programa_Marco_Copernicus_User_Uptake/2_Fundamentos_teledeteccion_aplicada.pdf; Gobierno de España & Copernicus. (2018b). El programa Copernicus aplicado a la producción y gestión de la información geoespacial. El componente espacio Copernicus. Proyecto co-financiado por la Comisión Europea. https://www.ign.es/web/resources/docs/IGNCnig/actividades/OBS/Programa_Marco_Copernicus_User_Uptake/3_componente_espacio_Copernicus.pdf; Guan, H., Huang, J., Li, X., Zeng, Y., Su, W., Ma, Y., Dong, J., Niu, Q., & Wang, W. (2022). An improved approach to estimating crop lodging percentage with Sentinel-2 imagery using machine learning. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 113(102992), 1–17. https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102992; Gueco, L. S., Sinohin, V. G. O., & Molina, A. B. (2016). Evaluation of local and introduced banana cultivars against strong wind damage in the Philippines. Philippine Journal of Crop Science (Philippines), 42. https://agris.fao.org/agris-search/search.do?recordID=PH2017000379; Guerrero, M. (2010). Guía Técnica del Cultivo del Plátano Programa MAG-CENTA-Frutales. Centro Nacional de Tecnología Agropecuaria y Forestal-CENTA Enrique Álvarez Córdova. https://universidadagricola.com/wp-content/uploads/2018/05/GUIA-CULTIVO-PLATANO.pdf; Guo, R., Zhu, X., & Liu, T. (2023). Automatic detection of crop lodging from multitemporal satellite data based on the isolation forest algorithm. Computers and Electronics in Agriculture, 215, 108415. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108415; Guzmán-Álvarez, J. A., González-Zuñiga, M., Sandoval, J. A., & Calvo-Alvarado, J. C. (2022). Uso de sensores remotos en la agricultura: aplicaciones en el cultivo del banano. Agronomía Mesoamericana, 33(3), 48279. https://doi.org/10.15517/am.v33i3.48279; Guzmán, D., Ruiz, J. F., & Cadena, M. (2014). Regionalización de Colombia según la estacionalidad de la precipitación media mensual, a través análisis de componentes principales (ACP). Subdirección de Meteorología IDEAM. http://www.ideam.gov.co/documents/21021/21789/Regionalizaci%25C3%25B3n%2Bde%2Bla%2Blluvia%2Ben%2BColombia.pdf/92287f96-840f-4408-8e76-98b668b83664; Ha, T., Shen, Y., Duddu, H., Johnson, E., & Shirtliffe, S. J. (2022). Quantifying Hail Damage in Crops Using Sentinel-2 Imagery. Remote Sensing, 14(951), 1–17. https://doi.org/10.3390/rs14040951; Henao, M. C., & Caro, D. A. (2019). Valoración por el método de flujo de caja libre: finca bananera de Urabá. Apuntes Contables N° 24, 89–105. https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/contad/article/view/5985/7707; Hu, L., Zhang, C., Zhang, M., Shi, Y., Lu, J., & Fang, Z. (2023). Enhancing FAIR Data Services in Agricultural Disaster: A Review. Remote Sensing, 15(2024), 1–33. https://doi.org/10.3390/rs15082024; Huang, S., Tang, L., Hupy, J. P., Wang, Y., & Shao, G. (2021). A commentary review on the use of normalized diference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing. Journal of Forestry Research, 32(1), 1–6. https://doi.org/10.1007/s11676-020-01155-1; Huete, A., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E. P., Gao, X., & Ferreira, L. G. (2002). Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote sensing of environment, 83(1-2), 195-213. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00096-2; Iguarán, A. (8 de octubre de 2021). Bananeros afectados por vendaval en Magdalena piden ayuda nacional. EL HERALDO. https://www.elheraldo.co/magdalena/bananeros-afectados-por-vendaval-en-magdalena-piden-ayuda-nacional-856135; Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura IICA. (16 de febrero de 2021). Banano: Un cultivo fundamental para la seguridad alimentaria que está bajo amenaza. https://www.iica.int/es/prensa/noticias/banano-un-cultivo-fundamental-para-la-seguridad-alimentaria-que-esta-bajo-amenaza; Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura IICA. (2023). Gestión del riesgo y sostenibilidad de la agricultura. https://iica.int/es/visiones-iica/gestion-del-riesgo-y-sostenibilidad-de-la-agricultura; Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales IDEAM. (2011). Clasificaciones climáticas Colombia. http://www.ideam.gov.co/documents/21021/21789/climas+%5BModo+de+compatibilidad%5D.pdf/d8c85704-a07a-4290-ba65-f2042ce99ff9; Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales IDEAM. (2021a). Boletín Climatológico Septiembre de 2021. http://sgi.ideam.gov.co/documents/21021/113579674/09_Bolet%C3%ADn_Climatol%C3%B3gico_Septiembre_2021.pdf/900df7a7-60de-44e6-9cfe-60441b3159e9?version=1.0; Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales IDEAM. (2021b). Index of /geotiff/goes16/Colombia [imagen]. http://bart.ideam.gov.co/geotiff/goes16/Colombia/; Instituto Geográfico Nacional de España [IGNSpain]. (20 de enero de 2021). (06) Curso de procesamiento de imágenes Sentinel con SNAP - Imágenes radar (Sentinel-1) [Archivo de video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=QK8J8huXzio; Khanal, S., Fulton, J., Hawkins, E., Port, K., & Klopfenstein, A. (March 28, 2017). Remote Sensing in Precision Agriculture. Ohioline The Ohio State University College of Food, Agricultural, and Environmental Sciences. https://ohioline.osu.edu/factsheet/fabe-5541; Komarek, A. M., De Pinto, A., & Smith, V. H. (2020). A review of types of risks in agriculture: What we know and what we need to know. Agricultural Systems, 178, 102738. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2019.102738; Lamour, J., Naud, O., Lechaudel, M., Le Moguédec, G., Taylor, J., & Tisseyre, B. (2020). Spatial analysis and mapping of banana crop properties: issues of the asynchronicity of the banana production and proposition of a statistical method to take it into account. Precision Agriculture, 21, 897–921. https://doi.org/10.1007/s11119-019-09700-7; Mafuratidze, P., Chibarabada, T. P., Shekede, M. D., & Masocha, M. (2023). A new four-stage approach based on normalized vegetation indices for detecting and mapping sugarcane hail damage using multispectral remotely sensed data. Geocarto International, 38(1), 1–18. https://doi.org/10.1080/10106049.2023.2245788; Marcelino, L., González, V., & Ríos, D. (2012). Manual técnico El cultivo de plátano (Musa paradisiaca L.) en Panamá. Instituto de Investigación Agropecuaria de Panamá (idiap). https://chm.cbd.int/api/v2013/documents/05B386D2-5BCD-A52D-6097-F853803CC619/attachments/205364/Cultivo de platano musa paradisiaca.pdf; Maro, L. A. C., Klabunde, G. H. F., Guimarães, G. G. F., Beltrame, A. B., Scherer, R. F., de Negreiros, R. J. Z., Malburg, J. L., Mariguele, K. H., & Sônego, M. (2021). Recuperação e renovação de bananais atingidos por vendavais e ciclone. Agropecuária Catarinense, 34(2), 15–17. https://doi.org/10.52945/rac.v34i2.1035; Martínez, A. M., & Cayón, D. G. (2011). Dinámica del Crecimiento y Desarrollo del Banano (Musa AAA Simmonds cvs. Gran Enano y Valery). Revista Facultad Nacional de Agronomía-Medellín, 64(2), 6055–6064. https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/handle/unal/40424/29360-105477-1-PB.pdf?sequence=2&isAllowed=y; McCullum, A., & Schmidt, C. (2020). Introducción a la Teledetección para Pronósticos Ecológicos con Base en Escenarios. NASA Applied Remote Sensing Training Program (ARSET). National Aeronautics and Space Administration NASA. https://appliedsciences.nasa.gov/sites/default/files/2020-11/ScenarioBasedEco_Part1_Spanish.pdf; McNairn, H. (2021). Clasificación de Cultivos Agrícolas con Radar de Apertura Sintética y Teledetección Óptica 1ra Parte 1: Repaso de Radar de Apertura Sintética (SAR). NASA Applied Remote Sensing Training Program (ARSET). National Aeronautics and Space Administration NASA, Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC), Agencia Espacial Europea (ESA). https://appliedsciences.nasa.gov/sites/default/files/2021-10/Ag_Part1_Edited_HM_JO_HM_Span.pdf; Miao, S., Zhao, Y., Huang, J., Li, X., Wu, R., Su, W., Zeng, Y., Guan, H., Abd Elbasit, M. A. M., & Zhang, J. (2023). A Comprehensive Evaluation of Flooding’s Effect on Crops Using Satellite Time Series Data. Remote Sensing, 15(5), 1–15. https://doi.org/10.3390/rs15051305; Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural Minagricultura. (2020). Cadena de Banano. Dirección de Cadenas Agrícolas y Forestales. https://sioc.minagricultura.gov.co/Banano/Documentos/2020-03-31 Cifras Sectoriales.pdf; Moguel, A. G. (2021). Huracán “Sam” del Océano Atlántico Del 22 de septiembre al 5 de octubre del 2021. Comisión Nacional del Agua CONAGUA. https://smn.conagua.gob.mx/tools/DATA/Ciclones%20Tropicales/Ciclones/2021-Sam.pdf; Mu, Y., Chen, S., Cao, Y., Zhu, B., Li, A., Cui, L., Dai, R., & Zeng, Q. (2023). Tracking Typhoon Disaster to Crop Damage by Combing Sar and Optical Data. SSRN. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4485201; Munich Re. (2024). Agricultural risk management. https://www.munichre.com/en/risks/agricultural-risks.html#:~:text=We offer an optimized solution,and enhancing financial credit-worthiness.; Muñoz, P. (2013). Apuntes de Teledetección: Índices de Vegetación. Centro de Información de Recursos Naturales Ciren. https://bibliotecadigital.ciren.cl/bitstream/handle/20.500.13082/26389/Tema Indices de vegetación, Pedro Muñoz A.pdf?sequence=1&isAllowed=y; National Aeronautics and Space Administration, Science Mission Directorate NASA Science. (2010). Reflected Near-Infrared Waves. NASA Science Website. https://science.nasa.gov/ems/08_nearinfraredwaves; National Oceanic and Atmospheric Administration NOAA. (March 10, 2020). Transforming Energy into Imagery: How Satellite Data Becomes Stunning Views of Earth. https://www.nesdis.noaa.gov/news/transforming-energy-imagery-how-satellite-data-becomes-stunning-views-of-earth; NASA Applied Remote Sensing Training Program ARSET. (2022). ARSET - Evaluación de Desastres Usando Radar de Apertura Sintética. National Aeronautics and Space Administration NASA. https://appliedsciences.nasa.gov/get-involved/training/spanish/arset-evaluacion-de-desastres-usando-radar-de-apertura-sintetica; Noy, I., Blanc, E., Pundit, M., & Uher, T. (2023). Nowcasting from Space: Impact of Tropical Cyclones on Fiji’s Agriculture. Asian Development Bank Economics Working Paper Series No. 676. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4334574; Opinión Caribe. (29 de septiembre de 2021). En Zona Bananera, reportan daños en las plantaciones a causa de vendaval. Opinión Caribe. https://www.opinioncaribe.com/2021/09/29/en-zona-bananera-reportan-danos-en-las-plantaciones-a-causa-de-vendaval/; Opinión Caribe. (4 de septiembre de 2023). Fuertes vientos en el municipio de Zona Bananera generan pérdidas millonarias en cultivos de banano. Opinión Caribe. https://www.opinioncaribe.com/2023/09/04/fuertes-vientos-en-el-municipio-de-zona-bananera-generan-perdidas-millonarias-en-cultivos-de-banano/; Organisation for Economic Co-operation and Development OECD. (2010). Section 2. Bananas and plantains (Musa spp.). In Safety Assessment of Transgenic Organisms: OECD Consensus Documents: Volume 4. (pp. 84–146). OECD. https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/9789264096158-en.pdf?expires=1677284023&id=id&accname=guest&checksum=2D93122F6203163D7902623AB8717C50; Organisation for Economic Co-operation and Development OECD. (2020). Agricultural Risk Management and Resilience: A Holistic Approach. https://www.oecd.org/agriculture/topics/risk-management-and-resilience/; Organización de las Naciones Unidas ONU. (2016). Banano Perfil de INFOCOMM. Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Comercio y Desarrollo CNUCED. UNCTAD. http://unctad.org/es/PublicationsLibrary/INFOCOMM_cp01_Banana_es.pdf; Pan, Z., Huang, J., Wei, C., & Zhang, H. (2017). Remote sensing of agricultural disasters monitoring: recent advances. International Journal of Remote Sensing & Geoscience (IJRSG), 6(2), 4–19. http://ijrsg.com/Files/1c3710b2-9da5-4852-8791-70b2c1c7edbc_IJRSG_30_02.pdf; Petrosyan, M. (2022). Gis and Remote Sensing Data for Vegetation Analysis. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 04(08), 1466–1472. https://doi.org/10.56726/irjmets29432; Prabhakar, M., Gopinath, K. A., Reddy, A. G. K., Thirupathi, M., & Rao, C. S. (2019). Mapping hailstorm damaged crop area using multispectral satellite data. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 22(1), 73–79. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2018.09.001; ProMusa. (2020). Morfología de la planta del banano. Musapedia, the Banana Knowledge Compedium. https://www.promusa.org/Morfología+de+la+planta+del+banano; Qu, X., Shi, D., Gu, X., Sun, Q., Hu, X., Yang, X., & Pan, Y. (2022). Monitoring Lodging Extents of Maize Crop Using Multitemporal GF-1 Images. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 15, 3800–3814. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2022.3170345; R Core Team (2023). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/.; Ramírez, F. (2022). Lineamientos para la planificación de la recuperación post desastre en los Países Miembros de la Comunidad Andina. Comunidad Andina Secretaría General. https://www.comunidadandina.org/CapradeApi/Resources/Documents/XW2CAN_lineamientos recup postdesastre (PUBLICADO).pdf; Rego, F. C., Cadima, I. S. P., & Strand, E. K. (2020). A Log-Ratio Vegetation Index (LRVI) for Discrimination and Classification of Remote Sensing Data. Silva Lusitana, 28(1), 45–70. https://doi.org/10.1051/silu/20202801045; Reina, Y. G., Chacón, A. I., & Aguilar, J. E. (2023). Análisis de la merma del banano a partir del software Agrosft. Minerva Journal, 4(2023), 116–113. https://doi.org/10.47460/minerva.v2023ispecial.122; Ruiz, J. F., Serna, J., & Zapata, H. J. (2017). Atlas de Viento de Colombia. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales - IDEAM. Unidad de Planeación Minero Energética - UPME. Bogotá, Colombia. http://www.ideam.gov.co/documents/21021/493444/ATLAS+VIENTO+DE+COLOMBIA; Sabio, C., Salgado, C., Salgado, V., & Sáenz, V. (2014). Escuela Agrícola Panamericana Manual del cultivo de banano. Departamento de protección vegetal El Zamorano. https://bdigital.zamorano.edu/server/api/core/bitstreams/b2940530-4907-4d2f-bd02-bcd9d61c43b8/content; Salgueiro, L., Marcello, J., & Vilaplana, V. (2020). Super-resolution of Sentinel-2 imagery using generative adversarial networks. Remote Sensing, 12(15), 1–27. https://doi.org/10.3390/RS12152424; Sálmon-Cuspinera, Y. Z., (2020). Impactos y riesgos de los eventos climáticos extremos en el sector agrícola de la provincia Santiago de Cuba, Cuba. Ciencia en su PC, 1, 99-112. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=181363107008; Samreen, T., Tahir, S., Arshad, S., Kanwal, S., Anjum, F., Nazir, M. Z., & Sidra-Tul-Muntaha. (2023). Remote Sensing for Precise Nutrient Management in Agriculture. Environmental Sciences Proceedings, 23(32), 1–4. https://doi.org/10.3390/environsciproc2022023032; Santa Marta Al Día. (30 de septiembre de 2021). Vendaval en la Zona Bananera arrasó con casi mil hectáreas de banano. Santa Marta Al Día. https://santamartaaldia.co/vendaval-en-la-zona-bananera-arraso-con-casi-mil-hectareas-de-banano/; Santillán, O., & Rentería, M. E. (2018). Agricultura de Presición. Oficina de Información Científica y Tecnológica Para El Congreso de La Unión Nota - INCyTU, 015, 1–6. http://foroconsultivo.org.mx/INCyTU/index.php/notas/76-15-agricultura-de-precision-n; Santos, S., & Kienzle, J. (2021). Agricultura 4.0: Robótica agrícola y equipos automatizados para la producción agrícola sostenible. Gestión integrada de cultivos N. 24. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura FAO. https://www.fao.org/3/cb2186es/cb2186es.pdf; Sawant, S., Mohite, J., Sakkan, M., & Pappula, S. (16-19 July, 2019). Near Real Time Crop Loss Estimation using Remote Sensing Observations [Abstract]. 2019 8th International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics), Istanbul, Turkey. https://doi.org/10.1109/Agro-Geoinformatics.2019.8820217; Scherer, R. F., Sônego, M., Beltrame, A. B., & Maro, L. A. C. (2018). Danos causados por vendaval em bananais de diferentes cultivares de bananeira (Musa spp.). Agropecuária Catarinense, 31(1), 45–47. https://doi.org/10.22491/rac.2018.v31n1.4; Schmidt, C., McCullum, A., & Hewson, J. (2018). Exercise 1: Change Detection with Visual Inspection and Image Subtraction. Change Detection for Land Cover Mapping. NASA Applied Remote Sensing Training Program ARSET. National Aeronautics and Space Administration NASA. https://appliedsciences.nasa.gov/join-mission/training/english/arset-change-detection-land-cover-mapping; Sistema de Información para la Planificación Rural Agropecuaria SIPRA. (2018). Distritos de riego (polígono). Distritos_ADT_Pol_Dic2018 [archivo shapefile]. Unidad de Planificación Rural Agropecuaria UPRA. https://sipra.upra.gov.co/nacional; Sishodia, R. P., Ray, R. L., & Singh, S. K. (2020). Applications of remote sensing in precision agriculture: A review. Remote Sensing, 12(19), 1–31. https://doi.org/10.3390/rs12193136; Sobhani, B., Abad, B., & Kefayat Motlagh, O. M. (2018). Identification of vegetation coverage seasons in Iran using enhanced vegetation index (EVI). Applied Ecology and Environmental Research, 16(4), 3861–3872. https://doi.org/10.15666/aeer/1604_38613872; The Economic and Social Commission for Asia and the Pacific ESCAP. (2019). The Disaster Riskscape Across Asia-Pacific Pathways for Resilience, Inclusion and Empowerment. Asia-Pacific Disaster Report 2019. United Nations. https://www.unescap.org/sites/default/d8files/knowledge-products/Asia-Pacific Disaster Report 2019_full version.pdf; The European Space Agency ESA. (2 de marzo de 2017). Datos de Sentinel. https://www.esa.int/Space_in_Member_States/Spain/Datos_de_Sentinel; Thomas, G. (2018). Risk management in agriculture. Scottish Parliament Information Centre SPICe. https://sp-bpr-en-prod-cdnep.azureedge.net/published/2018/7/4/Risk-management-in-agriculture/SB 18-46.pdf; Thompson, W. (2021). Enhancing smallholder farmer climate resilience in cocoa and banana global food value chains [Doctoral Thesis, ETH Zurich]. https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/504801?show=full; Trinh, T., Feeny, S., & Posso, A. (2021). Chapter 17 - The Impact of Natural Disasters and Climate Change on Agriculture: Findings From Vietnam. In Economic Effects of Natural Disasters (pp. 261–280). Academic Press. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-817465-4.00017-0; Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres UNGRD. (1 de junio de 2021). Inicia oficialmente la temporada de huracanes y otros ciclones tropicales del 2021. http://portal.gestiondelriesgo.gov.co/Paginas/Noticias/2021/Inicia-oficialmente-la-temporada-de-huracanes-y-otros-ciclones-tropicales-del-2021.aspx; Urieles, R. (5 de septiembre de 2023). Emergencia en el Magdalena, unas mil hectáreas de banano afectados por vendaval. El Tiempo. https://www.eltiempo.com/colombia/otras-ciudades/magdalena-unas-mil-hectareas-de-banano-afectados-por-vendaval-802808; Vargas, A. (2012). Efecto de la colocación de dispositivos elásticos de hule, en las manos superiores del racimo de banano, sobre la conformación de la mano, el rechazo de frutos y la relación cajas-racimo. Agronomía Costarricense, 36(1), 79-88. https://www.redalyc.org/pdf/436/43623289008.pdf; Vargas, A., Watler, W., Morales, M., & Vignola, R. (2017). Prácticas efectivas para la reducción de impactos por eventos climáticos en el cultivo de banano en Costa Rica Ficha técnica cultivo de banano. CATIE, MINAE, ADAPTATION FUND, DCC, FUNDECOOPERACION. https://www.mag.go.cr/bibliotecavirtual/F01-8205.pdf; Varma, V., Thompson, W., Bonilla, S., Krütli, P., Six, J., & Bebber, D. P. (2020). Mapping the impacts of hurricanes Maria and Irma on banana production area in the Dominican Republic. BioRxiv, 1–16. https://doi.org/10.1101/2020.09.20.304899; Vega, B., Domínguez, R., & Posada, G. (2018). Seasonal flood risk assessment in agricultural areas. Tecnología y Ciencias del Agua, 9(3), 92–127. https://doi.org/10.24850/j-tyca-2018-03-04; Veneros, J., García, L., Morales, E., Gómez, V., Torres, M., & López-Morales, F. (2020). Aplicación de sensores remotos para el análisis de cobertura vegetal y cuerpos de agua. IDESIA (Chile), 38(4), 99-107. https://www.scielo.cl/pdf/idesia/v38n4/0718-3429-idesia-38-04-99.pdf; Waghmare, B., & Suryawanshi, M. (2017). A Review- Remote Sensing. International Journal of Engineering Research and Applications, 07(06), 52–54. https://doi.org/10.9790/9622-0706025254; Wen, L. (2020). Discussion on Remote Sensing Monitoring of Agrometeorological Disasters. Remote Sensing, 9(2), 38–41. https://doi.org/10.18282/rs.v9i2.1371; Xue, J., & Su, B. (2017). Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications. Journal of Sensors, 2017, 1–17. https://doi.org/10.1155/2017/1353691; World Bank Group. (2019). Zimbabwe: Agriculture Sector Disaster Risk Assessment. Building Disaster Resilience in Sub-Saharan Africa. https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/33471/Zimbabwe-Agriculture-Sector-Disaster-Risk-Assessment.pdf?sequence=1&isAllowed=y; Yegros, M. C. (2020). Aspectos agronómicos y de manejo. In Victor Enciso (Ed.), Banana Manejo, comercialización y costos (pp. 7-24). CONACYT, FEEI, Universidad Nacional de Asunción Facultad de Ciencias Agrarias. https://www.agr.una.py/descargas/publicaciones/banana_manejo_comercializacion_y_costos.pdf; Zeng, Y., Hao, D., Huete, A., Dechant, B., Berry, J., Chen, J. M., Joiner, J., Frankenberg, C., Bond-Lamberty, B., Ryu, Y., Xiao, J., Asrar, G. R., & Chen, M. (2022). Optical vegetation indices for monitoring terrestrial ecosystems globally. Nature Reviews Earth & Environment, 3(7), 477–493. https://www.nature.com/articles/s43017-022-00298-5; Zuzulova, V., & Vido, J. (2018). Normalized difference vegetation index (NDVI) as a tool for the evaluation of agricultural drought. Scientific Journal of the European Ecocycles Society Ecocycles, 4(1), 83–87. https://doi.org/10.19040/ecocycles.v4i1.124; APA; https://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/5118; Tecnológico de Antioquia Institución Universitaria; Repositorio TdeA; https://dspace.tdea.edu.co/
-
7Academic Journal
المؤلفون: Juan Sergio Cruz, Andrés Llinas
مصطلحات موضوعية: Estudios Agrarios, Derivados de Clima, Opciones Climáticas, Riesgo Agrícola, Eventos Específicos y Cobertura del Clima
وصف الملف: application/pdf
Relation: http://www.redalyc.org/revista.oa?id=117; http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=11716992006; http://biblioteca.clacso.edu.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=co/co-021&d=11716992006oai
-
8Academic Journal
المؤلفون: Cruz, Juan Sergio
مصطلحات موضوعية: Riesgo agrícola, Derivados de clima
وصف الملف: application/pdf
Relation: http://hdl.handle.net/10726/290; instname:Colegio de Estudios Superiores de Administración - CESA; reponame:Biblioteca Digital – CESA; repourl:https://repository.cesa.edu.co/
الاتاحة: http://hdl.handle.net/10726/290
-
9
المؤلفون: Cruz, Juan Sergio, Llinas, Andrés
المصدر: Cuadernos de Desarrollo Rural, Volume: 7, Issue: 64, Pages: 121-147, Published: JAN 2010
مصطلحات موضوعية: Climate Insurance, Risque Agricole, Riesgo Agrícola, Climatic options, Derivados de Clima, Cobertura del Clima, Manifestations Spécifiques, Dérivés Climatiques, Options Climatiques, Specific events, Couverture du Risque du Climat, Eventos Específicos, Opciones Climáticas, Agricultural risk, Climate by-products
وصف الملف: text/html
-
10Electronic Resource
المؤلفون: Arias-Martín, María [0000-0002-5483-7565], Escorial, Concepción [0000-0001-5507-5956], Loureiro, Íñigo [0000-0003-3022-2002], Arias-Martín, María, Escorial, Concepción, Loureiro, Íñigo
مصطلحات الفهرس: Zea mays, Tolerancia a herbicidas, Riesgo agrícola, Flujo de genes, artículo
URL:
http://hdl.handle.net/10261/357538 https://doi.org/10.19084/rca.35123
Departamento de Protección Vegetal
Publisher's versionhttps://doi.org/10.19084/rca.35123
Sí
Full Text Finder