Correo Electrónico
DNINFOA - SIA
Bibliotecas
Convocatorias
Identidad U.N.
Published
The oil palm cadastre in Colombia
Catastro de la palma de aceite en Colombia
DOI:
https://doi.org/10.15446/agron.colomb.v40n2.98801Keywords:
cadastral administration, land administration domain model, monoculture, oil crops (en)administración catastral, modelo para el ámbito administrativo del territorio, monocultivo, cultivos oleaginosos (es)
Downloads
This article describes the process of constructing a model of the geographic information management for the cultivation of oil palm in Colombia. Due to the need to collect, store, update, and analyze data from planted areas in the country, it was necessary to rely on the soft systems model to propose an information system structure that would respond to the needs of accounting for planted areas and to be able to integrate such information with other strategic data for the oil palm sector. This research developed a database model on which the geographic data related to the Colombian planted area of palm oil has been stored for over ten years. The geographic model has allowed creating new information at various territorial scales, integrated with phytosanitary data important for regional crop management. The integration of a web-based platform has positioned the oil palm cadastre as a consultation service for users working in various roles in the oil palm industry, as a reliable geographical bank of information, available to other oil palm project agribusinesses.
Este artículo describe el proceso de construcción de un modelo de gestión de la información geográfica para el cultivo de palma de aceite en Colombia. Debido a la necesidad de capturar, almacenar, actualizar y analizar datos de las áreas sembradas en el país, fue necesario soportarse en el modelo de sistemas blandos para plantear una estructura de sistema de información que respondiera a las necesidades de inventario de áreas sembradas, y que estuviera en capacidad de integrar dicha información con otros datos estratégicos para el sector palmicultor. Esta investigación permitió construir un modelo de base de datos sobre el cual, durante más de diez años, se han almacenado de manera continua los datos geográficos relacionados con el área sembrada en palma de aceite en el país. El modelo geográfico ha permitido generar nueva información a diferentes escalas territoriales y la integración con datos de índole fitosanitaria, de gran importancia para el manejo regional de los cultivos. La integración de una plataforma tecnológica web ha logrado posicionar el Catastro Palmero como servicio de consulta para usuarios de diversos roles dentro del gremio palmicultor y como información geográfica base de confianza para soportar otros proyectos de agronegocio de la agroindustria palmera.
References
Alcázar, M.-G. (2000). El catastro y su evolución hasta el siglo XVI. Catastro, (39), 51–64.
Çaǧdaş, V., & Stubkjær, E. (2011). Design research for cadastral systems. Computers, Environment and Urban Systems, 35(1), 77–87. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2010.07.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2010.07.003
DANE. (2016). Encuesta nacional agropecuaria ENA-2016. Departamento Administrativo Nacional de Estadística Colombia. http://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/agropecuario/encuesta-nacional-agropecuaria-ena
Dawidowicz, A., Kulawiak, M., Zysk, E., & Kocur-Bera, K. (2020). System architecture of an INSPIRE-compliant green cadastre system for the EU Member State of Poland. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 20, 100362. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2020.100362 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2020.100362
Drosos, V. C. (2014). CADASTRE (forest maps) and spatial land uses planning, strategic tool for sustainable development [Proc. SPIE 9229]. 2nd International Conference on Remote Sensing and Geoinformation of the Environment (RSCy2014). Conference 92291F. https://doi.org/10.1117/12.2069662 DOI: https://doi.org/10.1117/12.2069662
Fedepalma. (2009). Unidades de Asistencia y Auditoría Técnica, Ambiental y Social (UAATAS): Una estrategia para el manejo sanitario y para incrementar la productividad y competitividad palmera. Palmas, 30(3), 5–6.
Fedepalma. (2019). Anuario estadístico 2019. La agroindustria de la palma de aceite en Colombia y en el mundo 2014-2018. https://publicaciones.fedepalma.org/index.php/anuario/issue/view/1556
Hopfer, A. (2003). Cadastre as a compact tool for proper land use – via Taxation and Physical Planning. TS1 Best Practices in Land Administration – Regional Perspectives. FIG Workin.
Hutanu, C., & Moca, V. (2010). Use of cadastral plan in digital form and the databases informations system for the national vineyard landsurvey. Lucrări Ştiinţifice, 53(2), 96–101.
Hutanu, C., Radu, O., & Padure, D. (2016). Updating of cadastral database with a view to the creation of vineyards and fruit trees. Lucrări Ştiinţifice, 59(1), 289–294.
ICONTEC. (2010). NTC 5043. Conceptos básicos de calidad de los datos geográficos. ICONTEC.
Inan, H. I., Sagris, V., Devos, W., Milenov, P., van Oosterom, P., & Zevenbergen, J. (2010). Data model for the collaboration between land administration systems and agricultural land parcel identification systems. Journal of Environmental Management, 91(12), 2440–2454. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2010.06.030 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2010.06.030
Jayanth, J., Aravind, R., & Amulya, C. M. (2022). Classification of crops and crop rotation using remote sensing and GIS-based approach: A case study of Doddakawalande Hobli, Nanjangudu Taluk. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 50(2), 197–215. https://doi.org/10.1007/s12524-020-01296-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s12524-020-01296-0
Johansen, K., Phinn, S., Witte, C., Philip, S., & Newton, L. (2009). Mapping banana plantations from object-oriented classification of SPOT-5 imagery. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, (9), 1069–1081. https://doi.org/10.14358/PERS.75.9.1069 DOI: https://doi.org/10.14358/PERS.75.9.1069
Kaufmann, J., & Steudler, D. (1998). Cadastre 2014: A vision for future cadastral system. FIG.
Kc, K., Zhao, K., Romanko, M., & Khanal, S. (2021). Assessment of the spatial and temporal patterns of cover crops using remote sensing. Remote Sensing, 13(14), Article 2689. https://doi.org/10.3390/rs13142689 DOI: https://doi.org/10.3390/rs13142689
Kelly, M., Estes, J. E., & Knight, K. A. (1999). Image interpretation keys for validation of global land-cover data sets. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 65(9), 1041–1050.
Ozcelik, A. E., & Nisanci, R. (2016). Land use patterns for driving environmental management of tea agricultural croplands. Computers and Electronics in Agriculture, 122, 41–54. https://doi.org/10.1016/j.compag.2016.01.013 DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2016.01.013
Ponvert Delisles, D. R., Samuel Kelly, F., & Reyes, I. (2015). Las técnicas geomáticas aplicadas en la agricultura: el catastro agrícola en Cuba. Revista de Ciencias Espaciales, 8(2), 11–28. https://doi.org/10.5377/ce.v8i2.2067 DOI: https://doi.org/10.5377/ce.v8i2.2067
Rodríguez Pérez, J. R., González Vázquez, X. P., & Arias Sánchez, P. (1999). Cartografía de usos del suelo por fotointerpretación mediante sistemas de información geográfica (SIG): análisis comparativo de los sistemas ráster y vectorial. In Actas del XI Congreso Internacional de Ingeniería Gráfica (Vol. 3., pp. 1513–1523). Universidad Pública de Navarra; Universidad de La Rioja.
Rojas-Martínez, O., Rodriguez-Fajardo, A., Vázquez-Acuña, C., Pablos-Reyes, P., & Borrero Reynaldo, Y. (2014). Implementación de un sistema de información geográfica para las decisiones en la producción cañera de Santiago de Cuba. Ciencia en su PC, (2), 42–55.
Roux, L., & Barry, M. (2009). Paradigms and cadastral research. Spatial data serving people: Land governance and the environment – building the capacity. In: Proceedings 7th FIG Regional Conference Spatial Data Serving People: Land Governance and the Environment – Building the Capacity. Hanoi, Vietnam. http://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/vietnam/ppt/ts02d/ts02d_roux_barry_ppt_3704.pdf
Sagris, V., & Devos, W. (2008). LPIS core conceptual model: Methodology for feature catalogue and application schema [EUR23764EN]. European Communities; Institute for the Protection and Security of the Citizen. https://doi.org/10.2788/80091
Samuel Kelly, F., & Reyes, I. (2007). Catastro especializado en la agricultura cañera en Cuba: antecendentes, creación y relación con el Catastro Nacional. Mapping, 129, 39–42.
Sarvia, F., De Petris, S., & Borgogno-Mondino, E. (2020). Multi-scale remote sensing to support insurance policies in agriculture: from mid-term to instantaneous deductions. GIScience and Remote Sensing, 57(6), 770–784. https://doi.org/10.1080/15481603.2020.1798600 DOI: https://doi.org/10.1080/15481603.2020.1798600
Stone, K. H. (1956). Air photo interpretation procedures. Photogrametric Engineering, 22, 123–132.
Taravat, A., Wagner, M. P., Bonifacio, R., & Petit, D. (2021). Advanced fully convolutional networks for agricultural field boundary detection. Remote Sensing, 13(4), 722. https://doi.org/10.3390/rs13040722 DOI: https://doi.org/10.3390/rs13040722
Tobler, W. (1987). Measuring spatial resolution. Proceedings of Land Resources Information Systems Conference (pp. 12–16). Beijing.
Wastell, D. (2012). Systems Thinking: an introductory essay. https://pdf4pro.com/amp/view/systems-thinking-an-introductoryessay-a817f.html
Williamson, I., Enemark, S., Wallace, J., & Rajabijard, A. (2014). Administración de la tierra para un desarrollo sostenible. ESRI Press Academic.
Zysk, E., Dawidowicz, A., Nowak, M., Figurska, M., Źróbek, S., Źróbek, R., & Burandt, J. (2020). Organizational aspects of the concept of a green cadastre for rural areas. Land Use Policy, 91, Article 104373. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2019.104373 DOI: https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2019.104373
How to Cite
APA
ACM
ACS
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Download Citation
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
© Centro Editorial de la Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Colombia
Reproduction and quotation of material appearing in the journal is authorized provided the following are explicitly indicated: journal name, author(s) name, year, volume, issue and pages of the source. The ideas and observations recorded by the authors are their own and do not necessarily represent the views and policies of the Universidad Nacional de Colombia. Mention of products or commercial firms in the journal does not constitute a recommendation or endorsement on the part of the Universidad Nacional de Colombia; furthermore, the use of such products should comply with the product label recommendations.
The Creative Commons license used by Agronomia Colombiana journal is: Attribution - NonCommercial - ShareAlike (by-nc-sa)
Agronomia Colombiana by Centro Editorial of Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Colombia is licensed under a Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional License.
Creado a partir de la obra en http://revistas.unal.edu.co/index.php/agrocol/.
