Este proyecto desarrollará las tecnologías de información móvil y remota para recolectar datos de campo, que permitan mejorar el mapeo de suelos y verificar la efectividad de modelos de degradación de pastizales y parametrizar modelos espaciales que alimentan un sistema de alerta temprana (SAT) en pastizales. Los pastizales de los altos Andes deben lidiar con una variedad de presiones, incluyendo climáticas, ecológicas y humanas. El impacto de los patrones climáticos a corto y largo plazo significa que partes de esta área presentarán capacidades degradadas en la producción de tipos de plantas utilizadas como forraje por animales silvestres y domesticados. Sin un método para detectar estas degradaciones y modificar las opciones de gestión local, los pastizales se degradarán. Para realizar gestión sostenible de los pastizales andinos, es necesario generar un sistema de alerta temprana que capture la variación espacial de la producción de forraje en tiempo real. El proyecto desarrollará métodos para mapear los ecosistemas andinos y los sitios ecológicos asociados con datos satelitales (Obj 1). A continuación, utilizará la ciencia ciudadana para generar bases de datos de datos espaciales de de suelo, la vegetación y los usos de la tierra, utilizando la app LandPKS (Obj 3). Estas bases de datos se utilizarán para validar el modelo de suelo SoilGrid y evaluar la capacidad de los mapas de los ecosistemas desarrollados en el proyecto. El SAT se desarrollará integrando las bases de datos con el modelo de generación de forraje PHYGROW (Obj 4), que puede evaluar la producción de forraje para cada sitio dentro de LandPKS. Estas predicciones se pueden extrapolar espacialmente para identificar áreas donde la producción de forraje es probablemente degradada. Estas áreas pueden ser monitoreadas y evaluadas por UAS para mejorar el modelo PHYGROW y mejorar el poder predictivo del SAT (Obj 4).