Atalaya Marin, NiltonGoña Goñas, MalluriTineo Flores, DanielChuquibala Checan, BeimerArce Inga, MarielitaTarrillo Julca, EverAlvarez Robledo, Yeltsin AbelTafur Culqui, JosuéCabrera Hoyos, Héctor AntonioGómez Fernández, Darwin2025-02-282025-02-282024-12-08Atalaya-Marin, N.; Goñas, M.; Tineo, D.; Chuquibala-Checan, B.; Arce-Inga, M.; Tarrillo, E.; ... & Gómez-Fernández, D. (2025). 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). Trees, Forests and People, 19, 100749. doi: 10.1016/j.tfp.2024.1007492666-7193http://hdl.handle.net/20.500.12955/2654La 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.application/pdfenginfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/AgroforestryClimate impactsSatellite imageryRandom forest (RF)Google Earth EngineSustainabilityinfo:eu-repo/semantics/articlehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02https://doi.org/10.1016/j.tfp.2024.100749Agroforestry