SANCHOSTHIRST es un proyecto europeo cuyo objetivo principal es profundizar en el conocimiento de las funciones de los agroecosistemas en cultivos leñosos en tierras de labranza y el uso de cultivos de cobertura, a través del uso de la teledetección y proyecciones de escenarios adicionales. Este proyecto se encuentra incluido en la segunda convocatoria del programa europeo EJP SOIL, y cuenta con la participación del Institut Agro Rennes Angers, 

French National Institute for Agriculture, Food and Environment (INRAE) y AgroParisTech de Francia; el Instituto Madrileño de Investigación y Desarrollo Rural, Agrario y Alimentario (IMIDRA), por parte de España; University of Basilicata de Italia, y la         

Silesian University of Technology / Politechnika Śląska de Polonia. La Dra. María José Marqués, Universidad Autónoma de Madrid será la coordinadora de este proyecto.

La labranza tradicional (TT) en cultivos leñosos en el entorno mediterráneo es un ejemplo paradigmático del efecto de la gestión insostenible sobre la degradación del suelo debido a la erosión y la pérdida de carbono orgánico (COS), nutrientes y biodiversidad. El uso de cultivos de cobertura (CC) aumenta el COS y produce una cascada de beneficios en la estructura del suelo, el almacenamiento de agua o la biodiversidad. Sin embargo, en las zonas semiáridas, los agricultores se muestran reacios a utilizar el CC. Para involucrarse, la investigación debe resaltar claramente el estado actual de degradación de los suelos en cultivos leñosos y la viabilidad, con pros y contras, del CC como práctica de gestión sostenible.

Objetivos del proyecto

• Profundizar en el conocimiento de las funciones de los agroecosistemas en cultivos leñosos con TT y CC.
• Se obtendrá una perspectiva global de los servicios ecosistémicos proporcionados por el CC mediante la identificación y cuantificación de los indicadores de servicios ecosistémicos y el desarrollo de un indicador compuesto mediante un procedimiento de lógica difusa.
• Mejorar las herramientas de teledetección considerando factores perturbadores que se ha descubierto que afectan la respuesta espectral (textura, rugosidad, compuestos de óxido de hierro).
• El modelado temporal para describir escenarios futuros de hacer negocios como de costumbre se realizará utilizando el modelo STICS (SimulateurmulTIdisciplinaire pour les Cultures Standard).

Se medirá el rendimiento en viñedos y olivos (servicios de aprovisionamiento) con y sin CC.