Interpretación de los índices de vegetación normalizada (NDVI) para estimar la densidad de cobertura vegetal presentes en un modelo de policultivo implementado en el municipio de Candelaria Atlántico, utilizando imágenes multiespectrales.
DOI:
https://doi.org/10.15665/rp.v23i1.3385Palabras clave:
NDVI, imágenes multiespectrales, drones, policultivos, caracterización de suelos., NDVI, multispectral images, UAV, polycultures, soil characterization.Resumen
Los levantamientos multiespectrales son herramientas que han permitido generar una adquisición de información de suelos productivos por medio de sobrevuelos con vehículos aéreos no tripulados a los cuales se le integra una cámara que tiene la capacidad de adquirir imágenes en rangos muy reducidos de diferentes espectros de luz visibles y no visible. La investigación que se presenta en este artículo se centra en identificar el comportamiento de variables como son la densidad de la cobertura vegetal, el estado fitosanitario de los cultivos, la presencia de huella hídrica, entre otros, con el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), por medio de la generación de una estrategia de inspección y seguimiento que permita caracterizar de forma rápida el suelo estudiado y poder tomar acciones dentro de la actividad agrícola. La estrategia se implementó sobre un policultivo de frijol, plátano y yuca, en un predio en particular del municipio de Candelaria Atlántico, realizando un análisis multitemporal de levantamientos multiespectrales en un periodo de tres meses.
Citas
A. Garbero and L. Jäckering, “The potential of agricultural programs for improving food security: A multi-country perspective,” Glob. Food Sec., vol. 29, p. 100529, 2021.
E. Cordero, L. Longchamps, R. Khosla, and D. Sacco, “Joint measurements of NDVI and crop production data-set related to combination of management zones delineation and nitrogen fertilisation levels,” Data Br., vol. 28, p. 104968, 2020.
T. Talaviya, D. Shah, N. Patel, H. Yagnik, and M. Shah, “Implementation of artificial intelligence in agriculture for optimisation of irrigation and application of pesticides and herbicides,” Artif. Intell. Agric., vol. 4, pp. 58–73, 2020.
E. Bwambale, F. K. Abagale, and G. K. Anornu, “Smart irrigation monitoring and control strategies for improving water use efficiency in precision agriculture: A review,” Agric. Water Manag., vol. 260, p. 107324, 2022.
D. A. Pelaez, O. E. Gualdron, and I. Torres, “Soil characterization through remote acquisition of electromagnetic radiation,” in Journal of Physics: Conference Series, 2020, vol. 1587, no. 1, p. 12033.
L. Deng, Z. Mao, X. Li, Z. Hu, F. Duan, and Y. Yan, “UAV-based multispectral remote sensing for precision agriculture: A comparison between different cameras,” ISPRS J. Photogramm. Remote Sens., vol. 146, pp. 124–136, 2018.
I. M. S. Eddy et al., “Integrating remote sensing and local ecological knowledge to monitor rangeland dynamics,” Ecol. Indic., vol. 82, pp. 106–116, 2017.
Y. Vecchio, M. De Rosa, F. Adinolfi, L. Bartoli, and M. Masi, “Adoption of precision farming tools: A context-related analysis,” Land use policy, vol. 94, p. 104481, 2020.
C. Griesche and A. J. Baeumner, “Biosensors to support sustainable agriculture and food safety,” TrAC Trends Anal. Chem., vol. 128, p. 115906, 2020.
P. J. Singh and R. De Silva, “Design and implementation of an experimental UAV network,” in 2018 international conference on information and communications technology (icoiact), 2018, pp. 168–173.
C. Xie and C. Yang, “A review on plant high-throughput phenotyping traits using UAV-based sensors,” Comput. Electron. Agric., vol. 178, p. 105731, 2020.
M. V. V RadhaKrishna, M. V. Govindh, and P. K. Veni, “A review on image processing sensor,” in Journal of Physics: Conference Series, 2021, vol. 1714, no. 1, p. 12055.
C. Chuchico-Arcos and D. Rivas-Lalaleo, “Sensor nodes and communication protocols of the internet of things applied to intelligent agriculture,” in Applied Technologies: Second International Conference, ICAT 2020, Quito, Ecuador, December 2–4, 2020, Proceedings 2, 2021, pp. 686–703.
A. K. Whitcraft, I. Becker‐Reshef, C. O. Justice, and I. Jarvis, “GEO Global Agricultural Monitoring and Global Policy Frameworks,” Earth Obs. Appl. Glob. Policy Fram., pp. 159–175, 2022.
L. B. Rivera, B. M. Bonilla, and F. Obando-Vidal, “Procesamiento de imágenes multiespectrales captadas con drones para evaluar el índice de vegetación de diferencia normalizada en plantaciones de café variedad Castillo,” Cienc. y Tecnol. Agropecu., vol. 22, no. 1, 2021.
G. Modica, G. Messina, G. De Luca, V. Fiozzo, and S. Praticò, “Monitoring the vegetation vigor in heterogeneous citrus and olive orchards. A multiscale object-based approach to extract trees’ crowns from UAV multispectral imagery,” Comput. Electron. Agric., vol. 175, p. 105500, 2020.
R. R. Fern, E. A. Foxley, A. Bruno, and M. L. Morrison, “Suitability of NDVI and OSAVI as estimators of green biomass and coverage in a semi-arid rangeland,” Ecol. Indic., vol. 94, pp. 16–21, 2018.
J. Tang, P. Petrie, and M. Whitty, “Low-Cost Filter Selection from Spectrometer Data for Multispectral Imaging Applications,” IFAC-PapersOnLine, vol. 52, no. 30, pp. 277–282, 2019.
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