Evaluación de sistemas de irrigación para cultivos de arroz utilizando imágenes multiespectrales adquiridas desde dron y satélite (2022)
El presente trabajo integra imágenes del satélite Sentinel-2 con las imágenes obtenidas de los Sistemas de Aeronaves Pilotadas a Distancia (RPAS, por sus siglas en inglés) para explorar la capacidad de los índices de vegetación (VI) como herramientas para la identificación de indicadores de calidad que permitan establecer un criterio de evaluación de diferentes prácticas de riego como MIRI, AWD y riego por gravedad aplicados en los cultivos de arroz de la región del Tolima. Como también, se realiza un análisis estadístico de los datos de dron y satélite con relación a los diferentes tratamientos hídricos del ensayo (MIRI, AWD y riego por gravedad) para establecer el grado de asociación existente entre ambas plataformas. Para esto se estimaron los índices NDVI, GNDVI, OSAVI, GBNDVI, EVI donde se obtuvo un coeficiente de correlación de 0.910334 ,0.926508, 0.981770, 0.908181, 0.9381 y errores rmse de 0.08087, 0.05084, 0.05777, 0.10978, 0.06690 respectivamente. De igual manera, se evaluaron los índices NDWI, MSI, SIWSI, LWCI, obtenidos exclusivamente por medio de imágenes satelitales y enfocados en la detección del estrés hídrico en plantas con el objetivo de encontrar un indicador alternativo para la detección de estrés hídrico utilizando imágenes adquiridas por medio de dron. Para esto último, se logró identificar una fuerte correlación entre un indicador basado en las imágenes del sensor térmico tomadas por medio de dron y los índices NDWI, MSI, SIWSI y LWCI. Arrojando un coeficiente de correlación de 0.842687, -0.814698, 0.831263 y 0.849707 respectivamente.