Aplicación de índices vegetales (banda roja e infrarrojo cercano) en plantaciones de aguacate

Contenido principal del artículo

Anderson Mauricio Guerron Barahona
William Fernando Viera Arroyo
Diego Fabricio Campaña Cruz
Laura Vasquez Rojas
Carlos Lenin Montúfar Salcedo

Resumen

El aguacate es una fruta tradicional en la dieta de los ecuatorianos y requiere un manejo adecuado que garantice su producción. La implementación de nuevas alternativas tecnológicas, como utilización de índices de espectroscopia, permite obtener datos que al correlacionarlos optimizarán el manejo del cultivo. Esta investigación validó el uso de índices vegetales basados en la banda roja e infrarrojo cercano con el contenido de nitrógeno foliar. Se utilizó los índices vegetales: índice normalizado diferencial de vegetación (NDVI) e índice de vegetación transformado (TVI) desde dos ortomosaicos obtenidos mediante imágenes que capturan banda roja e infrarrojo cercano en plantaciones de aguacate.  Se realizaron regresiones y correlaciones entre los índices vegetales y los resultados de los análisis foliares de contenido de nitrógeno, generando valores de de 0,93 para NDVI y 0,95 para TVI. Los valores de los índices vegetales pueden utilizarse para estimar el vigor de la planta basado en el contenido de nitrógeno foliar.

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Cómo citar
Guerron Barahona, A. M., Viera Arroyo, W. F., Campaña Cruz, D. F., Vasquez Rojas, L., & Montúfar Salcedo, C. L. (2022). Aplicación de índices vegetales (banda roja e infrarrojo cercano) en plantaciones de aguacate. Siembra, 9(1), e3371. https://doi.org/10.29166/siembra.v9i1.3371
Sección
Artículo original
Biografía del autor/a

Anderson Mauricio Guerron Barahona, Universidad Central del Ecuador. Facultad de Ciencias Agrícolas. Jerónimo Leiton y Gatto Sobral s/n. Ciudadela Universitaria. 170521. Quito, Ecuador.

https://orcid.org/0000-0002-4446-8065

William Fernando Viera Arroyo, Instituto Nacional de Investigaciones Agropecuarias INIAP. Avenida Interoceánica Km 15 y Eloy Alfaro. 170902. Tumbaco, Pichincha, Ecuador.

https://orcid.org/0000-0003-4472-4126

Laura Vasquez Rojas, Universidad Central del Ecuador. Facultad de Ciencias Agrícolas. Jerónimo Leiton y Gatto Sobral s/n. Ciudadela Universitaria. 170521. Quito, Pichincha, Ecuador.

https://orcid.org/0000-0001-9849-0607

Carlos Lenin Montúfar Salcedo, Universidad Central del Ecuador. Facultad de Ciencias Agrícolas. Jerónimo Leiton y Gatto Sobral s/n. Ciudadela Universitaria. 170521. Quito, Pichincha, Ecuador.

 https://orcid.org/0000-0002-4707-0837

Citas

Berrio Meneses, V., Alzate Velásquez, D. F., Ramón Valencia, J. A., y Ramón Valencia, J. L. (2018). Sistema de optimización de las técnicas de planificación en agricultura de precisión por medio de drones. Revista Espacios, 39(45), 18. https://www.revistaespacios.com/a18v39n45/18394518.html

Cabrera-Bosquet, L., Molero, G., Stellacci, A., Bort, J., Nogués, S., y Araus, J. (2011). NDVI as a potential tool for predicting biomass, plant nitrogen content and growth in wheat genotypes subjected to different water and nitrogen conditions. Cereal Research Communications, 39(1), 147-159. https://doi.org/10.1556/crc.39.2011.1.15 DOI: https://doi.org/10.1556/CRC.39.2011.1.15

Campos León, M. B., y Calderón Zaragoza, E. M. (2015). El análisis foliar para el diagnóstico nutritivo de plantaciones de aguacate. Toma de muestras. Junta de Andalucía. Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera. https://www.juntadeandalucia.es/agriculturaypesca/ifapa/servifapa/registro-servifapa/173568a2-8844-49a7-a873-da0f7139fbe0

Casassa Bastres, D. A. 2019. Relación entre NDVI y contenido de nitrógeno en un cultivo de maíz forrajero en el agroecosistema de Valdivia. Universidad Austral de Chile. http://cybertesis.uach.cl/tesis/uach/2019/fac335r/doc/fac335r.pdf

Crusiol, L. G. T., Carvalho, J. F. C., Sibaldelli, R. N. R., Neiverth, W., Do Rio, A., Ferreira, L. C., Procópio, S. O., Mertz-Henning, L. M., Nepomuceno, A. L., Neumaier, N., y Farias, J. R. B. (2017). NDVI variation according to the time of measurement, sampling size, positioning of sensor and water regime in different soybean cultivars. Precision Agriculture, 18(4), 470-490. https://doi.org/10.1007/s11119-016-9465-6 DOI: https://doi.org/10.1007/s11119-016-9465-6

Escobar Pardo, O. (2015). Respuestas espectrales a la fertilización con nitrógeno y potasio en el cultivo del banano (Musa AAA Simmonds), caso Municipio Zona Bananera. Universidad Nacional de Colombia. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56137

Gaona, P., Vásquez, L., Viera, W., Morales, C., Viteri, P., Sotomayor, A., Medina, L., Mejía, P., y Cartagena, Y. (2020). Efecto de dos niveles de nitrógeno y potasio aplicados por fertirriego en las variables de crecimiento y concentración de macro y micronutrientes en plantas de aguacate (Persea americana Mill.) Var. Hass. Revista Científica Ecuatoriana, 7(2), 41-48. https://doi.org/10.36331/revista.v7i2.114 DOI: https://doi.org/10.36331/revista.v7i2.114

Hashemi, S. A., Fallah Chai, M. M., y Bayat, S. (2013). An analysis of vegetation indices in relation to tree species diversity using by satellite data in the northern forests of Iran. Arabian Journal of Geosciences, 6(9), 3363-3369. https://doi.org/10.1007/s12517-012-0576-8 DOI: https://doi.org/10.1007/s12517-012-0576-8

Hunt, E. R., Doraiswamy, P. C., McMurtrey, J. E., Daughtry, C. S. T., Perry, E. M., y Akhmedov, B. (2013). A visible band index for remote sensing leaf chlorophyll content at the canopy scale. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21, 103-112. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.07.020 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.07.020

Instituto Nacional de Estadística y Censos [INEC]. (2018). Encuesta de superficie y producción agropecuaria continua-2018. https://www.ecuadorencifras.gob.ec/encuesta-de-superficie-y-produccion-agropecuaria-continua-2018/

Instituto Nacional de Estadística y Censos [INEC]. (2019). Encuesta de superficie y producción agropecuaria continua-2019. https://www.ecuadorencifras.gob.ec/encuesta-de-superficie-y-produccion-agropecuaria-continua-2019/

Juzga Solanilla, M. (2016). Comparación de índices de vegetación en el cerro La Conejera de la ciudad de Bogotá. Universidad Militar Nueva Granada. http://hdl.handle.net/10654/15663

López-Aguilar, H. A., García-Pérez, J. L., Barrientos-Juárez, E., Gómez, J. A., y Pérez-Hernández, A. (2016). Método no destructivo para evaluar el vigor vegetal en especies forestales cultivadas en vivero. En Sistema Internacional de Agronomía. Durango. http://cimav.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1004/1765

Maresma, Á., Ariza, M., Martínez, E., Lloveras, J., y Martínez-Casasnovas, J. A. (2016). Analysis of vegetation indices to determine nitrogen application and yield prediction in maize (Zea mays L.) from a Standard UAV Service. Remote Sensing, 8(12), 973. https://doi.org/10.3390/rs8120973 DOI: https://doi.org/10.3390/rs8120973

Martínez, J. M., y Mendoza España, M. C. (2014). Balance y perspectivas del uso de la teledetección para el estudio de los recursos hídricos en el sistema TDPS. En M. Pouilly, X. Lazzaro, D. Point, y M. Aguirre (eds.), Línea base de conocimientos sobre los recursos hidrológicos e hidrobiológicos en el sistema TDPS con enfoque en la cuenca del Lago Titicaca (pp. 81-95). UICN e IRD. http://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010062841

Méndez-García, T., Palacios-Mayorga, S., y Rodríguez-Domínguez, L. (2008). Análisis de suelo, foliar y de calidad del agua para el cultivo del aguacatero. Terra Latinoamericana, 26(1), 75-84. https://www.terralatinoamericana.org.mx/index.php/terra/article/view/1375

Meneses Tovar, C. L. (2012). El índice normalizado diferencial de la vegetación como indicador de la degradación del bosque. Unasylva: Revista internacional de silvicultura e industrias forestales, 62(238), 39-46. https://www.fao.org/3/i2560s/i2560s07.pdf

Pat López, E. R. (2015). Niveles nutricionales, color y reflectancia espectral de las hojas de los árboles en huertas de aguacate (Persea americana) en Michoacán. Universidad de Quintana Roo. http://risisbi.uqroo.mx/handle/20.500.12249/371

Piscoya Pérez, L. R. (2019). Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) en el distrito de Puquina, Moquegua. Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur. http://repositorio.untels.edu.pe/jspui/handle/123456789/144

Prabhakara, K., Hively, W. D., y McCarty, G. W. (2015). Evaluating the relationship between biomass, percent groundcover and remote sensing indices across six winter cover crop fields in Maryland, United States. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 39, 88-102. https://doi.org/10.1016/j.jag.2015.03.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2015.03.002

Ramos García, C. A. (2015). Método para estimar el contenido de nitrógeno en cultivos de maíz (Zea mays L.) con base en espectrometría. Caso de estudio: Puerto Gaitán, Meta. Universidad Nacional de Colombia. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56151

Rendon Sáenz, J., y Sadehian Khalajabadi, S. (2018). Aplicación de índices espectrales para identificar necesidades de fertilización nitrogenada en café. Cenicafé, 69(1), 7-15. https://biblioteca.cenicafe.org/handle/10778/1088 DOI: https://doi.org/10.38141/10778/1088

Sanjerehei, M. (2014). Assessment of spectral vegetation indices for estimating vegetation cover in arid and semiarid shrublands. Range Management and Agroforestry, 35(1), 91-100. https://www.indianjournals.com/ijor.aspx?target=ijor:rma&volume=35&issue=1&article=015

Smith, H. L., McAusland, L., y Murchie, E. H. (2017). Don’t ignore the green light: exploring diverse roles in plant processes. Journal of Experimental Botany, 68(9), 2099-2110. https://doi.org/10.1093/jxb/erx098 DOI: https://doi.org/10.1093/jxb/erx098

Sotelo-Nava, H., Hernández-Castro, E., Villegas-Torres, O. G., Nava, A. D., Sabino-López, J. E., Chino-Cantor, A., Cruz Lagunas, B., y Álvarez Vargas, D. (2017). Nutritional diagnosis of "Hass" avocado (Persea americana Mill.) soil fertility and water quality, in Tepoztlán, Morelos. International Journal of Environmental & Agriculture Research, 3(1), 152-159. https://ijoear.com/issue-detail/issue-January-2017

Vian, A. L., Bredemeier, C., Turra, M. A., Giordano, C. P. S., Fochesatto, E., Silva, J. A., y Drum, M. A. (2018). Nitrogen management in wheat based on the normalized difference vegetation index (NDVI). Ciencia Rural, 48(9), e20170743. https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20170743 DOI: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20170743

Viera, A., Sotomayor, A., y Viera, W. (2016). Potencial del cultivo de aguacate (Persea americana Mill) en Ecuador como alternativa de comercialización en el mercado local e internacional. Revista Científica y Tecnológica UPSE, 3(3), 1-9. https://doi.org/10.26423/rctu.v3i3.192 DOI: https://doi.org/10.26423/rctu.v3i3.192

Viera, W., Cartagena, Y., Toaquiza, J., Gaona, P., Viteri, P., Sotomayor, A., y Medina, L. (2021). Response of 'Hass' avocado under different nitrogen and potassium fertilizer regimes in subtropical Ecuador. Acta Horticulturae, 1327, 175-180. https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2021.1327.23 DOI: https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2021.1327.23

Vilanova de la Torre, M. M., Pérez, R., Cancela, J. J., Fandiño, M., Teijeiro, M. T., Rey, B. J., Mirás-Avalos, J., Pan, D., y González, X. P. (2018). Uso de imágenes multiespectrales para la determinación de la calidad aromática del cv. Mencía. En Actas de Horticultura. III Symposium Nacional de Ingeniería Hortícola, I Symposium Ibérico de la SECH (pp. 171-175). Sociedad Española de Ciencias Hortícolas, Comunicaciones 78. http://hdl.handle.net/10261/175104

Zenteno Cruz, G. A., Palacios Vélez, E., Tijerina Chávez, L., y Flores Magdaleno, H. (2017). Aplicación de tecnologías de percepción remota para la estimación del rendimiento en caña de azúcar. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 8(7), 1575-1586. https://doi.org/10.29312/remexca.v8i7.513 DOI: https://doi.org/10.29312/remexca.v8i7.513

Zheng, H., Cheng, T., Li, D., Zhou, X., Yao, X., Tian, Y., Cao, W., y Zhu, Y. (2018). Evaluation of RGB, color-infrared and multispectral images acquired from unmanned aerial systems for the estimation of nitrogen accumulation in rice. Remote Sensing, 10(6), 824. https://doi.org/10.3390/rs10060824 DOI: https://doi.org/10.3390/rs10060824