Estimación del coeficiente de cultivo del maíz forrajero mediante indices de vegetación de sensoria remota

• Autores: Nuria Aide López Hernández, Ramón Trucíos Caciano, C. Omar Puente Valenzuela, Inzunza-Ibarra Marco Antonio, Iván Franco Gaytán
• Localización: Agrofaz: publicación semestral de investigación científica, ISSN 1665-8892, Vol. 5, Nº. 1, 2023, págs. 39-44
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Estimating the crop coefficient of forage corn using remote sensory vegetation indices
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    La determinación del requerimiento hídrico de los cultivos juega un papel importante para hacer un eficiente uso del agua de riego, lo cual es de especial importancia enregionesáridas y semiáridas. Una forma de estimar las necesidades de agua de los cultivos es a través de la teledetección, en cuyo caso puede emplearse el enfoque Kc-ETo. El objetivo de la presente investigación fue encontrar una correlación entre el Kc y el NDVIpara el maíz forrajero N83N5, en la región de la Comarca Lagunera. El experimento se llevó a cabo en las instalaciones del CENID-RASPA del INIFAP. El NDVI se determinó mediante imágenes del satélite Sentinel-2 (modelo Kc-NDVI Sentinel-2), y mediante imágenes obtenidas mediante tecnología RPAS (modelo Kc-NDVI RPAS). Los resultados muestran que tanto el NDVI obtenido a partir de imágenes de satélite como el NDVI calculado a partir de imágenes de RPAS muestran una tendencia similar de incremento de los valores conforme crece el cultivo, hasta alcanzar un máximo a los 72 DDS, para posteriormente disminuir hasta el fin del ciclo. Las ecuaciones de correlación entre el Kc y el NDVI obtenido partir de imágenes de Satélite y de imágenes de RPAS se generaron mediante regresión lineal, y en ambos casos el coeficiente de correlación es alto, siendo superior con el NDVI RPAS, debido a su mayor precisión por la escala espacial empleada y ser, por lo tanto, más específica del sitio de estudio. Se concluye que la estimación del Kc mediante el NDVI resulta confiable y precisa, sin embargo, se destaca que el NDVI obtenido a partir de imágenes de satélite es de utilidad cuando el sitio de interés es de gran superficie, mientras que el NDVI generado a partir de imágenes de RPASes más específico y puede emplearse en sitios de menor superficie

  • English

    Determining the water requirement of crops plays an important role for the efficient use of irrigation water, which is of special importance in arid and semi-arid regions. One way to estimate crop water needs is through remote sensing, in which case the Kc-ETo approach can be used. The objective of this research was to find a correlation between Kc and NDVI for forage corn N83N5, in the ComarcaLagunera region. The experiment was carried out at the CENID-RASPA INIFAP. The NDVI was determined using images from the Sentinel-2 satellite (Kc-NDVI Sentinel-2 model), and using images obtained by RPAS technology (Kc-NDVI RPAS model). The results show that both the NDVI obtained from satellite images and the NDVI calculated from RPAS images show a similar trend of increasing values as the crop grows, until reaching a maximum at 72 days after sowing, and subsequently decreasing until the end of the cycle. The correlation equations between Kc and NDVI obtained from Satellite images and RPAS images were generated by linear regression, and in both cases, the correlation coefficient is high, being higher with the NDVI RPAS, due to its greater precision by the spatial scale, which is more specific to the study site. In conclusion, the estimation of Kc using NDVI is reliable and accurate, however, the NDVI obtained from satellite images is useful when the site of interest has a large surface area, while the NDVI generated from RPAS imaging is more specific and can be used in smaller areas.