Estimación de analitos del suelo en la altillanura, con teledetección sentinel-2 y modelos de regresión

• Gómez Chávez, Andrés Felipe ^[1] ; Feo Mahecha, Jeimy Katherin ^[2] ; Parra Gonzalez, Sergio David ^[1]
  1. [1] Universidad de los Llanos

     Universidad de los Llanos

     Colombia

     
  2. [2] ABISEO GROUP FOODS
• Localización: RIAA, ISSN-e 2145-6453, Vol. 15, Nº. 2, 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Estimation of soil analytes in the plateau, with sentinel-2 remote sensing and regression models
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• Resumen
  • español

    Contextualización: La incorporación de nuevas técnicas y tecnologías para conocer la composición y las características de los suelos usados en la producción agrícola está en auge. Los productos de licencia libre como las imágenes satelitales Sentinel-2, permiten correlacionar las propiedades edáficas con índices espectrales.

    Vacío de conocimiento:En el sector agrícola, los índices calculados a partir de imágenes satelitales se han centrado en la caracterización de la vegetación. En menor proporción, se han realizado estudios en los que se evalúe la correlación de aquellos aplicados a la prospección mineralógica para correlacionarlos con las características químicas del suelo.

    Propósito: Este estudio se desarrolló con el objetivo de evaluar la correlación de los índices de óxidos férricos, silicatos ferrosos, hierro ferroso y alteración, con el contenido de elementos químicos de importancia en la producción de cultivos.

    Metodología: Se seleccionó un campo de cultivo de 282 hectáreas en el municipio de Puerto López en el departamento de Meta. Los índices evaluados se calcularon de una imágen Sentinel-2. Después de obtener los índices, se seleccionaron 40 sitios para realizar un muestreo compuesto de suelos para determinar las siguientes características: pH en agua (1:1 potenciométrico), Materia Orgánica (Walkey and Black), P (Bray II), Al (KCl 1N), Ca, Mg, K y Na (Acetato de Amonio), Fe (DTPA). Con la información obtenida, se realizó un análisis de regresión múltiple usando el método el stepwise; como variables independientes, se usaron las capas raster con los índices calculados, y como variable a predecir los valores de las propiedades determinadas en el laboratorio.

    Resultados y conclusiones: Los índices evaluados presentaron una correlación mayor a 0.60 con el contenido de Mg y Ca. Una correlación entre 0.40 y 0.60 fue hallada entre los índices y el contenido de carbono orgánico y Fe. Los modelos de regresión calculados arrojaron ajustes de 0.54, 0.47, y 0.33 para Mg, Ca, y Fe, respectivamente. Los hallazgos de esta investigación permiten entender a partir de imágenes Sentinel-2 que es posible obtener índices relevantes para la producción agrícola en con decisiones de la Altillanura Colombiana.

  • English

    Contextualization: Incorporation of new techniques and technologies to know the characteristics and composition of soils used in agricultural production is booming. The free license products such as Sentinel-2 satellite images, allow correlating the edaphic properties with spectral indices.

    Knowledge gap: In the agricultural sector, the indices calculated from satellite images have been centered on characterization of vegetation. To a lesser proportion, studies have been carried out with indexes used in mineral prospecting to correlate with the chemical characteristics of the soil.

    Purpose: This study was developed to evaluate the correlation of ferric oxide, ferrous silicate, ferrous iron, and alteration indices with the content of chemical elements of importance in crop production.

    Methodology: A crop field of 282 hectares in the municipality of Puerto López in the department of Meta was selected. The evaluated indices from a set of Sentinel-2 imagery were calculated. After indices obtention, 40 sites were selected to do a soil composite sampling and determine the following characteristics: pH in water (1:1 potentiometric), Organic Matter (Walkey and Black), P (Bray II), Al (KCl 1N), Ca, Mg, K y Na (Ammonium acetate), Fe (DTPA). With the obtained information, a multiple regression analysis using the stepwise method was performed; as independent variables, the raster layers of the indexes calculated were used, and the variable to predict were the properties determined in the laboratory.

    Results and conclusions: The evaluated indices showed a higher correlation to 0.60 with Ca and Mg content. A correlation between 0.40 and 0.60 was found between the indices and organic carbon y Fe. The regression models calculated give adjustments of 0.54, 0.47, and 0.33 for Mg, Ca, and Fe, respectively. The findings of this research allow us to understand from Sentinel-2 images that it is possible to obtain relevant indexes for agricultural production in conditions of the Colombian Plateau.