Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión

• Ovando, Gustavo ^[1] ; de la Casa, Antonio ; Díaz, Guillermo ; Díaz, Pablo ; Bressanini, Luciano ; Miranda, Cristian
  1. [1] Universidad Nacional de Córdoba

     Universidad Nacional de Córdoba

     Argentina

     
• Localización: AgriScientia, ISSN-e 1668-298X, Vol. 38, Nº. 2, 2021, págs. 1-12
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Performance of different Sentinel-2A vegetation indices to estimate soybean yield in precision farming
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• Resumen
  • español

    La agricultura de precisión (AP) apunta a identificar la variabilidad del cultivo y del suelo en un lote para mejorar el manejo y optimizar el empleo de insumos. Los mapas de rendimiento son herramientas relevantes para planificar la AP. Los índices de vegetación (IV) provenientes de la teledetección permiten monitorear la variación espacio-temporal de los cultivos durante la estación de crecimiento. El objetivo del presente trabajo fue evaluar la idoneidad de diferentes IV de Sentinel-2A para estimar el rendimiento de soja (Glycine max (L.) Merril) en el marco de la AP. El estudio se realizó empleando un mapa de rendimiento de soja (campaña 2017-2018) de un lote ubicado al sur de laciudad de Córdoba, Argentina. Se calcularon IV empleando la diferencia, el cociente y la diferencia normalizada, tomando de a dos bandas de una imagen de Sentinel-2A del 4/2/2018. Se computó el valor absoluto del coeficientede correlación lineal de Pearson (|r|) entre los distintos IV y el rendimiento de soja. El mayor valor de |r| (0,726) correspondió a la diferencia entre las bandas 8 (NIR) y 12 (SWIR), permitiendo reproducir con suficiente precisión yanticipación la variabilidad espacial de los rendimientos en el lote. 

  • English

    Precision agriculture (PA) aims to identify crop  and soil variability to improve management and optimize the use of inputs. Yield maps become a  relevant tool for PA planning. Vegetation indices (VI) from remote sensing allow monitoring the spatio-temporal variation of crops in the growing  season. The objective of this work was to evaluate the performance of different Sentinel-2A VIs to estimate soybean (Glycine max (L.) Merril) yield within the framework of PA. The study was carried out using a soybean yield map during the  2017/2018 season from a plot located to the south of Córdoba city, Argentina. Every two bands were taken from a Sentinel-2A image from 4/Feb/2018  and VI were calculated using differences, ratios  and normalized differences. The absolute value of  the Pearson linear correlation coefficient (|r|) between the different IVs and soybean yield was computed. The highest value of |r| (0.726) corresponded to the difference between bands 8  (NIR) and 12 (SWIR), allowing to reproduce with sufficient precision the spatial variability of yields in the plot.