Discrepancia entre sensores remotos utilizados en la estimación de variables agronómicas

• Autores: Ramón Trucíos Caciano, Nuria Aide López Hernández, Cristo Omar Puente Valenzuela, Iván Franco Gaytán, Marco Antonio Inzunza Ibarra
• Localización: Agrofaz: publicación semestral de investigación científica, ISSN 1665-8892, Vol. 6, Nº. 2, 2024, págs. 18-23
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Discrepancy between remote sensors used in the estimation of agronomic variables
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Las imágenes satelitales y las imágenes con drones o RPAS, usadas en la agricultura, han incrementado su uso por la variedad de aplicaciones en estimaciones de variables de importancia económica para esta actividad. Sin embargo, es importante establecer cuáles son las diferencias en los datos que registran, debido a que tienen diferentes escalas o tamaño de pixel, en donde un pixel de imagen satelital representa varios individuos, un pixel de imagen de RPAS representa una sección de un individuo. Por lo anterior, este estudio tuvo como objetivo describir la diferencia entre los datos que registran estas dos fuentes de información (Sentinel 2 y RPAS) que representan dos escalas de sensores remotos, para maíz forrajero verano 2023 y primavera 2024. Se encontró, con análisis de correlación y pruebas de T pareados, que las imágenes presentan una alta correlación cuando el muestreo se hace al interior de los pixeles de Sentinel 2, y que en el caso de los índices de vegetación NDRE y SAVI, no existe diferencia significativa entre los dos sensores

  • English

    Satellite images and images from drones or RPAS, used in agriculture, have increased their use due to the variety of applications in estimating variables of economic importance for this activity. However, it is important to establish what the differences are in the data they record, because they have different scales or pixel sizes, where a satellite image pixel represents several individuals, and a RPAS image pixel represents a section of an individual. Therefore, this study aimed to describe the difference between the data recorded by these two sources of information (Sentinel 2 and RPAS) that represent two remote sensing scales, for forage corn summer 2023 and spring 2024. It was found, with correlation analysis and paired T tests, that the images present a high correlation when sampling is done within the Sentinel 2 pixels, and that in the case of the NDRE and SAVI vegetation indices, there is no significant difference between the two sensors