Evaluación del Índice de Estrés Hídrico del Cultivo de Maíz (CWSI) Utilizando Datos Adquiridos por Drones a Través de Diferentes Etapas Fenológicas
Autores: Kapari, Mpho; Sibanda, Mbulisi; Magidi, James; Mabhaudhi, Tafadzwanashe; Mpandeli, Sylvester; Nhamo, Luxon
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Evaluación del Índice de Estrés Hídrico del Cultivo de Maíz (CWSI) Utilizando Datos Adquiridos por Drones a Través de Diferentes Etapas Fenológicas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
índice de estrés hídrico de cultivos basado en temperatura
Maíz
Vehículo aéreo no tripulado
Regresión de bosque aleatorio
Variables espectrales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
El índice de estrés hídrico de cultivos basado en la temperatura (CWSI) es la métrica más robusta entre las técnicas precisas que evalúan la gravedad del estrés hídrico en cultivos, particularmente en cultivos susceptibles como el maíz. Este estudio utilizó un vehículo aéreo no tripulado (UAV) para recopilar datos de forma remota, para usarlos en combinación con el algoritmo de regresión de bosque aleatorio para detectar el CWSI del maíz en tierras agrícolas de pequeños agricultores. Este estudio buscó predecir un CWSI derivado de la temperatura foliar del maíz como un proxy para el estrés hídrico de los cultivos utilizando variables espectrales adquiridas por UAV junto con la regresión de bosque aleatorio a lo largo de las etapas de crecimiento vegetativo y reproductivo. El CWSI se derivó después de calcular la línea base de no estrés hídrico (NWSB) y la línea base de no transpiración (NTB) utilizando la temperatura del dosel medida en campo, la temperatura del aire y los datos de humedad durante las etapas de crecimiento vegetativo (V5, V10 y V14) y la etapa de crecimiento reproductivo (etapa R1). Los resultados mostraron que el CWSI (CWSI < 0.3) podría estimarse con un R2 de 0.86, RMSE de 0.12 y MAE de 0.10 para la 5ª etapa vegetativa; un R2 de 0.85, RMSE de 0.03 y MAE de 0.02 para la 10ª etapa vegetativa; un R2 de 0.85, RMSE de 0.05 y MAE de 0.04 para la 14ª etapa vegetativa; y un R2 de 0.82, RMSE de 0.09 y MAE de 0.08 para la 1ª etapa reproductiva. Las bandas UAV Rojo, RedEdge, NIR y TIR y sus índices asociados (CCCI, MTCI, GNDVI, NDRE, Rojo, TIR) fueron las variables más influyentes en todas las etapas de crecimiento. La etapa vegetativa V10 mostró las precisiones de predicción más óptimas (RMSE = 0.03, MAE = 0.02), siendo la banda Roja la variable predictora más influyente. Los vehículos aéreos no tripulados son esenciales para recopilar datos sobre las tierras agrícolas pequeñas y fragmentadas predominantes en el sur de África. El procedimiento facilita la determinación del estrés hídrico de los cultivos en diferentes etapas fenológicas para desarrollar intervenciones de respuesta oportunas, actuando como un sistema de alerta temprana para los cultivos.
Descripción
El índice de estrés hídrico de cultivos basado en la temperatura (CWSI) es la métrica más robusta entre las técnicas precisas que evalúan la gravedad del estrés hídrico en cultivos, particularmente en cultivos susceptibles como el maíz. Este estudio utilizó un vehículo aéreo no tripulado (UAV) para recopilar datos de forma remota, para usarlos en combinación con el algoritmo de regresión de bosque aleatorio para detectar el CWSI del maíz en tierras agrícolas de pequeños agricultores. Este estudio buscó predecir un CWSI derivado de la temperatura foliar del maíz como un proxy para el estrés hídrico de los cultivos utilizando variables espectrales adquiridas por UAV junto con la regresión de bosque aleatorio a lo largo de las etapas de crecimiento vegetativo y reproductivo. El CWSI se derivó después de calcular la línea base de no estrés hídrico (NWSB) y la línea base de no transpiración (NTB) utilizando la temperatura del dosel medida en campo, la temperatura del aire y los datos de humedad durante las etapas de crecimiento vegetativo (V5, V10 y V14) y la etapa de crecimiento reproductivo (etapa R1). Los resultados mostraron que el CWSI (CWSI < 0.3) podría estimarse con un R2 de 0.86, RMSE de 0.12 y MAE de 0.10 para la 5ª etapa vegetativa; un R2 de 0.85, RMSE de 0.03 y MAE de 0.02 para la 10ª etapa vegetativa; un R2 de 0.85, RMSE de 0.05 y MAE de 0.04 para la 14ª etapa vegetativa; y un R2 de 0.82, RMSE de 0.09 y MAE de 0.08 para la 1ª etapa reproductiva. Las bandas UAV Rojo, RedEdge, NIR y TIR y sus índices asociados (CCCI, MTCI, GNDVI, NDRE, Rojo, TIR) fueron las variables más influyentes en todas las etapas de crecimiento. La etapa vegetativa V10 mostró las precisiones de predicción más óptimas (RMSE = 0.03, MAE = 0.02), siendo la banda Roja la variable predictora más influyente. Los vehículos aéreos no tripulados son esenciales para recopilar datos sobre las tierras agrícolas pequeñas y fragmentadas predominantes en el sur de África. El procedimiento facilita la determinación del estrés hídrico de los cultivos en diferentes etapas fenológicas para desarrollar intervenciones de respuesta oportunas, actuando como un sistema de alerta temprana para los cultivos.