Estimación de precisión del coeficiente de cultivo para el cultivo de maíz utilizando imágenes satelitales de alta resolución para mejorar la evaluación de la evapotranspiración en la agricultura
Autores: Nagy, Attila; Kiss, Nikolett Éva; Buday-Bódi, Erika; Magyar, Tamás; Cavazza, Francesco; Gentile, Salvatore Luca; Abdullah, Haidi; Tamás, János; Fehér, Zsolt Zoltán
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Estimación de precisión del coeficiente de cultivo para el cultivo de maíz utilizando imágenes satelitales de alta resolución para mejorar la evaluación de la evapotranspiración en la agricultura
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Botánica
Palabras clave
Evapotranspiración de cultivos
Gestión del agua de riego
Estimación basada en la vegetación
Maíz
índices de vegetación
NDVI
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 10
Citaciones: Sin citaciones
La estimación de la evapotranspiración de cultivos (ETc) es crucial para la gestión del agua de riego, especialmente en regiones áridas. Esto puede ser particularmente relevante en el Valle del Po (Italia), donde las tierras cultivables sufren daños por sequía anualmente, causando pérdidas drásticas en el rendimiento de los cultivos. Este estudio presenta un enfoque novedoso para la estimación basada en la vegetación de la evapotranspiración de cultivos (ETc) para el maíz. Se utilizaron tres años de datos de series temporales de índices de vegetación normalizados (NDVI), índice de agua normalizado (NDWI), índice de borde rojo normalizado (NDRE) y el índice de área foliar (LAI) de satélites multiespectrales de alta resolución (Sentinel-2) para derivar coeficientes de cultivo de maíz en nueve parcelas de la granja experimental Acqua Campus del Consorcio de Riego para el Canal de Emilia Romagna (CER), Italia. Dado que ciertos índices de vegetación (IVs) (como el NDVI) tienen una naturaleza exponencial en comparación con los otros índices, se evaluaron modelos de regresión lineal y de potencia para estimar el coeficiente de cultivo (K). En el contexto de la regresión lineal, las correlaciones entre el K basado en la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) y el K basado en NDWI, NDRE, NDVI y LAI fueron 0.833, 0.870, 0.886 y 0.771, respectivamente. Los valores de correlación fuertes en el caso de la regresión de potencia (NDWI: 0.876, NDRE: 0.872, NDVI: 0.888, LAI: 0.746) indicaron un enfoque alternativo para proporcionar coeficientes de cultivo para el período de vegetación. Los valores de ETc basados en IV se calcularon utilizando la evapotranspiración de referencia (ET) y el K basado en IV. Se utilizaron los datos de la estación meteorológica de CER para calcular ET basado en la estimación de Penman-Monteith. De los IV, el ETc basado en NDWI y NDVI tuvo el mejor rendimiento tanto en los casos de regresión lineal (NDWI RMSE: 0.43 +/- 0.12; NDVI RMSE: 0.43 +/- 0.095) como de potencia (NDWI RMSE: 0.44 +/- 0.116; NDVI RMSE: 0.44 +/- 0.103). Los hallazgos afirman la eficacia de la metodología desarrollada para evaluar con precisión la tasa de evapotranspiración. En consecuencia, ofrece una estimación temporal más refinada de los requisitos de agua para el cultivo de maíz en la región.
Descripción
La estimación de la evapotranspiración de cultivos (ETc) es crucial para la gestión del agua de riego, especialmente en regiones áridas. Esto puede ser particularmente relevante en el Valle del Po (Italia), donde las tierras cultivables sufren daños por sequía anualmente, causando pérdidas drásticas en el rendimiento de los cultivos. Este estudio presenta un enfoque novedoso para la estimación basada en la vegetación de la evapotranspiración de cultivos (ETc) para el maíz. Se utilizaron tres años de datos de series temporales de índices de vegetación normalizados (NDVI), índice de agua normalizado (NDWI), índice de borde rojo normalizado (NDRE) y el índice de área foliar (LAI) de satélites multiespectrales de alta resolución (Sentinel-2) para derivar coeficientes de cultivo de maíz en nueve parcelas de la granja experimental Acqua Campus del Consorcio de Riego para el Canal de Emilia Romagna (CER), Italia. Dado que ciertos índices de vegetación (IVs) (como el NDVI) tienen una naturaleza exponencial en comparación con los otros índices, se evaluaron modelos de regresión lineal y de potencia para estimar el coeficiente de cultivo (K). En el contexto de la regresión lineal, las correlaciones entre el K basado en la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) y el K basado en NDWI, NDRE, NDVI y LAI fueron 0.833, 0.870, 0.886 y 0.771, respectivamente. Los valores de correlación fuertes en el caso de la regresión de potencia (NDWI: 0.876, NDRE: 0.872, NDVI: 0.888, LAI: 0.746) indicaron un enfoque alternativo para proporcionar coeficientes de cultivo para el período de vegetación. Los valores de ETc basados en IV se calcularon utilizando la evapotranspiración de referencia (ET) y el K basado en IV. Se utilizaron los datos de la estación meteorológica de CER para calcular ET basado en la estimación de Penman-Monteith. De los IV, el ETc basado en NDWI y NDVI tuvo el mejor rendimiento tanto en los casos de regresión lineal (NDWI RMSE: 0.43 +/- 0.12; NDVI RMSE: 0.43 +/- 0.095) como de potencia (NDWI RMSE: 0.44 +/- 0.116; NDVI RMSE: 0.44 +/- 0.103). Los hallazgos afirman la eficacia de la metodología desarrollada para evaluar con precisión la tasa de evapotranspiración. En consecuencia, ofrece una estimación temporal más refinada de los requisitos de agua para el cultivo de maíz en la región.