La Segunda Derivada de la Serie Temporal del NDVI como un Estimador de Biomasa Fresca: Un Estudio de Caso de Ocho Asociaciones Forrajeras Monitoreadas a Través de UAS
Autores: Sánchez, Nilda; Plaza, Javier; Criado, Marco; Pérez-Sánchez, Rodrigo; Gómez-Sánchez, M. Ángeles; Morales-Corts, M. Remedios; Palacios, Carlos
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La Segunda Derivada de la Serie Temporal del NDVI como un Estimador de Biomasa Fresca: Un Estudio de Caso de Ocho Asociaciones Forrajeras Monitoreadas a Través de UAS
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Estimación
Rendimiento de cultivos
Cambio climático
NDVI
Biomasa
Biomasa fresca
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La estimación del rendimiento de los cultivos es una tarea convincente y altamente relevante en el escenario del desafiante cambio climático que enfrentamos. Con este objetivo, se presenta una reinterpretación y simplificación de los fundamentos de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) para calcular la biomasa fresca de los cultivos forrajeros. Una serie de índices de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) observados desde una cámara multiespectral a bordo de un sistema de aeronave no tripulada (UAS) fue la base para la estimación. Ocho campos en España de diferentes forrajes de intersiembra de secano fueron sobrevolados simultáneamente, con ocho mediciones de campo desde febrero hasta junio de 2020. La segunda derivada aplicada a la serie temporal de NDVI determinó los puntos clave del ciclo de crecimiento, mientras que los valores de NDVI se integraron y multiplicaron por un valor estandarizado de la productividad hídrica normalizada (WP*). La escalabilidad del método se probó utilizando dos escalas de los valores de NDVI: la escala puntual (en la ubicación precisa de la medición de campo) y la escala de parcela (media de 400 m2). La biomasa fresca resultante y, por lo tanto, la propuesta se validaron contra un conjunto de datos de puntos de referencia observados en campo durante la campaña de campo. El acuerdo entre la biomasa fresca estimada y la observada proporcionó una predicción muy buena en términos del coeficiente de determinación (R2, que varió de 0.17 a 0.85) y el índice de acuerdo (AI, que varió de 0.55 a 0.90), con errores de estimación aceptables entre el 10 y el 30%. Se encontró que el mejor período para estimar la biomasa fresca era entre la segunda quincena de abril y la primera quincena de mayo.
Descripción
La estimación del rendimiento de los cultivos es una tarea convincente y altamente relevante en el escenario del desafiante cambio climático que enfrentamos. Con este objetivo, se presenta una reinterpretación y simplificación de los fundamentos de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) para calcular la biomasa fresca de los cultivos forrajeros. Una serie de índices de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) observados desde una cámara multiespectral a bordo de un sistema de aeronave no tripulada (UAS) fue la base para la estimación. Ocho campos en España de diferentes forrajes de intersiembra de secano fueron sobrevolados simultáneamente, con ocho mediciones de campo desde febrero hasta junio de 2020. La segunda derivada aplicada a la serie temporal de NDVI determinó los puntos clave del ciclo de crecimiento, mientras que los valores de NDVI se integraron y multiplicaron por un valor estandarizado de la productividad hídrica normalizada (WP*). La escalabilidad del método se probó utilizando dos escalas de los valores de NDVI: la escala puntual (en la ubicación precisa de la medición de campo) y la escala de parcela (media de 400 m2). La biomasa fresca resultante y, por lo tanto, la propuesta se validaron contra un conjunto de datos de puntos de referencia observados en campo durante la campaña de campo. El acuerdo entre la biomasa fresca estimada y la observada proporcionó una predicción muy buena en términos del coeficiente de determinación (R2, que varió de 0.17 a 0.85) y el índice de acuerdo (AI, que varió de 0.55 a 0.90), con errores de estimación aceptables entre el 10 y el 30%. Se encontró que el mejor período para estimar la biomasa fresca era entre la segunda quincena de abril y la primera quincena de mayo.