Predicción de rendimiento de caña de azúcar basada en NDVI y concentración de nutrientes en tejido foliar en campos manejados con remoción de paja
Autores: Pinheiro Lisboa, Izaias; Melo Damian, Júnior; Roberto Cherubin, Maurício; Silva Barros, Pedro Paulo; Ricardo Fiorio, Peterson; Cerri, Carlos Clemente; Eduardo Pellegrino Cerri, Carlos
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Predicción de rendimiento de caña de azúcar basada en NDVI y concentración de nutrientes en tejido foliar en campos manejados con remoción de paja
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Caña de azúcar
Eliminación de paja
Nutrientes de tejido foliar
índices de vegetación
Imágenes satelitales
Sensor hiperespectral
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 16
Citaciones: Sin citaciones
La eliminación total o parcial de la paja de caña de azúcar (spp. L.) para la producción de bioenergía puede agotar la calidad del suelo y, en consecuencia, afectar negativamente el rendimiento de los cultivos. Las plantas con menor potencial de rendimiento pueden presentar una menor concentración de nutrientes en los tejidos de las hojas, lo que a su vez cambia la reflectancia de la luz del dosel en diferentes longitudes de onda. Por lo tanto, los índices de vegetación, como el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) asociado con la concentración de nutrientes en los tejidos de las hojas, podrían ser una herramienta útil para monitorear los posibles cambios en el rendimiento de la caña de azúcar bajo el manejo de la paja. Dos sitios en el estado de São Paulo, Brasil, fueron utilizados para evaluar el potencial de para monitorear los cambios en el rendimiento de la caña de azúcar impuestos por diferentes tasas de eliminación de paja. Los tratamientos se establecieron con una eliminación de paja del 0%, 25%, 50% y 100%. Los datos utilizados para el cálculo se obtuvieron utilizando imágenes de satélite (CBERS-4) y un sensor hiperespectral (FieldSpec Spectrorradiómetro, Malvern Panalytical, Almelo, Países Bajos). Además del rendimiento de la caña de azúcar, también se determinaron las concentraciones de nutrientes en los tejidos de las hojas (N, P, K, Ca y S). Se predijo eficientemente el rendimiento de la caña de azúcar bajo diferentes tasas de eliminación de paja, con el mejor rendimiento logrado con los datos derivados de imágenes de satélite que con el sensor hiperespectral. Además, las concentraciones de N y P en los tejidos de las hojas también fueron parámetros importantes para componer los modelos de predicción del rendimiento de la caña de azúcar. Un enfoque de modelo de predicción basado en datos de y concentraciones de nutrientes en los tejidos de las hojas puede ayudar al sector de la caña de azúcar en Brasil a monitorear los cambios en el rendimiento de los cultivos en áreas gestionadas intensivamente para la producción de bioenergía.
Descripción
La eliminación total o parcial de la paja de caña de azúcar (spp. L.) para la producción de bioenergía puede agotar la calidad del suelo y, en consecuencia, afectar negativamente el rendimiento de los cultivos. Las plantas con menor potencial de rendimiento pueden presentar una menor concentración de nutrientes en los tejidos de las hojas, lo que a su vez cambia la reflectancia de la luz del dosel en diferentes longitudes de onda. Por lo tanto, los índices de vegetación, como el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) asociado con la concentración de nutrientes en los tejidos de las hojas, podrían ser una herramienta útil para monitorear los posibles cambios en el rendimiento de la caña de azúcar bajo el manejo de la paja. Dos sitios en el estado de São Paulo, Brasil, fueron utilizados para evaluar el potencial de para monitorear los cambios en el rendimiento de la caña de azúcar impuestos por diferentes tasas de eliminación de paja. Los tratamientos se establecieron con una eliminación de paja del 0%, 25%, 50% y 100%. Los datos utilizados para el cálculo se obtuvieron utilizando imágenes de satélite (CBERS-4) y un sensor hiperespectral (FieldSpec Spectrorradiómetro, Malvern Panalytical, Almelo, Países Bajos). Además del rendimiento de la caña de azúcar, también se determinaron las concentraciones de nutrientes en los tejidos de las hojas (N, P, K, Ca y S). Se predijo eficientemente el rendimiento de la caña de azúcar bajo diferentes tasas de eliminación de paja, con el mejor rendimiento logrado con los datos derivados de imágenes de satélite que con el sensor hiperespectral. Además, las concentraciones de N y P en los tejidos de las hojas también fueron parámetros importantes para componer los modelos de predicción del rendimiento de la caña de azúcar. Un enfoque de modelo de predicción basado en datos de y concentraciones de nutrientes en los tejidos de las hojas puede ayudar al sector de la caña de azúcar en Brasil a monitorear los cambios en el rendimiento de los cultivos en áreas gestionadas intensivamente para la producción de bioenergía.