2.2 Sensores Remotos

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estimación, esto se logra compensar con la corrección que realiza al tener alta cantidad de mediciones de la altura (Canseco et al., 2007).

En los últimos años se han llevado a cabo varios trabajos para determinar la biomasa disponible en praderas mediante el uso de sensores remotos (BotelloAguillón, Gavi-Reyes, Tijerina-Chávez, Galvis-Spíndola y Roblero-Hidalgo, 2019; Liu, et al., 2019; Possoch et al., 2016), dentro de los cuales se encuentran las imágenes de satélite y las imágenes de alta resolución obtenidas con UAS (Easdale, Umaña, Raffo, Fariña y Bruzzone, 2019). Estos métodos presentan como ventajas que no son destructivos, pueden usarse en zona de difícil acceso, proporcionan información en tiempo real y tienen en cuenta la variabilidad espacial dentro de la pradera. Esta última ventaja es muy importante, dado que la variabilidad espacial es lo que más afecta la medición por los demás métodos e implica una gran cantidad de mediciones para poder tener información de las condiciones heterogéneas de un terreno (Possoch et al., 2016).

2.2 Sensores Remotos

La percepción remota es la técnica para obtener información de objetos analizando los datos obtenidos con un dispositivo que no entra en contacto físico con dichos objetos. La teledetección remota es la adquisición de datos de la superficie de la tierra o de los objetos que en ella interactúan, la distribución o cambios de estos mediante diferentes técnicas como las interacciones gravitacionales, magnéticas, de ondas acústicas o de energía electromagnética. Los sensores se dividen en pasivos y activos (Gebremedhin, Badenhorst, Wang, Spangenberg y Smith, 2019).

Los sensores pasivos dependen de la luz ambiental para recibir la reflectancia de los cultivos necesaria para el cálculo de los índices vegetativos. Entre ellos se encuentran el rojo-verde-azul, los hiperespectrales, los fluorescentes y los térmicos.

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Por su parte los sensores activos poseen una fuente de luz o sonido propia y en este caso la reflectancia recibida depende de estas fuentes de iluminación artificial. Dentro de los sensores activos, los comercialmente más utilizados en la agricultura de precisión son N-Sensor Yara, GreenSeeker, CropCircle, OptRx, CropSpecTM, sonda ultrasónica y escáner láser LiDAR (Gebremedhin, et al., 2019; Best, León, Flores y Aguilera, 2014).

Los sensores activos presentan como ventaja el ser independientes de las diferencias de radiación, de esta manera pueden operar en condiciones de clima nublado. Los sensores activos a menudo poseen un campo de visión estrecho, mientras que los sensores pasivos están menos limitados en cuanto al campo de visión dependiendo de la distancia de la fuente de luz al objetivo. A diferencia de los sensores activos, las imágenes obtenidas de sensores pasivos requieren calibración radiométrica, agregando más pasos a la complejidad del procesamiento de datos (Gebremedhin, et al., 2019; Best et al., 2014).

La resolución de los sensores remotos se clasifica en espacial, espectral, radiométrica y temporal. La resolución espacial en un sistema fotográfico identifica la separación mínima en la que los objetos parecen independientes y aislados. Se mide en milímetros en la fotografía o en metros en el suelo, y depende de la distancia focal de la cámara y la altura de la cámara sobre el suelo (Chuvieco, 2016). En las imágenes que se adquieren de manera digital, la resolución espacial está determinada por el tamaño del píxel (unidad mínima de información incluida en la imagen). Entre menor sea el tamaño del píxel mayor será la resolución espacial y se tendrá un mayor detalle de los objetos. Actualmente, se encuentra un amplio rango de resoluciones espaciales en los sensores disponibles. Dentro de los sensores de mayor resolución espacial se pueden encontrar tamaños de píxel de 0,5 a 4,0 m, entre los de resolución media de 20 a 50 m, en los sensores orientados a aplicaciones globales el tamaño de píxel puede estar entre 200 y 1000 m y en los