105516

Page 32

Respecto al último ítem, los drones, se han desarrollado en los últimos años como una nueva plataforma tremendamente versátil para la adquisición de imágenes remotas con multitud de aplicaciones en Agricultura de Precisión. Un aspecto importante son los sensores utilizados ya éstos no necesariamente han sido producidos y calibrados para la agricultura, dichos sensores capturan imágenes RGB y NIR. (Patel, 2016). Éstas imágenes están georrefereciadas, y pueden ser ubicadas de tal manera que se pueda formar un mapa de la plantación. Se puede generar información anual, semestral, mensual, semanal, diaria e incluso horaria, ya que la recopilación de imágenes permite crear una serie temporal, para observar los cambios en la cosecha, revelando áreas problemáticas y las oportunidades que hay para gestionar mejor la cosecha (Díaz, 2015). 2.1.7. Vegetación y Radiación Electromagnética El proceso de interacción entre radiación electromagnética y vegetación está fundamentado en el hecho que las plantas realizan un proceso específico de absorción de radiación electromagnética, que es la fotosíntesis. La absorción de radiación se da a nivel de pigmentos como la clorofila, xantofila y carotenos y ocurre sobre la región visible del espectro, y a través de las hojas de la planta, que son las que interactúan con la radiación (Ponzoni, 2012). Respecto a la morfología de la hoja, se debe entender que el haz de la hoja, es la parte que mayor cantidad de radiación recibe, dentro de ésta, la primera capa que se encuentra es la cutícula, que puede estar compuesta por cera y tricomas; y que ejerce diferentes funciones de protección. Bajo esa estructura se encuentra la epidermis, que está compuesta por células alargadas y otras especializadas como los estomas. A continuación de las estructuras mencionadas anteriormente, se encuentra el parénquima empalizada, mismo que contiene una gran cantidad de cloroplastos, en donde se encuentran los pigmentos responsables de la fotosíntesis. A 32


Turn static files into dynamic content formats.

Create a flipbook

Articles inside

6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

4min
pages 88-91

5.2. Recomendaciones

2min
pages 86-87

Ilustración 36. Histograma con la clasificación de pixeles NDVI por el método manual, ajustado a rangos propuestos

1min
page 66

naturales, excluyendo valores menores a 0

1min
pages 64-65

Ilustración 31. Ejemplo de ajuste de histograma para generación de MTVI-1

1min
page 61

Ilustración 44. Porcentajes de vigorosidad dentro de lote de cultivo de banano

1min
pages 71-72

Ilustración 33. Banda única (pancromática) del cálculo NDVI sobre la imagen satelital Ilustración 34. Histograma con la clasificación de pixeles NDVI por el método de cortes

1min
page 63

Ilustración 32. Ejemplo de índice MTVI-1 vectorizado e intersecado con capa de Lotes

1min
page 62

Ilustración 24. Drone para ejecución de vuelos Ilustración 25. Plataforma Catalyst (PCI Geomatics) para ajuste radiométrico de imágenes ........................................................................................................................................56

1min
page 54

Ilustración 29. Ejemplo de Predio lotizado

1min
page 59

Uso de Índices de Vegetación a nivel local

1min
page 41

Ilustración 11. Morfología de las hojas

1min
page 33

2.3.2. Cálculo de NDVI

1min
page 43

Ilustración 7. Ejemplo de cámaras multiespectrales para uso en Drone

1min
page 29

Landsat

1min
page 25

1.7. Alcance

1min
page 17

Ilustración 1. Esquema operativo de satélite de observación

1min
page 19

2.1.7. Vegetación y Radiación Electromagnética

1min
page 32

2.1.3. Características de los Sensores

1min
page 21

Ilustración 8. Ejemplos de Drones utilizados en la agricultura

1min
page 30

Tabla 3. Detalle de bandas multiespectrales del sensor Landsat 7

1min
page 26
Issuu converts static files into: digital portfolios, online yearbooks, online catalogs, digital photo albums and more. Sign up and create your flipbook.