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Pero, la realidad es que cada suelo y predio puede variar enormemente, tanto en términos de fertilidad del suelo, como de la composición, abundancia y distribución espacial de la fauna fitófaga. En este sentido, surge ya hace algunas décadas el concepto de agricultura de precisión (AP) que propone ajustar el uso de insumos a las necesidades reales de cada unidad de terreno (Fernández-Quintanilla & Barroso, 2020). Estos parámetros tan heterogéneos dentro de los predios, provocaban que las recomendaciones venían dadas en base a valores promedios obtenidos a partir de muestreos. Pero en las últimas dos décadas, y gracias a la disponibilidad de nuevas tecnologías geoespaciales y de la información se han desarrollado técnicas para un manejo de precisión de las propiedades con lo cual se ha optimizado el uso de los insumos y recursos. Por tal motivo, se ha considerado la elaboración de la presente propuesta metodológica, en la cual se detalla información relevante para la aplicación de índices de vegetación, y su posterior derivación a un análisis económico rápido para la toma de decisiones por parte de los productores.

1.7.

Alcance

El presente proyecto está destinado al uso por parte de los productores de banano, para que puedan ser aplicadas en sus actividades productivas, y ayuden a la oportuna toma de decisiones sobre el manejo en sitio específico, y poder así, reducir el uso de insumos y generar mayor ahorro y rentabilidad de sus cultivos. Adicionalmente se espera que esta propuesta metodológica, pueda ser ajustada a la realidad de otros cultivos de interés y pueda ayudar a mejorar la realidad agrícola del país, generando menor impacto ambiental y maximizando los rendimientos de los cultivos. Se analizarán un total de 30 predios productores de banano, repartidos en las provincias de Los Ríos, Guayas y El Oro. 17


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6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

4min
pages 88-91

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

1min
pages 71-72

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

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5.2. Recomendaciones

2min
pages 86-87

naturales, excluyendo valores menores a 0

1min
pages 64-65

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

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page 61

Ilustración 29. Ejemplo de Predio lotizado

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page 59

2.3.2. Cálculo de NDVI

1min
page 43

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

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

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Uso de Índices de Vegetación a nivel local

1min
page 41

Ilustración 11. Morfología de las hojas

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Ilustración 7. Ejemplo de cámaras multiespectrales para uso en Drone

1min
page 29

2.1.7. Vegetación y Radiación Electromagnética

1min
page 32

1.7. Alcance

1min
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2.1.3. Características de los Sensores

1min
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Ilustración 1. Esquema operativo de satélite de observación

1min
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Tabla 3. Detalle de bandas multiespectrales del sensor Landsat 7

1min
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Ilustración 8. Ejemplos de Drones utilizados en la agricultura

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Landsat

1min
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