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naturales, excluyendo valores menores a 0
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Como se mencionó en el apartado 2.3., el cálculo del NDVI genera valores entre 1.0 y 1.0. Sin embargo, los valores negativos corresponden principalmente a nubes, agua y nieve y no representan estados de salud reales de las plantas. Con el fin de obtener una aproximación más precisa de los rangos, como siguiente paso se procedió a excluir todos los valores menores a 0. Con estos valores, se procedió a aplicar el método de clasificación, en donde se determinaron los quiebres naturales de los datos como primera aproximación del modelo, como se observa a continuación:
Ilustración 34. Histograma con la clasificación de pixeles NDVI por el método de cortes naturales, excluyendo valores menores a 0. Fuente: Autor
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Con estos valores obtenidos, se procedió a ajustar los rangos del histograma mediante el método manual para determinar estados de salud preliminares de los cultivos. Para lo cual y considerando las definiciones anteriormente expuestas, se identificó el valor más cercano al rango de NDVI para vegetación alta (0.6 a 1), valor que se encontraba cercano a 0.4 y 0.5, para el ejemplo expuesto en la ilustración anterior, se encontraba en 0.47.
Una vez identificado este valor, se excluyeron los valores menores a este límite, se pudieron obtener nuevos rangos más cercanos al de la literatura, sobre los cuales se mantuvo el mismo método de segmentación de datos, como se observa a continuación.
Ilustración 35. Histograma con la clasificación de pixeles NDVI por el método de cortes naturales, excluyendo valores menores y cercanos al límite inferior de la literatura (0.47). Fuente: Autor
Este procedimiento se aplicó a cada uno de los predios analizados, y con los datos obtenidos, se procedió a generar una matriz con los posibles rangos aplicados a cada nivel de NDVI propuesto, a partir de los cuales se obtuvo la sumatoria y posteriormente la media de cada nivel.
1 ����
����=1
Finalizados estos cálculos se ajustaron los rangos del histograma mediante el método manual para determinar estados de salud preliminares, como se observa en la siguiente ilustración.
