Location of Area of ​​Study

The study was carried out in the Basic Unit of Cooperative Production (UBPC) ¨Juan Verdecia¨, Camajuaní Municipality, Cuba. For crop monitoring, field number 3 was selected, located at 22°26'55'' North and 79°41'48'' West coordinates, with an area of 5,5 ha planted with sugarcane variety of CP 52-43 (Figure 1) and average yield of 35 t/ha. The previous harvest took place on 09-01-2021 and a combined KTP-2M and the ZIL-130 truck were used for it.

Methodology for Field Measurements

Crop growth control was performed to determine the effectiveness of satellite measurements. For this, the double diagonal or X distribution method was used (Flores, 2006FLORES, J. R. N.: Diseño experimental: Aplicaciones en agricultura, 316pp., Costa Rica, Editorial UCR, 2006, ISBN: 9789-9776-78900.), nine experimental points were taken, which GPS georeferenced for precision of 0,2 m. The controlled variables in the plants were leaf width, stem diameter and stem height. In addition, the measurement of soil moisture and thickness of the vegetation cover was carried out. For plants dimensions and ground cover, eight samples were taken at each experimental point and four repetitions were carried out. Tape measure, graduated rule and Vernier caliper with an appreciation of 1 mm and 0,05 mm, respectively, were used in measuring (Figures 2a and 2b).

Moisture based on dry soil (hbss)%, was determined by gravimetric method. Measurements were made in the ridge next to the cane stump (Figure 2c). Four measurements were made at each experimental point at 0 to 10 cm depth. The humidity of the samples was determined in the laboratory according to NC 3437:2003NC 3437:2003: Máquinas Agrícolas y Forestales. Metodología para la determinación de las condiciones de ensayo., Vig. Septiembre 2003. standard.

Methodology for Satellite Monitoring

For satellite image monitoring of the area, a georeferenced study plot was configured using the services available in the Earth Observed System (EOS) on the site https://eos.com. The indices monitored during the vegetative period of the sugarcane plantation were: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), Enhanced Vegetation Index (EVI) and the Normalized Differential Water Index (NDWI). The spatial distribution images for indices were obtained from LandViewer Repository, calculated from spectral images taken by terrestrial reconnaissance satellites LandSat and Sentinel-2. With data of field measurements and the spectral indices of crop, the descripted statistics of variables were determined, multiple correlation and regression analyses were carried out for a confidence interval of 95% using Centurions Plus software.

Result of Measurements in the Field

When monitoring the evolution of the crop physiological indicators through the field measurements, reduced increases were seen until April, as shown in Figure 3. In this sense, a gradual increase in the width of the leaf, diameter and height of the stem took place. This increase become more evident in measurements made to the stem height. The three indicators showed a similar pattern for the nine months of cultivation, after which a gradual decrease happens.

The soil cover has a maximum value after the harvesting the field, as a result of the cleaning process by the harvester during the cutting (Aguilar-Pardo et al., 2016AGUILAR, P. A.; PÉREZ, J. A.; AGUILAR, D.: "Nuevos paradigmas en la cosecha de la caña para el uso sustentable de toda la biomasa en las bioeléctricas. Parte I", ICIDCA. Sobre los Derivados de la Caña de Azúcar, vol. 50 (3): 3-8, 2016. ISSN:0138-6204.). The leaf fragments and shoot reach an average height of 5,6 cm, forming a regular residues layer distributed on the ground. In the second month, a reduction in coverage happens, as a result of the first mechanized cultivation, later a gradual reduction of it takes place gradually as part of the decomposition process, with increase in soil moisture. A further decrease in soil cover takes place in the month seven of cultivation, caused by the second mechanized cultivation operation which reduces the superficial layer of the soil to 0,2 cm.

The measurements made in soil moisture throughout the crop growth (Figure 4), show the transition from dry to rainy period, imposing two fundamental moisture conditions. As a result, the average value of humidity in the first four months was 18,9%, because the absence of rainfall, which reduced the availability of micronutrients and minerals for new shoots (Taiz y Zeiger, 2006TAIZ, L.; ZEIGER, E.: Fisiología vegetal, Universitat Jaume I, 2006, ISBN: 9788480216012.). In the fifth month of the crop, the first rainfall in the area took place, soil moisture increases an average of 42.9% for the rest of the season and remained stable due to new rains contribution and water retention by plantation foliage.

Result of the Spectral Indices

Figure 5 shows the spectral images of the indices evaluated at the beginning of the study. The EVI index reaches values between 0,3 and 0,6, located fundamentally in the central zone of the field and values between 0,2 and 0,3 in periphery. In both cases, these values are related to the presence of low density vegetation, without damage from pests or other cause (Wang et al., 2010WANG, F.; HUANG, J.; CHEN, L.: "Development of a vegetation index for estimation of leaf area index based on simulation modeling", Journal of Plant Nutrition, vol. 33(3):328-338 2010. ISSN:0190-4167.). With a similar distribution pattern to the EVI, the NDVI index shows values between 0,4 and 0,5 in the central area of the crop and values between 0,3 and 0,4 in the periphery, which characterizes a vegetation of limited development for both cases (Gilabert et al., 2002GILABERT, M. A.; GONZÁLEZ, J.; GARCIA, F. J.; MELIÁ, J: "A generalized soil-adjusted vegetation index.", Remote Sensing of Environment, vol. 82 (1): 303-310, 2002. ISSN:1879-0704.). The SAVI vegetation index shows a regular distribution in the range of 0,2 to 0,3 over the entire surface of the field. The NDWI index shows values in the range of -0,6 and 0,3, which corresponds to dry soil and a low moisture content in the biomass (Senay et al., 2014SENAY, G.; WARD, A.; LYON, J.; FAUSEY, N. NOKES, S.: "Manipulation of high spatial resolution aicraft remote sensing data for use in site-specific farming", Transation of ASAE, vol. 41 (1): 489-495, 2014. ISSN:0001-2351., S. K.).

The spectral images of the crop final stage (Figure 6), show EVI index reaches values between 0,6 and 0,8 up to 74,4% of the crop, in the same way, NDVI index shows values between 0,7 and 0,8 which represents abundant vegetation, corresponding with the foliar development of plantation according to the field. SAVI index shows values between 0,3 and 0,6 which underestimates the real density of the existing biomass over surface. Regarding the water content of biomass and soil, NDWI index shows values between -1 and -0.6. Although the soil at this stage has moisture content greater than 40%, and the water content in the grass during the maturation stage is greater than 70% (Rosell Pardo y Ramírez Rubio, 2021ROSELL, P. R.; RAMÍREZ, A: "Evaluación de la frescura de la caña de azúcar para minimizar pérdidas industriales (Original)", Redel. Revista Granmense de Desarrollo Local, vol. 5 (2): 107-119, 2021. ISSN:2664-3065.).

Analysis of Spectral Indices Variability

As shown in NDVI index from LanSat and Sentinel satellites (Figure 7), between the frames under study, the values ​​obtained in both cases represent an increases in vegetation with respect to initial values. Two stages are identified, divided by the fifth month of the crop, where NDVI goes from 0,33 to 0,65. This increase coincides with the beginning of the rainfall, where biomass increase is reflected by plants biophysical variables in according to data from field. However, by Sentinel monitoring, a more stable representation of the increases in vegetation is achieved, as well as more adequate values ​​of initial and final states of the crop. The fluctuation of LandSat data in the fifth and tenth month does not correspond to changes in vegetation, being attributable to the dispersion of electromagnetic waves due to the effect of radiation from the atmosphere (Wang et al., 2010WANG, F.; HUANG, J.; CHEN, L.: "Development of a vegetation index for estimation of leaf area index based on simulation modeling", Journal of Plant Nutrition, vol. 33(3):328-338 2010. ISSN:0190-4167.).

In moisture monitoring by NDWI index (Figure 8), in both satellites, initial values ​​between -0,35 and -0,4, are obtained identifying a dry soil which coincide with values from field soil moisture. From the fifth month, NDWI decreases to -0.5 in both cases, and remains so until the tenth month where it shows a brief increase, to end again at low values of -0,47. With the foliar growth, the acquisition of soil reflectance is difficult, until the fifth month NDWI represent a dry soil due to the little foliar cover of soil. With the beginning of spring season, the increase in biomass happens and NDWI begins to reflect the moisture contained on it, which interferes with soil moisture readings. Despite the impossibility of monitoring soil moisture directly, through the NDWI is possible to identify the moisture values for uncovered soil as well as the stage where changes take place.

Correlation between Indices and Field Measurements

Table 1 shows the correlation between the spectral indices and growth variables through the Pearson correlation coefficient. In this sense, the strongest correlation with NDVI is obtained with respect to the stem diameter, reaching a value of 0,93 followed by leaf width, soil moisture and stem height, all the coefficient have positive values except coverage. Soil moisture and soil cover do not have a direct link with the spectral response of plants vegetative state and correlation with NDVI is established more clearly than the other variables. Similarly, in the correlation between NDVI and NDWI, a value close to -1 is obtained, which shows the low interdependence between indices. NDWI, only has a positive correlation with land cover of 0,67; negative values ​​are obtained for the other parameters. Although soil moisture is the parameter most closely related to NDWI, the correlation obtained is -0,817, the development of plant foliage is one of the factors that prevent establishing the adequate prediction of moisture.

The linear regression adjusted model between stem diameter and NDVI index is shown in Figure 9. There, it is possible to make an adequate forecast of the stage of development of the crop from NDVI with a determination coefficient R² of 87,6%. Likewise, Table 1 shows a high correlation of stem diameter with height and width of the leaf, whichmakes possible to predict the general state of development of the crop at different times.

Localización del área de estudio

El estudio se realizó en la Unidad Básica de Producción Cooperativa (UBPC) “Juan Verdecia”, municipio de Camajuaní, Villa Clara. Para el monitoreo del cultivo se seleccionó el campo número 3, ubicado en las coordenadas 22°26'55'' Norte y 79°41'48'' Oeste, con un área de 5,5 ha plantada de la variedad de caña de azúcar CP 52-43 (Figura 1) y rendimiento promedio de 35 t/ha. La cosecha previa tuvo lugar el 09 de enero de 2021 y se empleó para ello una combinada KTP-2M y el camión ZIL-130.

Metodología para las mediciones en campo

El control del crecimiento del cultivo se realizó para determinar la efectividad de las mediciones satelitales. Para ello se empleó el método de distribución diagonal doble o en X (Flores, 2006FLORES, J. R. N.: Diseño experimental: Aplicaciones en agricultura, 316pp., Costa Rica, Editorial UCR, 2006, ISBN: 9789-9776-78900.), para lo cual se tomaron nueve puntos experimentales los cuales fueron georreferenciados mediante GPS para una precisión de 0,2 m . Las variables controladas en las plantas fueron: ancho de la hoja, diámetro del tallo y altura del tallo. Además, se realizó la medición de la humedad del suelo y espesor de la cobertura vegetal. Para la determinación de las dimensiones de la planta y la cobertura del suelo se tomaron ocho muestras en cada punto experimental y se realizaron cuatro repeticiones, para ello se empleó la cinta métrica, la regla graduada y el calibrador vernier con apreciación de 1 mm y 0,05 mm respectivamente (Figura 2a y 2b).

La humedad en base al suelo seco (hbss) %, se determinó por el método gravimétrico. Las mediciones se realizaron en el camellón próximo a la cepa de caña (Figura 2c). En cada punto experimental se realizaron cuatro mediciones a una profundidad de 0 a 10 cm. La humedad de las muestras se determinó en el laboratorio según lo establecido en la norma NC 3437:2003NC 3437:2003: Máquinas Agrícolas y Forestales. Metodología para la determinación de las condiciones de ensayo., Vig. Septiembre 2003..

Metodología para el monitoreo satelital

Para el monitoreo mediante imágenes satelitales del área de estudio se configuró una parcela de estudio georeferenciada mediante los servicios disponibles en el sistema Eart Observed System (EOS) disponible en el sitio https://eos.com. Los índices a los cuales se le realizó el monitoreo durante el período vegetativo de la plantación de caña fueron: Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), Índice de Vegetación Ajustado del Suelo (SAVI), Índice de Vegetación Mejorado (EVI) y el Índice de Agua de Diferencia Normalizada (NDWI). Las imágenes de la distribución espacial de los índices fueron obtenidas del repositorio del sistema LandViewer, calculadas a partir de las imágenes espectrales tomadas por los sensores de los satélites de reconocimiento terrestre LandSat y Sentinel-2.

Con los datos de las mediciones de campo y los índices espectrales del cultivo, se determinaron los estadígrafos de las diferentes variables, se realizó el análisis de correlación múltiple y de regresión para un intervalo de confianza del 95%, para ello se empleó el programa estadístico Centurion Plus.

Resultado de las mediciones en el campo

En el seguimiento a la evolución de los indicadores fisiológicos del cultivo mediante las mediciones realizadas en el campo, se aprecia un incremento limitado de los mismos desde la cosecha hasta el mes de abril, como muestra la Figura 3. En este sentido, se puede apreciar que a partir de esta fecha tiene lugar un incremento gradual del ancho de la hoja, el diámetro y la altura del tallo. Este incremento se hace más evidente en las mediciones realizadas a la altura del tallo. Estos tres indicadores muestran un patrón similar hasta los nueve meses del cultivo, a partir del cual tiene lugar una disminución gradual.

La cobertura del suelo tiene su valor máximo después de la cosecha, como resultado del proceso de limpieza que realiza la cosechadora durante el corte (Aguilar-Pardo et al., 2016AGUILAR, P. A.; PÉREZ, J. A.; AGUILAR, D.: "Nuevos paradigmas en la cosecha de la caña para el uso sustentable de toda la biomasa en las bioeléctricas. Parte I", ICIDCA. Sobre los Derivados de la Caña de Azúcar, vol. 50 (3): 3-8, 2016. ISSN:0138-6204.). Los fragmentos de hojas y cogollos alcanzan una altura promedio 5,6 cm, formando una capa de residuos distribuidos parcialmente uniformes sobre el suelo. En el segundo mes del cultivo se aprecia una reducción de la cobertura como resultado del primer cultivo mecanizado, posteriormente la reducción de la cobertura tiene lugar de forma gradual, como parte del proceso de descomposición con el aumento de la humedad del suelo. Una nueva disminución de la cobertura tiene lugar en el mes siete del cultivo, causado por la segunda operación de cultivo mecanizado lo cual reduce hasta un valor de 0,2 cm la capa superficial sobre el suelo.

Las mediciones realizadas a la humedad del suelo durante todo el crecimiento del cultivo (Figura 4), muestran el tránsito del período seco al lluvioso, imponiendo dos condiciones fundamentales de humedad para el cultivo. Como resultado, el valor promedio de la humedad en los primeros cuatro meses del cultivo fue de 18,9 % , como resultado de la ausencia de precipitaciones, lo que redujo la disponibilidad de los micronutrientes y minerales en el suelo y con ello el crecimiento de los nuevos retoños (Taiz y Zeiger, 2006TAIZ, L.; ZEIGER, E.: Fisiología vegetal, Universitat Jaume I, 2006, ISBN: 9788480216012.). En el quinto mes del cultivo, tuvieron lugar las primeras precipitaciones en la zona y con ello el aumento de la humedad del suelo a un valor promedio de 42,9% para el resto de la temporada, la cual se mantuvo estable en ese rango debido a la contribución de las lluvias y el follaje de la plantación.

Resultado de los índices espectrales

En la Figura 5 se muestran las imágenes espectrales de los índices evaluados al comienzo del estudio. El índice EVI alcanza valores entre 0,3 y 0,6 localizados fundamentalmente en la zona central del campo y valores entre 0,2 y 0,3 en la periferia del mismo. En ambos casos estos valores se relacionan con la presencia de vegetación de baja densidad sin daños de plagas u otra naturaleza. (Wang et al., 2010WANG, F.; HUANG, J.; CHEN, L.: "Development of a vegetation index for estimation of leaf area index based on simulation modeling", Journal of Plant Nutrition, vol. 33(3):328-338 2010. ISSN:0190-4167.). Con un patrón similar de distribución al EVI, el índice NDVI muestra en la zona central del cultivo valores entre 0,4 y 0,5 y en la periferia valores entre 0,3 y 0,4 lo que caracteriza una vegetación de limitado desarrollo para ambos casos (Gilabert et al., 2002GILABERT, M. A.; GONZÁLEZ, J.; GARCIA, F. J.; MELIÁ, J: "A generalized soil-adjusted vegetation index.", Remote Sensing of Environment, vol. 82 (1): 303-310, 2002. ISSN:1879-0704.). El índice de vegetación SAVI muestra una distribución regular de valores en el rango de 0,2 a 0,3 en toda la superficie del campo. El índice NDWI muestra valores en el rango de -0,6 y 0,3 lo que corresponde a un suelo seco y un contenido bajo de humedad en la biomasa (Senay et al., 2014SENAY, G.; WARD, A.; LYON, J.; FAUSEY, N. NOKES, S.: "Manipulation of high spatial resolution aicraft remote sensing data for use in site-specific farming", Transation of ASAE, vol. 41 (1): 489-495, 2014. ISSN:0001-2351., S. K.).

Las imágenes espectrales tomadas en la etapa final del cultivo (Figura 6), muestran que el índice EVI alcanza valores de 0,6 a 0,8 en el 74,4% del cultivo, de igual modo el índice NDVI muestra valores de 0,7 a 0,8 lo cual representa la presencia de abundante vegetación y se corresponde con el desarrollo foliar que alcanza la plantación según las mediciones realizadas. Por su parte, el índice SAVI muestra valores entre 0,3 y 0,6 lo cual subvalora la densidad de la biomasa existente.

Con respecto al contenido de agua de la biomasa y el suelo, el índice NDWI muestra que predominan los valores entre -1 y -0,6. A pesar de que el suelo en esta etapa tiene un contenido de humedad mayor al 40%, y el contenido de agua en la gramínea durante el estado de maduración es mayor al 70% (Rosell Pardo y Ramírez Rubio, 2021ROSELL, P. R.; RAMÍREZ, A: "Evaluación de la frescura de la caña de azúcar para minimizar pérdidas industriales (Original)", Redel. Revista Granmense de Desarrollo Local, vol. 5 (2): 107-119, 2021. ISSN:2664-3065.).

Análisis de la variabilidad de los índices espectrales

Como puede apreciarse en los valores del índice NDVI de los satélites LandSat y Sentinel (Figura 7), entre las fechas que enmarcan el estudio se aprecia que en ambos casos los valores obtenidos representan un incremento de la vegetación respecto al valor inicial. Se identifican dos etapas divididas por el quinto mes del cultivo donde el NDVI pasa de un valor promedio de 0,33 a 0,65. Este incremento coincide con el comienzo de las precipitaciones, donde el aumento de la biomasa se refleja en las variables de crecimiento del cultivo según el estudio de campo realizado. No obstante, mediante el monitoreo con el Sentinel se logra una representación más estable del aumento de la vegetación, así como valores más adecuados del estado inicial y final del cultivo. La fluctuación de los datos del LandSat en el quinto y décimo mes del cultivo no se corresponde con cambios en la vegetación, siendo atribuibles a la dispersión de las ondas electromagnéticas por el efecto de la radiación de la atmósfera y del suelo (Wang et al., 2010WANG, F.; HUANG, J.; CHEN, L.: "Development of a vegetation index for estimation of leaf area index based on simulation modeling", Journal of Plant Nutrition, vol. 33(3):328-338 2010. ISSN:0190-4167.).

En el monitoreo de la humedad con el índice NDWI, en ambos casos se obtienen valores iniciales entre -0,35 y -0,4, lo que identifica un suelo seco, lo cual coincide con los valores de humedad del suelo obtenidos de forma experimental (Figura 8). A partir del quinto mes este índice decrece hasta valores de -0,65 en el séptimo mes del cultivo y se mantienen bajos hasta finalizar el estudio. Con el crecimiento foliar de la caña se dificulta la adquisición de los valores de reflectancia del suelo, hasta el quinto mes del cultivo los valores se corresponden con el estado de suelo seco. Con el comienzo de la primavera, el NDWI comienza a reflejar la humedad contenida en la biomasa, con un ligero aumento en la misma a medida que el cultivo se desarrolla. No obstante, a la imposibilidad de monitorear la humedad del suelo, se logra identificar la etapa de modificación de la humedad, la cual coincide con los estudios de campo.

Correlación entre los índices y las mediciones de campo

En la Tabla 1 se muestra la correlación entre los índices espectrales y las variables de crecimiento a través del coeficiente de correlación de Pearson. En este sentido, la correlación más fuerte con el NDVI se obtiene respecto al diámetro del tallo, alcanzando un valor de 0.93, seguido del ancho de la hoja, la humedad del suelo y la altura del tallo. Es de destacar que todos los coeficientes obtenidos, excepto la cobertura, tienen valores positivos. No obstante, tanto la humedad del suelo como la cobertura del mismo no tienen un vínculo directo a la respuesta espectral del estado vegetativo de las plantas por lo que la correlación con el NDVI se establece con mayor claridad respecto a las restantes variables. De igual modo en la correlación entre NDVI y NDWI se obtiene un valor próximo a -1, lo que evidencia la baja interdependencia entre estos dos índices. Con respecto al índice NDWI se obtiene solamente una correlación positiva, la cobertura del suelo con un valor de 0,67, en los demás parámetros se obtienen valores negativos. A pesar de que la humedad del suelo es el parámetro que mayor relación guarda con el NDWI, la correlación obtenida es de -0,817, el desarrollo del follaje de las plantas constituye uno de los factores que impiden que se establezca la predicción de humedad adecuada.

El modelo ajustado del análisis de regresión lineal entre el diámetro de los tallos y el índice NDVI se muestra en la Figura 9. Mediante el mismo es posible realizar un adecuado pronóstico del estado de desarrollo del cultivo a partir de los valores NDVI con un coeficiente de determinación R² de 87,6%. Asimismo en la Tabla 1 se muestra una elevada correlación del diámetro del tallo con la altura y con el ancho de la hoja, lo que posibilita la predicción del estado general de desarrollo del cultivo.