Procesamiento de imágenes multiespectrales para evaluar necesidades de Nitrógeno de caña de azúcar
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Resumen
El crecimiento poblacional ha derivado en una demanda exponencial de productos agrícolas, para cubrir esta demanda se requiere mejorar la gestión y lograr un uso eficiente de recursos sin comprometer la sustentabilidad de los ecosistemas, en particular los agrícolas. Una de las tecnologías que facilitan estas tareas es la agricultura de precisión (AP), que se enfoca en la optimización de recursos e insumos basado en la compilación de geo información precisa y oportuna de variables de interés agrícola de alta variabilidad espacio-temporal, obtenida mediante sensores remotos de tres tipos: imágenes capturadas por satélites o aviones, imágenes obtenidas desde vehículos aéreos tripulados y no tripulados (VANT’s) e información puntual con sensores montados en maquinaria o en campo. Estas limitantes se superaron al usar imágenes multiespectrales, lo que ha incrementado las aplicaciones con fines agrícolas. Actualmente, las mágenes multiespectrales permiten cuantificar la humedad del suelo, monitorear la presencia de sequías y el grado de estrés hídrico de cultivos, estimar la variabilidad temporal y espacial de la evapotranspiración, dar seguimiento fenológico, detectar deficiencias nutricionales, estimar grado de infestación de malezas e insectos, calcular carbono orgánico y salinidad del suelo y estimar rendimientos y producción agrícola. El uso de tecnologías geoespaciales en la AP ha cambiado el paradigma de la agricultura y hoy en día constituye una alternativa viable para afrontar los retos que demanda la producción de alimentos en un mundo con alta variabilidad climática.
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