Determinación del estrés hídrico en el cultivo de vid (vitis vinífera) var. red globe mediante el uso de imágenes multiespectrales bajo condiciones de Majes – Arequipa

• Autor: Huancahuire Quispe, John Bryan
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/14128
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12773/14128
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI); Índice de Agua de Diferencia Normalizada (NDWI); uva; Vehículo Aéreo no Tripulado (VANT); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.05

La presente investigación se realizó en el fundo La Católica ubicado en la zona de Majes Pedregal, provincia de Caylloma de la región Arequipa, desde marzo hasta diciembre del 2018. El objetivo del trabajo fue determinar el contenido de humedad del suelo y en la hoja, mediante el uso de imágenes multiespectrales tomadas por vehículos aéreos no tripulados (VANT). Los vuelos fueron realizados con un drone multirotor cuadrocóptero, equipado con una cámara multiespectral para sacar los índices NDVI y NDWI. El proceso de los datos se realizó con la ayuda de ordenadores. Los resultados de contenido hídrico de la planta y suelo fueron analizados mediante regresión curvilínea hasta el momento de cosecha. Las evaluaciones mostraron que a medida que transcurrió el tiempo (semanas), los valores del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) se incrementaron hasta la semana final de julio para luego descender hasta la primera semana de noviembre, de igual manera el Índice de Agua de Diferencia Normalizada (NDWI) redujo su valor hasta la semana final de julio para luego ascender hasta la primera semana de noviembre. Las conclusiones a las que se llegaron con el presente trabajo fueron que mediante clasificación no supervisada se clasifico 4 categorías: suelo seco, suelo húmedo, planta con estrés planta sin estrés. Que el modelo de regresión curvilínea es un excelente predictor teniendo un 92.07 % de confiabilidad en el caso del NDWI.