Identificación de tierras degradadas por salinidad del suelo en los cultivos de caña de azúcar en Pomalca usando imágenes de satélite

• Autor: Soca Flores, Renato
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
• Repositorio: CONCYTEC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/204
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12390/204
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Radiación Solar exoatmosférica y en la superficie; Efectos Atmosféricos en la señal captada por el sensor; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.03.00

El objetivo del presente trabajo es identificar suelos degradados por salinidad, empleando imágenes de satélite de alta resolución espacial en cultivos de caña de azúcar de la Empresa Agroindustrial Pomalca; ubicada entre las coordenadas geográficas longitud oeste 79°26’-79°55’ y latitud sur 6°40’-6°51’. Se utilizó datos de imágenes del sensor HRG-2, TM y ETM+ que corresponden a los satélites Spot-5, Landsat-5 y Landsat-7, respectivamente; y datos de campo de conductividad eléctrica (CE) del suelo proporcionado por la empresa Agroindustrial Pomalca. Se estimó la reflectancia de la superficie del suelo, Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) e Índice de salinidad (IndSal) a partir de las imágenes, con la aplicación del software de procesamiento de imágenes ENVI 4.5 y el lenguaje de programación IDL. Para lograr los objetivos, se determinó el máximo valor compuesto del NDVI e IndSal del periodo 2007 - 2010 de las imágenes TM y ETM+, logrando diferenciar suelos con baja calidad agrícola y suelos sin problemas de salinidad. A partir del máximo valor compuesto del IndSal, se generó un vector de las “tierras” no cultivadas, para superponer a la imagen HRG-2 (resolución 10 m × 10 m) y observar con mayor detalle y además realizar el análisis de variación del NDVI en el tiempo (periodo 1999-2012) en suelos normales y con problemas de salinidad. Se hizo un análisis de regresión lineal múltiple entre los datos de campo de CE (dS/m), frente a los valores de reflectancia de superficie de las bandas B1, B2 y B3 del sensor TM del día 4 de abril 2008, obteniéndose un coeficiente de correlación de 0.73. A través de la ecuación de regresión, se generó la distribución espacial de la salinidad del suelo, la cual fue dividida en 5 clases. Como resultado, se obtuvo 1631.16 ha como suelos no salinos, 2179.71 ha suelos ligeramente salinos, 1341.9 ha suelos moderadamente salinos, 730.17 ha suelos fuertemente salinos y 26.91 ha con suelos extremadamente salinos.