Caracterización de índice de estrés hídrico del cultivo de arroz mediante el uso de sensores térmicos y de humedad del suelo en La Molina, Lima-Perú

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídricos
Detalles Bibliográficos
Autor: Durán Gómez, Moisés Rodrigo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3633
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3633
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Oryza Sativa
Contenido de agua en el suelo
Estrés abiótico
Sensores
Temperatura
Riego por goteo
Evaluación
Perú
Humedad volumétrica del suelo
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Sensores térmicos
Desarrollo fenológico
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spelling Ramos Fernández, Lía0696863b-dc28-43b8-b15b-f8850ef56826Durán Gómez, Moisés Rodrigo2018-11-05T20:26:29Z2018-11-05T20:26:29Z2018F06.D8-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3633Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos HídricosEl acelerado crecimiento poblacional y el consiguiente aumento de la demanda de alimentos, ha acarreado en las últimas décadas a una expansión progresiva de áreas de cultivo, originando un mayor consumo de recurso hídrico en el sector agrícola. Ante este paradigma la tendencia actual se orienta a la búsqueda de nuevas tecnologías y maneras apropiadas de producir alimentos utilizando y aprovechando los recursos disponibles, pero con alto grado de eficiencia y de manera sostenible. Por ello, el presente estudio estimó el índice de estrés hídrico foliar (CWSI) a partir de imágenes térmicas del dosel obtenidas por sensores térmicos (cámara FLIR y sensores de termocuplas), con el objetivo de correlacionar con la humedad volumétrica del suelo, bajo un sistema de riego por goteo en La Molina, en la campaña agrícola de febrero a agosto del 2017. Se elaboraron algoritmos para el reconocimiento de cobertura vegetal (dosel) en el rango espectral infrarrojo térmico (TIR) y rango visible (VIS), identificándose los pixeles de puro dosel por medio de la superposición de imágenes y empleando umbrales de temperatura foliar. Además, se monitoreó la humedad volumétrica del suelo con sensores de reflectometría de dominios de frecuencia (FDR) instalados a 15 cm y 30 cm de profundidad del suelo. El CWSI se correlacionó con la temperatura foliar (Tfoliar) ajustada a las condiciones atmosféricas [Tfoliar-Thumeda]/[Tseca-Thumeda], donde la Thumeda es la temperatura de mínimo estrés hídrico (máxima transpiración sin perturbación, estomas totalmente abiertos) y Tseca es la temperatura de máximo estrés hídrico (hoja que no transpira, estomas cerrados). Así, se obtuvo las temperaturas umbrales húmeda y seca, con valores de 15.2ºC a 33.7ºC y de 15.4ºC a 36ºC en la fase reproductiva y de maduración respectivamente. Finalmente, se obtuvo coeficientes de correlación de Pearson entre el CWSI (variando de 0 a 1) y la humedad volumétrica del suelo, para un nivel de significancia del 5%, alcanzando valores de -0.53 a 30 cm de profundidad del suelo. Concluyéndose que el empleo del índice de estrés hídrico foliar (CWSI) es factible de emplear para la estimación de la humedad volumétrica del suelo del cultivo mediante sensores remotos.The accelerated population growth and the increase of the demand for food, has led in the last decades to a progressive expansion of the cultivation areas, causing a greater consumption of water resources in the agricultural sector. Given this paradigm, the current trend revolves around searching for new technologies and appropriate ways to produce food using and taking advantage of available resources, but with a high degree of efficiency making it sustainable. Therefore, the present study estimated the crop water stress index (CWSI) from thermal images of the canopy obtained by termal sensors (FLIR thermal camera and thermocouples), with the objective of correlating with the volumetric moisture of the soil, under a system of drip irrigation in La Molina, in the agricultural campaign from February to August 2017. Algorithms were developed for the alignment and calibration of the thermal images with the vegetation cover (canopy) in the thermal infrared (TIR) and visible range (VIS), reaching the pure canopy pixels by using the superposition of images method and foliar temperatura thresholds method. In addition, volumetric soil moisture was monitored in real time from frequency domain reflectometry (FDR) sensors installed at 15 cm and 30 cm deep in the soil. The CWSI was correlated with leaf temperature (Tleaf) adjusted to local atmospheric conditions [Tleafl-Twet] / [Tdry-Twet], where Twet is the minimum wáter stress temperature (maximum transpiration without disturbance, stomata fully open) and Tdry is the maximum water stress temperature (leaf that does not perspire, closed stomata). Thus, the wet and dry threshold temperatures were obtained, with values of 15.2ºC to 33.7ºC and 15.4ºC to 36ºC in the reproductive and maturation phases, respectively. Finally, CWSI values were obtained, varying from 0 to 1, and were statistically correlated with soil volumetric moisture by Pearson coefficients, for a level of 5%of significance, which reached values of -0.53 to 30 cm of soil depth. Concluding that the use of the crop water stress index (CWSI) is feasible to use for the estimation of soil moisture volume of the crop, and in the future, it will be useful for irrigation scheduling in real time employing remote sensors.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMOryza SativaContenido de agua en el sueloEstrés abióticoSensoresTemperaturaRiego por goteoEvaluaciónPerúHumedad volumétrica del sueloEstrés hídrico foliarSensores térmicosDesarrollo fenológicoLa Molina (dist)https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.04Caracterización de índice de estrés hídrico del cultivo de arroz mediante el uso de sensores térmicos y de humedad del suelo en La Molina, Lima-Perúinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDURecursos HídricosUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería AgrícolaIngeniero AgrícolaTítulo ProfesionalTEXTF06-D8-T-resumen.pdf.txtF06-D8-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain5551https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/f73b13ba-908b-40b5-89a6-c8b0f212d5c2/download898b075d8f205e96a639dc4f71ae9502MD55duran-gomez-moises-rodrigo.pdf.txtduran-gomez-moises-rodrigo.pdf.txtExtracted texttext/plain102222https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/31d0ced2-bbc5-462b-a0f2-a162c4ebfd19/download25adc441be9e10f92f53f2302614cd3bMD57THUMBNAILF06-D8-T-resumen.pdf.jpgF06-D8-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3711https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/05f623b2-db40-40b6-b75d-92534058dce0/download662b46e134a918ff9d81243ee170482bMD56duran-gomez-moises-rodrigo.pdf.jpgduran-gomez-moises-rodrigo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4083https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/49e3d72b-311c-4a06-8fd6-fc0a05272dfc/download18fa69806572c71654a11da96dc77723MD58ORIGINALduran-gomez-moises-rodrigo.pdfduran-gomez-moises-rodrigo.pdfTexto completoapplication/pdf94108168https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/f093cfbc-9d92-45eb-8c0b-e78c6dfa018a/downloada38787c07fd3c210c79bfa7a711e838eMD51F06-D8-T-resumen.pdfF06-D8-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf201773https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/296a9201-fccf-4be5-820f-d7863a0a291b/download1db5e7a83bde6f7beccb8b11bd054d31MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/cd54b9f5-4d6b-4c47-acdb-2285c1805234/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD5220.500.12996/3633oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/36332024-09-29 00:30:34.043https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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