Rendimiento en arrozales a partir de información textural y espectral (drone) bajo riego con alternancia de humedecimiento y secado

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología
Detalles Bibliográficos
Autor: Solis Paucar, César Augusto
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/7310
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Nivel de acceso:acceso abierto
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spelling Flores del Pino de Wright, Lisveth VilmaRamos Fernández, Lía6599d328-a7f0-4a42-8e7c-29a865bcf86c-1Solis Paucar, César Augusto2025-09-12T16:01:20Z2025-09-12T16:01:20Z2025https://hdl.handle.net/20.500.12996/7310Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y MeteorologíaLa creciente escasez de agua a nivel mundial, agravada por la crisis del cambio climático, afecta considerablemente a los cultivos de arroz, especialmente a aquellos que emplean el método de riego por inundación continua, el más utilizado globalmente. En este contexto, la presente investigación tiene como propósito evaluar el rendimiento del arroz en pozas manejadas con dos sistemas de riego: inundación continua (IC) y alternancia de humedecimiento y secado (AWD), este último aplicado con niveles de agua de 5 cm, 10 cm y 20 cm por debajo de la superficie del suelo (AWD5, AWD10 y AWD20). Además, se buscó predecir el rendimiento del cultivo empleando índices de vegetación (IV) y medidas texturales (MT). El estudio se desarrolló en la zona experimental del INIA-Vista Florida, situada en el distrito de Picsi, departamento de Lambayeque. Para ello, se emplearon imágenes multiespectrales y RGB obtenidas mediante vuelos realizados con un UAV. Los resultados revelaron que los modelos predictivos más precisos se lograron en las etapas fenológicas de macollamiento y floración, utilizando hasta tres variables dependientes (IV y/o MT). Entre las variables más destacadas se identificaron los IV NDVI y SP y las MT VAR y SA. Los modelos con validación cruzada alcanzaron coeficientes de determinación (R²) de 0,674 y 0,643, con errores cuadráticos medios (RMSE) de 0,781 y 0,848 tn ha⁻¹, respectivamente. Estos resultados evidencian que los modelos que combinan IV y MT presentan una mayor precisión, como lo demuestra su bajo RMSE. En conclusión, esta investigación proporciona herramientas para una gestión más eficiente del agua en sistemas agrícolas y fomenta el desarrollo de modelos predictivos más precisos y adaptados a los desafíos impuestos por el cambio climático.The increasing global water scarcity, exacerbated by the climate change crisis, significantly impacts rice crops, particularly those using continuous flooding irrigation, the most widely used method worldwide. In this context, the present study aims to evaluate rice yield in plots managed under two irrigation systems: continuous flooding (CF) and alternate wetting and drying (AWD). The latter was applied with water levels of 5 cm, 10 cm, and 20 cm below the soil surface (AWD5, AWD10, and AWD20). Additionally, this research sought to predict yield using vegetation indices (VI) and textural measures (TM). The study was conducted in the experimental area of INIA-Vista Florida, located in the district of Picsi, Lambayeque department. Multispectral and RGB images captured through UAV flights were used for analysis. The results showed that the most accurate predictive models were achieved during the phenological stages of Tillering and Flowering, using up to three independent variables (VIs and/or TMs). Among the most significant variables identified were the VIs NDVI and SP, and the TMs VAR and SA. The models with cross-validation achieved coefficients of determination (R²) of 0,674 and 0,643, with root mean square errors (RMSE) of 0,781 and 0,848 t ha⁻¹, respectively. These results demonstrate that models combining VIs and TMs provide greater accuracy, as evidenced by their low RMSE. In conclusion, this research provides tools for more efficient water management in agricultural systems and promotes the development of more accurate predictive models adapted to the challenges imposed by climate change.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/BY NC SAhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.01Rendimiento en arrozales a partir de información textural y espectral (drone) bajo riego con alternancia de humedecimiento y secadoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUIngeniería AmbientalUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de CienciasIngeniero Ambiental75140841https://orcid.org/0000-0002-8478-680Xhttps://orcid.org/0000-0003-3946-71880793596707462206https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional521066Ibáñez Blancas, Alexis NicolásHeros Aguilar, Elizabeth ConsueloCarhuancho León, Fanny MabelORIGINALsolis-paucar-cesar-augusto.pdfsolis-paucar-cesar-augusto.pdfTexto completoapplication/pdf3388797https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8577987b-c67a-4244-bebc-e340bc4e0808/downloade678fa066fc998c4db600287c59c29d6MD51Informe Turnitin.pdfInforme Turnitin.pdfInforme originalidadapplication/pdf3463419https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b2b24f65-aeef-48b2-9b3d-7fa49d9a82b6/download88cd053ae024a970b416884a60f01166MD52Formulario BAN.pdfFormulario BAN.pdfAutorizaciónapplication/pdf2057846https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/562549a1-141f-4d26-9e71-ef32e2b4eaa9/downloada27aa15e6ebd8e6517fb072ff045988cMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8fbccf51-f2b5-4749-a528-efaa8b5f2aec/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD54TEXTsolis-paucar-cesar-augusto.pdf.txtsolis-paucar-cesar-augusto.pdf.txtExtracted texttext/plain102369https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/2988573a-3def-4e2e-9213-3966a2710cb7/downloadee263d5325b737e227b051603f86d44dMD55Informe Turnitin.pdf.txtInforme Turnitin.pdf.txtExtracted texttext/plain102093https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/509f6985-b49f-4735-b758-b4b42e0ea161/download54b02129e78bcdb725e6205640d2bfbeMD57Formulario BAN.pdf.txtFormulario BAN.pdf.txtExtracted texttext/plain11388https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d1454f4f-c535-4aa5-a63c-95e2b8065897/download171f3eaa3e59342684186d009b34b4b1MD59THUMBNAILsolis-paucar-cesar-augusto.pdf.jpgsolis-paucar-cesar-augusto.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4150https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/f0b7851c-4f81-4cf2-bb49-e64f962d55f5/download6023ec213d99983deb83bcbf9051896cMD56Informe Turnitin.pdf.jpgInforme Turnitin.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3401https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d27c5ece-f30a-42ff-8af7-57643a99c8d3/download19cd214518fbd670893f96274ed2592fMD58Formulario BAN.pdf.jpgFormulario BAN.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5484https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/bba8e0ca-c257-481b-a966-bba10805005f/downloade21c7bee5724c7cd7e4ec4b908003560MD51020.500.12996/7310oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/73102025-09-12 22:03:42.306https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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