Estimación del índice de vegetación y coeficiente del cultivo para arroz mediante teledetección en la Estación Experimental Vista Florida, Chiclayo

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídricos
Detalles Bibliográficos
Autor: Lezma Jara, Juan Alfredo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/5383
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/5383
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Chiclayo (prov)
Coeficiente de cultivos
Variables climáticas
Oryza sativa
Perú
Evaluación
Balance hídrico
Vigilancia de cultivos
Variación estacional
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spelling Ramos Fernández, Líac0068485-1078-4da7-b4b2-7adfc62c0588Lezma Jara, Juan Alfredo2022-06-02T22:03:45Z2022-06-02T22:03:45Z2022https://hdl.handle.net/20.500.12996/5383Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos HídricosLa agricultura bajo riego requiere de mejores estimaciones de la demanda hídrica por tipos de cultivos, es por eso que, el objetivo del presente estudio fue estimar los índices de vegetación in situ y con sensores remotos así como el coeficiente del cultivo de arroz utilizando la teledetección, en los campos de arroz de la estación experimental Vista Florida, mediante la implementación de técnicas de medición remotas, uso de sensores de campo, y la metodología SEBAL, que estima la evapotranspiración real del cultivo. La ejecución del modelo involucró un ajuste interno de las variables NDVI e IAF, mediante sensores de mano. El trabajo de campo se llevó a cabo en 2018, en los campos de cultivo de la estación experimental Vista Florida, en parcelas demostrativas de 5 m x 5 m, y en el semillero con una extensión de 80 000 m2. Se determinó los índices biofísicos (NDVI, IAF) y el coeficiente del cultivo (Kc), durante el desarrollo del cultivo. Se estimaron los índices NDVI con valores promedios de 0.35, 0.52, 0.47, 0.63, 0.57 y 0.50, los índice SAVI con valores promedios de 0.17, 0.28, 0.21, 0.39, 0.35 y 0.32, índice de área foliar – IAF, con valores promedios de 0.15, 0.43, 0.25, 0.75, 0.62 y 0.51, para las fechas 11/02, 28/02, 07/03, 24/04, 10/05 y 03/06, respectivamente. Los resultados de NDVI e IAF de campo comparados con el VANT obtuvieron una misma tendencia y un coeficiente de correlación de 0.95 y 0.90, respectivamente, además se obtuvieron valores de eficiencia de ajuste del índice NashStuclife de 0.90 y 0.80, representando un ajuste de excelente para NDVI y muy bueno para IAF. Del mismo modo, al comparar los valores del VANT con datos de las imágenes satelitales se obtuvo una misma tendencia y un coeficiente de correlación de 0.92 y 0.90, respectivamente, asimismo, se obtuvieron valores de eficiencia de ajuste del índice de NashStucliffe de 0.60 y 0.88 para NDVI y IAF, representando un ajuste bueno y muy bueno, respectivamente. Con los ajustes ya realizados se procedió a la estimación del coeficiente del cultivo, resultando valores promedios de 0.64, 0.85, 0.79, 0.98, 0.91 y 0.82 para las fechas 11/02, 28/02, 07/03, 24/04 y 03/06, respectivamente, los que se ajustan al estado fenológico del cultivo de arroz.Irrigated agriculture requires better estimates of water demand by type of crop, which is why the objective of the present study was to estimate vegetation indices in situ and with remote sensors, as well as the coefficient of rice cultivation using remote sensing., in the rice fields of the Vista Florida experimental station, through the implementation of remote measurement techniques, use of field sensors, and the SEBAL methodology, which estimates the actual evapotranspiration of the crop. The execution of the model involved an internal adjustment of the NDVI and IAF variables, using hand-held sensors. The fieldwork was carried out in 2018, in the cultivation fields of the Vista Florida experimental station, in demonstration plots of 5m x 5m and in its 80 000 m2 seedbed. Biophysical indices (NDVI, IAF) and crop coefficient (Kc) were determined during crop development. The NDVI were estimated with average values of 0.35, 0.52, 0.47, 0.63, 0.57 and 0.50; the SAVI with average values of 0.17, 0.28, 0.21, 0.39, 0.35 and 0.32, leaf area index - IAF, with average values of 0.15, 0.43, 0.25, 0.75, 0.62 and 0.51, for dates 11/02, 28/02, 07/03, 24/04, 10/05 y 03/06, respectively. The results of NDVI and IAF in the field compared with the UAV obtained the same trend and a correlation coefficient of 0.95 and 0.90, respectively, in addition, adjustment efficiency values of the Nash-Stuclife index of 0.90 and 0.80 were obtained, representing an adjustment of excellent for NDVI and very good for IAF. In the same way, when comparing the UAV values with data from satellite images, the same trend was obtained and a correlation coefficient of 0.92 and 0.90, respectively, also, adjustment efficiency values of the Nash Stucliffe index of 0.60 and 0.88 for NDVI and IAF, representing a good and very good fit, respectively. With the adjustments already made, the crop coefficient was estimated, resulting in average values of 0.64, 0.85, 0.79, 0.98, 0.91and 0.82 for the dates 02/11, 02/28, 03/07, 04/24 and 03 / 06, respectively, those that adjust to the phenological state of the rice crop.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Chiclayo (prov)Coeficiente de cultivosVariables climáticasOryza sativaPerúEvaluaciónBalance hídricoVigilancia de cultivosVariación estacionalhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.01Estimación del índice de vegetación y coeficiente del cultivo para arroz mediante teledetección en la Estación Experimental Vista Florida, Chiclayoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUIngeniería AgrícolaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería AgrícolaIngeniero Agrícola43303809https://orcid.org/0000-0003-3946-718807462206https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional811096Ramos Taipe, Cayo LeonidasZorogastua Cruz, Percy ErnestoEnciso Gutiérrez, Antonio CelestinoORIGINALlezma-jara-juan-alfredo.pdflezma-jara-juan-alfredo.pdfTexto completoapplication/pdf10099468https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/71086a4d-71aa-4ac3-ba54-adef76167163/download52ec88b3f751f45eadd447dc50cdfe28MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/df0a0327-e79e-4cdb-bef8-3d319d970c40/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD52TEXTlezma-jara-juan-alfredo.pdf.txtlezma-jara-juan-alfredo.pdf.txtExtracted texttext/plain217502https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/a6972e53-e9be-4e01-acea-17b1a63faa01/download9c5f977f48542688faefbc1d54758467MD53THUMBNAILlezma-jara-juan-alfredo.pdf.jpglezma-jara-juan-alfredo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3410https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d4824d02-7bfe-4a3d-88a2-6566905e0713/downloadad45443dd9e3ee3af038b1b4e1bb43fbMD5420.500.12996/5383oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/53832023-01-05 04:35:25.065https://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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Estimación del índice de vegetación y coeficiente del cultivo para arroz mediante teledetección en la Estación Experimental Vista Florida, Chiclayo
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