Aplicación de una metodología de análisis de datos obtenidos por percepción remota orientados a la estimación de la productividad de caña para panela al cuantificar el NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada)

Abstract

La estimación de la productividad en caña de azúcar resulta de gran importancia para la economía colombiana. En el presente trabajo, se aplica el modelo de Productividad Primaria Neta (PPN) a escala regional de Kumar y Monteith. Se hacen análisis espacio-temporales con técnicas de geomática y caracterización edafoclimáticas del entorno. También, se realizaron monitoreos de campo, para adquirir la información fisiológica de las plantas evaluadas y las condiciones edáficas de la plantación objeto de estudio. Los datos colectados fueron analizados en el software ArcGIS 10.1. Como resultado, se obtuvo una serie de mapas temáticos de la distribución espacio-temporal de las características del suelo y biofísicas de la plantación. Se calcularon las variables fPAR, PAR, EUR de la ecuación del modelo, mediante percepción remota y modelos matemáticos relacionados a través del índice de vegetación de diferencia normalizada (por su sigla en inglés, NDVI) y radiación fotosintética incidente registrada por el sensor en tierra. Esta información se validó mediante pruebas de laboratorio de las propiedades físicas y químicas de suelos, para comparar las condiciones edafoclimáticas y las variables biofísicas relacionadas con la ganancia de biomasa. Los resultados muestran que de la información geográfica (SIG) y los datos edáficos y climáticos registrados en campo permiten anticipar las respuestas fisiológicas de la plantación, objetivo de estudio en el presente trabajo.

Keywords

• Percepción remota
• SIG
• NDVI
• producción