Análisis de la variabilidad espacial del estado hídrico de un olivar superintensivo
- Autores
- Gimenez Valenzuela, Rodrigo; Capraro, Flavio; Campillo, Pedro; Gentili Rey, Luciana; Pierantozzi, Pierluigi
- Año de publicación
- 2023
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Las estrategias de manejo de cultivo en la olivicultura moderna están orientándose al desarrollo de olivares superintensivos que incluyen sistemas de riego presurizado. El análisis de la variabilidad espacial y temporal del estado hídrico es de gran relevancia. El monitoreo de cada parcela es altamente requerido, en este sentido, las herramientas de sensado remoto y análisis estadístico brindan soluciones acordes a la Agricultura de Precisión. En este trabajo se presenta un análisis sobre la variabilidad del estado hídrico de un olivar superintensivo a partir de la generación y estudio de mapas de la temperatura del cultivo, del índice de estrés hídrico (CWSI) y de índices de cultivo (NDVI y NDRE) generados con imágenes termográficas y multiespectrales. Se usaron cámaras FLIR - VUE640R y Micasense - RedEdge montadas en un dron que sobrevoló el olivar. Para lograr variabilidad en el estado hídrico del olivar se realizó un ensayo de riego controlado donde se aplicaron cuatro tratamientos con reposición de 100%, 70%, 50% y 25% de la demanda real. Los valores de Tc, CWSI, NDVI y NDRE de cada tratamiento fueron analizados espacialmente y contrastados con mediciones del potencial hídrico de la hoja. Se observó que Tc y CWSI son indicadores sensibles y adecuados para determinar la variabilidad del estado hídrico; mayores valores de Tc y CWSI se registraron en los tratamientos con menor aporte de riego en comparación con plantas bien regadas. Los índices del cultivo NDVI y NDRE no presentaron diferencias significativas. La experiencia fue realizada en un cuadro de olivos ubicado en la provincia de San Juan, Argentina.
EEA San Juan
Fil: Gimenez Valenzuela, Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Automática; Argentina
Fil: Gimenez Valenzuela, Rodrigo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentina
Fil: Capraro, Flavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Automática; Argentina
Fil: Capraro, Flavio. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentina
Fil: Campillo, Pedro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Automática; Argentina
Fil: Campillo, Pedro. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentina
Fil: Gentili Rey, Luciana Cynthia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.
Fil: Pierantozzi, Pierluigi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina. - Fuente
- RPIC 2023 : Actas de la XX Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control, p. 365-370
- Materia
-
Olea europaea
Riego
Agricultura Digital
Termografía
Estrés de Sequia
Irrigation
Digital Agriculture
Thermography
Drought Stress
Olivo - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
- OAI Identificador
- oai:localhost:20.500.12123/23681
Ver los metadatos del registro completo
id |
INTADig_88255994dadf65aa65a7b6157c2c1c15 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:localhost:20.500.12123/23681 |
network_acronym_str |
INTADig |
repository_id_str |
l |
network_name_str |
INTA Digital (INTA) |
spelling |
Análisis de la variabilidad espacial del estado hídrico de un olivar superintensivoGimenez Valenzuela, RodrigoCapraro, FlavioCampillo, PedroGentili Rey, LucianaPierantozzi, PierluigiOlea europaeaRiegoAgricultura DigitalTermografíaEstrés de SequiaIrrigationDigital AgricultureThermographyDrought StressOlivoLas estrategias de manejo de cultivo en la olivicultura moderna están orientándose al desarrollo de olivares superintensivos que incluyen sistemas de riego presurizado. El análisis de la variabilidad espacial y temporal del estado hídrico es de gran relevancia. El monitoreo de cada parcela es altamente requerido, en este sentido, las herramientas de sensado remoto y análisis estadístico brindan soluciones acordes a la Agricultura de Precisión. En este trabajo se presenta un análisis sobre la variabilidad del estado hídrico de un olivar superintensivo a partir de la generación y estudio de mapas de la temperatura del cultivo, del índice de estrés hídrico (CWSI) y de índices de cultivo (NDVI y NDRE) generados con imágenes termográficas y multiespectrales. Se usaron cámaras FLIR - VUE640R y Micasense - RedEdge montadas en un dron que sobrevoló el olivar. Para lograr variabilidad en el estado hídrico del olivar se realizó un ensayo de riego controlado donde se aplicaron cuatro tratamientos con reposición de 100%, 70%, 50% y 25% de la demanda real. Los valores de Tc, CWSI, NDVI y NDRE de cada tratamiento fueron analizados espacialmente y contrastados con mediciones del potencial hídrico de la hoja. Se observó que Tc y CWSI son indicadores sensibles y adecuados para determinar la variabilidad del estado hídrico; mayores valores de Tc y CWSI se registraron en los tratamientos con menor aporte de riego en comparación con plantas bien regadas. Los índices del cultivo NDVI y NDRE no presentaron diferencias significativas. La experiencia fue realizada en un cuadro de olivos ubicado en la provincia de San Juan, Argentina.EEA San JuanFil: Gimenez Valenzuela, Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Automática; ArgentinaFil: Gimenez Valenzuela, Rodrigo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; ArgentinaFil: Capraro, Flavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Automática; ArgentinaFil: Capraro, Flavio. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; ArgentinaFil: Campillo, Pedro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Automática; ArgentinaFil: Campillo, Pedro. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; ArgentinaFil: Gentili Rey, Luciana Cynthia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.Fil: Pierantozzi, Pierluigi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.Universidad Nacional de Misiones2025-09-04T14:44:12Z2025-09-04T14:44:12Z2023-11-01info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12123/23681https://www.rpic.com.ar/ediciones-anteriores/2023/home978-950-766-230-0RPIC 2023 : Actas de la XX Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control, p. 365-370reponame:INTA Digital (INTA)instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariaspainfo:eu-repograntAgreement/INTA/2023-PE-L02-I003, Gestión sostenible de los recursos naturales para la producción y la población rural en ambientes áridos, con énfasis en el recurso hídricoinfo:eu-repograntAgreement/INTA/2023-PE-L01-I105, Generación de conocimientos, tecnologías e innovaciones para una fruticultura sostenible adaptadas al riesgo ambiental y a la mecanizacióninfo:eu-repograntAgreement/INTA/2023-PD-L01-I102, Bases ecofisiológicas para mejorar la adaptación de los cultivos a la variabilidad ambiental mediante el manejo agronómico y el mejoramiento genéticoinfo:eu-repograntAgreement/INTA/2023-PD-L06-I080, AgTech: soluciones tecnológicas para los procesos productivos del agro 4.0info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)2025-09-29T13:47:30Zoai:localhost:20.500.12123/23681instacron:INTAInstitucionalhttp://repositorio.inta.gob.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://repositorio.inta.gob.ar/oai/requesttripaldi.nicolas@inta.gob.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:l2025-09-29 13:47:31.124INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Análisis de la variabilidad espacial del estado hídrico de un olivar superintensivo |
title |
Análisis de la variabilidad espacial del estado hídrico de un olivar superintensivo |
spellingShingle |
Análisis de la variabilidad espacial del estado hídrico de un olivar superintensivo Gimenez Valenzuela, Rodrigo Olea europaea Riego Agricultura Digital Termografía Estrés de Sequia Irrigation Digital Agriculture Thermography Drought Stress Olivo |
title_short |
Análisis de la variabilidad espacial del estado hídrico de un olivar superintensivo |
title_full |
Análisis de la variabilidad espacial del estado hídrico de un olivar superintensivo |
title_fullStr |
Análisis de la variabilidad espacial del estado hídrico de un olivar superintensivo |
title_full_unstemmed |
Análisis de la variabilidad espacial del estado hídrico de un olivar superintensivo |
title_sort |
Análisis de la variabilidad espacial del estado hídrico de un olivar superintensivo |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Gimenez Valenzuela, Rodrigo Capraro, Flavio Campillo, Pedro Gentili Rey, Luciana Pierantozzi, Pierluigi |
author |
Gimenez Valenzuela, Rodrigo |
author_facet |
Gimenez Valenzuela, Rodrigo Capraro, Flavio Campillo, Pedro Gentili Rey, Luciana Pierantozzi, Pierluigi |
author_role |
author |
author2 |
Capraro, Flavio Campillo, Pedro Gentili Rey, Luciana Pierantozzi, Pierluigi |
author2_role |
author author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Olea europaea Riego Agricultura Digital Termografía Estrés de Sequia Irrigation Digital Agriculture Thermography Drought Stress Olivo |
topic |
Olea europaea Riego Agricultura Digital Termografía Estrés de Sequia Irrigation Digital Agriculture Thermography Drought Stress Olivo |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Las estrategias de manejo de cultivo en la olivicultura moderna están orientándose al desarrollo de olivares superintensivos que incluyen sistemas de riego presurizado. El análisis de la variabilidad espacial y temporal del estado hídrico es de gran relevancia. El monitoreo de cada parcela es altamente requerido, en este sentido, las herramientas de sensado remoto y análisis estadístico brindan soluciones acordes a la Agricultura de Precisión. En este trabajo se presenta un análisis sobre la variabilidad del estado hídrico de un olivar superintensivo a partir de la generación y estudio de mapas de la temperatura del cultivo, del índice de estrés hídrico (CWSI) y de índices de cultivo (NDVI y NDRE) generados con imágenes termográficas y multiespectrales. Se usaron cámaras FLIR - VUE640R y Micasense - RedEdge montadas en un dron que sobrevoló el olivar. Para lograr variabilidad en el estado hídrico del olivar se realizó un ensayo de riego controlado donde se aplicaron cuatro tratamientos con reposición de 100%, 70%, 50% y 25% de la demanda real. Los valores de Tc, CWSI, NDVI y NDRE de cada tratamiento fueron analizados espacialmente y contrastados con mediciones del potencial hídrico de la hoja. Se observó que Tc y CWSI son indicadores sensibles y adecuados para determinar la variabilidad del estado hídrico; mayores valores de Tc y CWSI se registraron en los tratamientos con menor aporte de riego en comparación con plantas bien regadas. Los índices del cultivo NDVI y NDRE no presentaron diferencias significativas. La experiencia fue realizada en un cuadro de olivos ubicado en la provincia de San Juan, Argentina. EEA San Juan Fil: Gimenez Valenzuela, Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Automática; Argentina Fil: Gimenez Valenzuela, Rodrigo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentina Fil: Capraro, Flavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Automática; Argentina Fil: Capraro, Flavio. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentina Fil: Campillo, Pedro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Automática; Argentina Fil: Campillo, Pedro. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentina Fil: Gentili Rey, Luciana Cynthia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina. Fil: Pierantozzi, Pierluigi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina. |
description |
Las estrategias de manejo de cultivo en la olivicultura moderna están orientándose al desarrollo de olivares superintensivos que incluyen sistemas de riego presurizado. El análisis de la variabilidad espacial y temporal del estado hídrico es de gran relevancia. El monitoreo de cada parcela es altamente requerido, en este sentido, las herramientas de sensado remoto y análisis estadístico brindan soluciones acordes a la Agricultura de Precisión. En este trabajo se presenta un análisis sobre la variabilidad del estado hídrico de un olivar superintensivo a partir de la generación y estudio de mapas de la temperatura del cultivo, del índice de estrés hídrico (CWSI) y de índices de cultivo (NDVI y NDRE) generados con imágenes termográficas y multiespectrales. Se usaron cámaras FLIR - VUE640R y Micasense - RedEdge montadas en un dron que sobrevoló el olivar. Para lograr variabilidad en el estado hídrico del olivar se realizó un ensayo de riego controlado donde se aplicaron cuatro tratamientos con reposición de 100%, 70%, 50% y 25% de la demanda real. Los valores de Tc, CWSI, NDVI y NDRE de cada tratamiento fueron analizados espacialmente y contrastados con mediciones del potencial hídrico de la hoja. Se observó que Tc y CWSI son indicadores sensibles y adecuados para determinar la variabilidad del estado hídrico; mayores valores de Tc y CWSI se registraron en los tratamientos con menor aporte de riego en comparación con plantas bien regadas. Los índices del cultivo NDVI y NDRE no presentaron diferencias significativas. La experiencia fue realizada en un cuadro de olivos ubicado en la provincia de San Juan, Argentina. |
publishDate |
2023 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2023-11-01 2025-09-04T14:44:12Z 2025-09-04T14:44:12Z |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/20.500.12123/23681 https://www.rpic.com.ar/ediciones-anteriores/2023/home 978-950-766-230-0 |
url |
http://hdl.handle.net/20.500.12123/23681 https://www.rpic.com.ar/ediciones-anteriores/2023/home |
identifier_str_mv |
978-950-766-230-0 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repograntAgreement/INTA/2023-PE-L02-I003, Gestión sostenible de los recursos naturales para la producción y la población rural en ambientes áridos, con énfasis en el recurso hídrico info:eu-repograntAgreement/INTA/2023-PE-L01-I105, Generación de conocimientos, tecnologías e innovaciones para una fruticultura sostenible adaptadas al riesgo ambiental y a la mecanización info:eu-repograntAgreement/INTA/2023-PD-L01-I102, Bases ecofisiológicas para mejorar la adaptación de los cultivos a la variabilidad ambiental mediante el manejo agronómico y el mejoramiento genético info:eu-repograntAgreement/INTA/2023-PD-L06-I080, AgTech: soluciones tecnológicas para los procesos productivos del agro 4.0 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Misiones |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Misiones |
dc.source.none.fl_str_mv |
RPIC 2023 : Actas de la XX Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control, p. 365-370 reponame:INTA Digital (INTA) instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria |
reponame_str |
INTA Digital (INTA) |
collection |
INTA Digital (INTA) |
instname_str |
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria |
repository.name.fl_str_mv |
INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria |
repository.mail.fl_str_mv |
tripaldi.nicolas@inta.gob.ar |
_version_ |
1844619208986460160 |
score |
12.559606 |