Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión

Autores
Ovando, Gustavo Gabriel; de la Casa, Antonio Carlos; Díaz, Guillermo José; Díaz, Pablo Mariano; Bressanini, Luciano; Miranda, Cristian
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: de la Casa, Antonio Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: Díaz, Guillermo José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: Díaz, Pablo Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: Bressanini, Luciano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Miranda, Cristian. Establecimiento Las Delicias; Argentina.
La agricultura de precisión (AP) apunta a identificar la variabilidad del cultivo y del suelo en un lote para mejorar el manejo y optimizar el empleo de insumos. Los mapas de rendimiento son herramientas relevantes para planificar la AP. Los índices de vegetación (IV) provenientes de la teledetección permitenmonitorear la variación espacio-temporal de los cultivos durante la estaciónde crecimiento. El objetivo del presente trabajo fue evaluar la idoneidad dediferentes IV de Sentinel-2A para estimar el rendimiento de soja (Glycine max(L.) Merril) en el marco de la AP. El estudio se realizó empleando un mapade rendimiento de soja (campaña 2017-2018) de un lote ubicado al sur de laciudad de Córdoba, Argentina. Se calcularon IV empleando la diferencia, elcociente y la diferencia normalizada, tomando de a dos bandas de una imagende Sentinel-2A del 4/2/2018. Se computó el valor absoluto del coeficientede correlación lineal de Pearson (|r|) entre los distintos IV y el rendimientode soja. El mayor valor de |r| (0,726) correspondió a la diferencia entre lasbandas 8 (NIR) y 12 (SWIR), permitiendo reproducir con suficiente precisión yanticipación la variabilidad espacial de los rendimientos en el lote.
Precision agriculture (PA) aims to identify crop and soil variability to improve management and optimize the use of inputs. Yield maps become a relevant tool for PA planning. Vegetation indices (VI) from remote sensing allow monitoring the spatio-temporal variation of crops in the growing season. The objective of this work was to evaluate the performance of different Sentinel-2A VIs to estimate soybean (Glycine max (L.) Merril) yield within the framework of PA. The study was carried out using a soybean yield map during the 2017/2018 season from a plot located to the south of Córdoba city, Argentina. Every two bands were taken from a Sentinel-2A image from 4/Feb/2018 and VI were calculated using differences, ratios and normalized differences. The absolute value of the Pearson linear correlation coefficient (|r|) between the different IVs and soybean yield was computed. The highest value of |r| (0.726) corresponded to the difference between bands 8 (NIR) and 12 (SWIR), allowing to reproduce with sufficient precision the spatial variability of yields in the plot.
publishedVersion
Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: de la Casa, Antonio Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: Díaz, Guillermo José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: Díaz, Pablo Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: Bressanini, Luciano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Miranda, Cristian. Establecimiento Las Delicias; Argentina.
Materia
Agricultura de precisión
Rendimiento de cultivos
Soja
Teledetección
Córdoba
Argentina
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/558093
Acceder
id RDUUNC_48abd070f9630025aa545daadc0a2fa9
oai_identifier_str oai:rdu.unc.edu.ar:11086/558093
network_acronym_str RDUUNC
repository_id_str 2572
network_name_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
spelling Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisiónPerformance of different Sentinel-2A vegetation indices to estimate soybean yield in precision farmingOvando, Gustavo Gabrielde la Casa, Antonio CarlosDíaz, Guillermo JoséDíaz, Pablo MarianoBressanini, LucianoMiranda, CristianAgricultura de precisiónRendimiento de cultivosSojaTeledetecciónCórdobaArgentinaFil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.Fil: de la Casa, Antonio Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.Fil: Díaz, Guillermo José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.Fil: Díaz, Pablo Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.Fil: Bressanini, Luciano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Miranda, Cristian. Establecimiento Las Delicias; Argentina.La agricultura de precisión (AP) apunta a identificar la variabilidad del cultivo y del suelo en un lote para mejorar el manejo y optimizar el empleo de insumos. Los mapas de rendimiento son herramientas relevantes para planificar la AP. Los índices de vegetación (IV) provenientes de la teledetección permitenmonitorear la variación espacio-temporal de los cultivos durante la estaciónde crecimiento. El objetivo del presente trabajo fue evaluar la idoneidad dediferentes IV de Sentinel-2A para estimar el rendimiento de soja (Glycine max(L.) Merril) en el marco de la AP. El estudio se realizó empleando un mapade rendimiento de soja (campaña 2017-2018) de un lote ubicado al sur de laciudad de Córdoba, Argentina. Se calcularon IV empleando la diferencia, elcociente y la diferencia normalizada, tomando de a dos bandas de una imagende Sentinel-2A del 4/2/2018. Se computó el valor absoluto del coeficientede correlación lineal de Pearson (|r|) entre los distintos IV y el rendimientode soja. El mayor valor de |r| (0,726) correspondió a la diferencia entre lasbandas 8 (NIR) y 12 (SWIR), permitiendo reproducir con suficiente precisión yanticipación la variabilidad espacial de los rendimientos en el lote.Precision agriculture (PA) aims to identify crop and soil variability to improve management and optimize the use of inputs. Yield maps become a relevant tool for PA planning. Vegetation indices (VI) from remote sensing allow monitoring the spatio-temporal variation of crops in the growing season. The objective of this work was to evaluate the performance of different Sentinel-2A VIs to estimate soybean (Glycine max (L.) Merril) yield within the framework of PA. The study was carried out using a soybean yield map during the 2017/2018 season from a plot located to the south of Córdoba city, Argentina. Every two bands were taken from a Sentinel-2A image from 4/Feb/2018 and VI were calculated using differences, ratios and normalized differences. The absolute value of the Pearson linear correlation coefficient (|r|) between the different IVs and soybean yield was computed. The highest value of |r| (0.726) corresponded to the difference between bands 8 (NIR) and 12 (SWIR), allowing to reproduce with sufficient precision the spatial variability of yields in the plot.publishedVersionFil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.Fil: de la Casa, Antonio Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.Fil: Díaz, Guillermo José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.Fil: Díaz, Pablo Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.Fil: Bressanini, Luciano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Miranda, Cristian. Establecimiento Las Delicias; Argentina.2021info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfOvando, G. G., de la Casa, A. C., Díaz, G. J., Díaz, P. M., Bressanini, L., & Miranda, C. (2021). Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión. AgriScientia, 38 (2), 1-12. https://doi.org/10.31047/1668.298x.v38.n2.25148http://hdl.handle.net/11086/5580931668-298Xhttps://doi.org/10.31047/1668.298x.v38.n2.25148spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)instname:Universidad Nacional de Córdobainstacron:UNC2025-12-04T09:22:52Zoai:rdu.unc.edu.ar:11086/558093Institucionalhttps://rdu.unc.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://rdu.unc.edu.ar/oai/snrdoca.unc@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:25722025-12-04 09:22:52.645Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdobafalse
dc.title.none.fl_str_mv Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión
Performance of different Sentinel-2A vegetation indices to estimate soybean yield in precision farming
title Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión
spellingShingle Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión
Ovando, Gustavo Gabriel
Agricultura de precisión
Rendimiento de cultivos
Soja
Teledetección
Córdoba
Argentina
title_short Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión
title_full Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión
title_fullStr Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión
title_full_unstemmed Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión
title_sort Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión
dc.creator.none.fl_str_mv Ovando, Gustavo Gabriel
de la Casa, Antonio Carlos
Díaz, Guillermo José
Díaz, Pablo Mariano
Bressanini, Luciano
Miranda, Cristian
author Ovando, Gustavo Gabriel
author_facet Ovando, Gustavo Gabriel
de la Casa, Antonio Carlos
Díaz, Guillermo José
Díaz, Pablo Mariano
Bressanini, Luciano
Miranda, Cristian
author_role author
author2 de la Casa, Antonio Carlos
Díaz, Guillermo José
Díaz, Pablo Mariano
Bressanini, Luciano
Miranda, Cristian
author2_role author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Agricultura de precisión
Rendimiento de cultivos
Soja
Teledetección
Córdoba
Argentina
topic Agricultura de precisión
Rendimiento de cultivos
Soja
Teledetección
Córdoba
Argentina
dc.description.none.fl_txt_mv Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: de la Casa, Antonio Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: Díaz, Guillermo José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: Díaz, Pablo Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: Bressanini, Luciano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Miranda, Cristian. Establecimiento Las Delicias; Argentina.
La agricultura de precisión (AP) apunta a identificar la variabilidad del cultivo y del suelo en un lote para mejorar el manejo y optimizar el empleo de insumos. Los mapas de rendimiento son herramientas relevantes para planificar la AP. Los índices de vegetación (IV) provenientes de la teledetección permitenmonitorear la variación espacio-temporal de los cultivos durante la estaciónde crecimiento. El objetivo del presente trabajo fue evaluar la idoneidad dediferentes IV de Sentinel-2A para estimar el rendimiento de soja (Glycine max(L.) Merril) en el marco de la AP. El estudio se realizó empleando un mapade rendimiento de soja (campaña 2017-2018) de un lote ubicado al sur de laciudad de Córdoba, Argentina. Se calcularon IV empleando la diferencia, elcociente y la diferencia normalizada, tomando de a dos bandas de una imagende Sentinel-2A del 4/2/2018. Se computó el valor absoluto del coeficientede correlación lineal de Pearson (|r|) entre los distintos IV y el rendimientode soja. El mayor valor de |r| (0,726) correspondió a la diferencia entre lasbandas 8 (NIR) y 12 (SWIR), permitiendo reproducir con suficiente precisión yanticipación la variabilidad espacial de los rendimientos en el lote.
Precision agriculture (PA) aims to identify crop and soil variability to improve management and optimize the use of inputs. Yield maps become a relevant tool for PA planning. Vegetation indices (VI) from remote sensing allow monitoring the spatio-temporal variation of crops in the growing season. The objective of this work was to evaluate the performance of different Sentinel-2A VIs to estimate soybean (Glycine max (L.) Merril) yield within the framework of PA. The study was carried out using a soybean yield map during the 2017/2018 season from a plot located to the south of Córdoba city, Argentina. Every two bands were taken from a Sentinel-2A image from 4/Feb/2018 and VI were calculated using differences, ratios and normalized differences. The absolute value of the Pearson linear correlation coefficient (|r|) between the different IVs and soybean yield was computed. The highest value of |r| (0.726) corresponded to the difference between bands 8 (NIR) and 12 (SWIR), allowing to reproduce with sufficient precision the spatial variability of yields in the plot.
publishedVersion
Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: de la Casa, Antonio Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: Díaz, Guillermo José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: Díaz, Pablo Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
Fil: Bressanini, Luciano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Miranda, Cristian. Establecimiento Las Delicias; Argentina.
description Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Climatología y Fenología Agrícola; Argentina.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv Ovando, G. G., de la Casa, A. C., Díaz, G. J., Díaz, P. M., Bressanini, L., & Miranda, C. (2021). Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión. AgriScientia, 38 (2), 1-12. https://doi.org/10.31047/1668.298x.v38.n2.25148
http://hdl.handle.net/11086/558093
1668-298X
https://doi.org/10.31047/1668.298x.v38.n2.25148
identifier_str_mv Ovando, G. G., de la Casa, A. C., Díaz, G. J., Díaz, P. M., Bressanini, L., & Miranda, C. (2021). Desempeño de diferentes índices de vegetación de Sentinel-2 para estimar el rendimiento de soja en agricultura de precisión. AgriScientia, 38 (2), 1-12. https://doi.org/10.31047/1668.298x.v38.n2.25148
1668-298X
url http://hdl.handle.net/11086/558093
https://doi.org/10.31047/1668.298x.v38.n2.25148
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname:Universidad Nacional de Córdoba
instacron:UNC
reponame_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
collection Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname_str Universidad Nacional de Córdoba
instacron_str UNC
institution UNC
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdoba
repository.mail.fl_str_mv oca.unc@gmail.com
_version_ 1850582863869640704
score 12.703443

Publicaciones similares