Modelos simples para estimar cobertura de suelo agrícola a partir de Imágenes MODIS: aplicación a la zona central de Córdoba (Argentina)

Autores
Bocco, Mónica; Ovando, Gustavo Gabriel; Sayago, Silvina; Willington, Enrique
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Ponencia presentada en 42º Jornadas Argentinas de Informática (JAiiO). V Congreso Argentino de AgroInformática (CAI). Córdoba, Argentina, 16 al 20 de septiembre de 2013
Fil: Bocco, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Sayago, Silvina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Willington, Enrique. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Las imágenes provenientes de sensores remotos constituyen una importante fuente de información sobre cultivos que puede utilizarse para obtener parámetros agronómicos. La soja (Glycine max (L.) Merrill) y el maíz (Zea mays L.) son los cultivos más importantes en Argentina, por área sembrada y réditos económicos producidos. En este trabajo se desarrollaron modelos matemáticos simples para evaluar porcentaje de cobertura de suelo por soja y maíz, a partir de diferentes índices de vegetación derivados del Moderate?resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Los índices de vegetación considerados fueron: de diferencia normalizada (NDVI), Índice ajustado por el suelo SAVI, su modificación MSAVI, la Razón Simple (SR) y el índice perpendicular de vegetación (PVI). El comportamiento de los modelos fue muy bueno y los resultados mostraron que, excepto para SR, un modelo lineal puede predecir Porcentaje de cobertura de suelo por soja y maíz, con valores de R2>0,86.
Fil: Bocco, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Sayago, Silvina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Willington, Enrique. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fuente
Anales del CAI 2013
https://42jaiio.sadio.org.ar/proceedings/simposios/CAI_Contribuciones.htm
Materia
Modelos
Sensores remotos
Índice de vegetación
MODIS
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:11086/21945
Acceder
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