Detección de soja, sorgo de Alepo y rama negra mediante información espectral y análisis multivariado

Autores
Nomdedeu, Francisco; Toledo, Dalma
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Weber, Christian
Navarrete, Francisco J.
Descripción
La soja (Glycine max L Merril) es uno de los principales cultivos del país, en importancia agronómica y económica. La rama negra (Conyza bonariensis (L.) Cronquist.) y el sorgo de alepo (Sorghum halepense (L.) Persoon.) componen el conjunto de malezas que se encuentran presentes en el crecimiento y desarrollo del cultivo de soja incidiendo en el resultado final del mismo. La complejidad en el manejo de malezas ha aumentado exponencialmente en los últimos años debido a la aparición de biotipos resistentes a los herbicidas. En este contexto, nuevas herramientas y estrategias son requeridas para lidiar más eficientemente con las malezas, con énfasis en aquellos individuos que son resistentes o tolerantes a los herbicidas. Hoy en día existe la posibilidad de ajustar el uso de herbicidas antes de la siembra o pre-emergencia de los cultivos a través de sensores ópticos. El desafío es poder detectarlas con el cultivo ya emergido. En este trabajo se utilizó información de un sensor hiperespectral en el rango de los 380-1100 nm con una resolución espectral de 1 nm. Se graficaron las firmas espectrales del cultivo de soja, rama negra y sorgo de alepo como malezas de estudio. Los datos de reflectancia obtenidos, luego del procesamiento de los datos del sensor, se analizaron mediante análisis de cluster y componentes principales (CP). Con esta metodología se diferenció espectralmente la soja de la rama negra y el sorgo de alepo, logrando identificar regiones del espectro con mayor poder discriminativo en función de la combinación de estadios fenológicos analizados.
Ingeniero Agrónomo
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales
Materia
Ciencias Agrarias
Firmas espectrales
Sensores Remotos
Malezas
PCA
manejo sitio-específico
agricultura de precisión
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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