Procesamiento de imágenes multiespectrales captadas con drones para evaluar el índice de vegetación de diferencia normalizada en plantaciones de café variedad Castillo

El café es un producto importante en la economía colombiana que aporta en alto grado a los ingresos de los agricultores en el departamento de Cauca, quienes buscan aumentar su rentabilidad mediante procesos diferenciados en el cultivo y valor agregado en la cosecha. En la actualidad, el manejo agron...

Full description

Autores:
Bonnaire Rivera, Lou
Montoya Bonilla, Bibiana
Obando Vidal, Francisco
Tipo de recurso:
Article of investigation
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Agrosavia
Repositorio:
Agrosavia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.agrosavia.co:20.500.12324/37561
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12324/37561
Palabra clave:
investigación agropecuaria - A50
Agricultura de precisión
Café
Imágenes Multiespectrales
Sistemas De Información Geográfica
Transversal
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_92363
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1731
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_36765
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_35131
Rights
License
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
id Agrosavia2_331fec6aa11260a8166064288e329d83
oai_identifier_str oai:repository.agrosavia.co:20.500.12324/37561
network_acronym_str Agrosavia2
network_name_str Agrosavia
repository_id_str
spelling Bonnaire Rivera, Lou2c6d7b79-e6a3-41eb-b654-45cfab7c067bMontoya Bonilla, Bibiana2706e9bc-2483-47f7-8368-9af60339f89fObando Vidal, Franciscoc30bfec5-a287-430f-8225-ae54335aacce2022-11-02T16:11:19Z2022-11-02T16:11:19Z2021http://hdl.handle.net/20.500.12324/3756110.21930/rcta.vol22_num1_art:1578reponame:Biblioteca Digital Agropecuaria de Colombiarepourl:https://repository.agrosavia.coinstname:Corporación colombiana de investigación agropecuaria AGROSAVIAEl café es un producto importante en la economía colombiana que aporta en alto grado a los ingresos de los agricultores en el departamento de Cauca, quienes buscan aumentar su rentabilidad mediante procesos diferenciados en el cultivo y valor agregado en la cosecha. En la actualidad, el manejo agronómico se hace de manera tradicional y por plantas al azar, lo que limita la visión general del estado del lote. La agricultura de precisión es una herramienta que hace más confiable el manejo del cultivo al considerar sus diferentes características agroclimáticas. El presente estudio evidencia el uso de imágenes multiespectrales del terreno tomadas con drones para determinar de forma temprana el estado nutricional de las plantas. Como resultado, se consolidó un sistema de información que permitió el procesamiento de imágenes por medio de un algoritmo que calcula el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI, por su sigla en inglés). En el cultivo de café variedad Castillo se alcanzaron valores de NDVI superiores a 0,8. Al contrastar los datos obtenidos por el dron con los datos registrados en tierra mediante un espectrómetro foliar y una prueba de Tukey (p = 0,05), se evidenciaron diferencias significativas entre los métodos de evaluación.Café-Coffeaapplication/pdfspaCorporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIAMosquera (Colombia)Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Acceso a texto completohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Ciencia y Tecnología Agropecuaria; Vol. 22 No. 1 (2021): Revista Ciencia & Tecnología Agropecuaria; 1-16Procesamiento de imágenes multiespectrales captadas con drones para evaluar el índice de vegetación de diferencia normalizada en plantaciones de café variedad CastilloProcessing multispectral imaging captured by drones to evaluate the normalized difference vegetation index of Castillocoffee plantationsinvestigación agropecuaria - A50Agricultura de precisiónCaféImágenes MultiespectralesSistemas De Información GeográficaTransversalhttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_92363http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1731http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_36765http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_35131InvestigadorProfesionalCientíficoarticleArtículo científicohttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:eu-repo/semantics/articlehttps://purl.org/redcol/resource_type/ARTCiencia y Tecnología Agropecuaria221116ColombiaORIGINALVer_Documento_37561.pdfVer_Documento_37561.pdfapplication/pdf6424970https://repository.agrosavia.co/bitstream/20.500.12324/37561/1/Ver_Documento_37561.pdf72f4f834c0f51ebfc43df6062bbef419MD51open accessTHUMBNAILVer_Documento_37561.pdf.jpgVer_Documento_37561.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7034https://repository.agrosavia.co/bitstream/20.500.12324/37561/2/Ver_Documento_37561.pdf.jpg810e39f906bba94cf49f962b809cb34cMD52open access20.500.12324/37561oai:repository.agrosavia.co:20.500.12324/375612023-10-30 10:54:37.175open accessAgrosavia - Corporación colombiana de investigación agropecuariabac@agrosavia.co
dc.title.spa.fl_str_mv Procesamiento de imágenes multiespectrales captadas con drones para evaluar el índice de vegetación de diferencia normalizada en plantaciones de café variedad Castillo
dc.title.translated.eng.fl_str_mv Processing multispectral imaging captured by drones to evaluate the normalized difference vegetation index of Castillocoffee plantations
title Procesamiento de imágenes multiespectrales captadas con drones para evaluar el índice de vegetación de diferencia normalizada en plantaciones de café variedad Castillo
spellingShingle Procesamiento de imágenes multiespectrales captadas con drones para evaluar el índice de vegetación de diferencia normalizada en plantaciones de café variedad Castillo
investigación agropecuaria - A50
Agricultura de precisión
Café
Imágenes Multiespectrales
Sistemas De Información Geográfica
Transversal
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_92363
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1731
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_36765
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_35131
title_short Procesamiento de imágenes multiespectrales captadas con drones para evaluar el índice de vegetación de diferencia normalizada en plantaciones de café variedad Castillo
title_full Procesamiento de imágenes multiespectrales captadas con drones para evaluar el índice de vegetación de diferencia normalizada en plantaciones de café variedad Castillo
title_fullStr Procesamiento de imágenes multiespectrales captadas con drones para evaluar el índice de vegetación de diferencia normalizada en plantaciones de café variedad Castillo
title_full_unstemmed Procesamiento de imágenes multiespectrales captadas con drones para evaluar el índice de vegetación de diferencia normalizada en plantaciones de café variedad Castillo
title_sort Procesamiento de imágenes multiespectrales captadas con drones para evaluar el índice de vegetación de diferencia normalizada en plantaciones de café variedad Castillo
dc.creator.fl_str_mv Bonnaire Rivera, Lou
Montoya Bonilla, Bibiana
Obando Vidal, Francisco
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Bonnaire Rivera, Lou
Montoya Bonilla, Bibiana
Obando Vidal, Francisco
dc.subject.fao.spa.fl_str_mv investigación agropecuaria - A50
topic investigación agropecuaria - A50
Agricultura de precisión
Café
Imágenes Multiespectrales
Sistemas De Información Geográfica
Transversal
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_92363
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1731
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_36765
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_35131
dc.subject.agrovoc.spa.fl_str_mv Agricultura de precisión
Café
Imágenes Multiespectrales
Sistemas De Información Geográfica
dc.subject.red.spa.fl_str_mv Transversal
dc.subject.agrovocuri.none.fl_str_mv http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_92363
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1731
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_36765
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_35131
description El café es un producto importante en la economía colombiana que aporta en alto grado a los ingresos de los agricultores en el departamento de Cauca, quienes buscan aumentar su rentabilidad mediante procesos diferenciados en el cultivo y valor agregado en la cosecha. En la actualidad, el manejo agronómico se hace de manera tradicional y por plantas al azar, lo que limita la visión general del estado del lote. La agricultura de precisión es una herramienta que hace más confiable el manejo del cultivo al considerar sus diferentes características agroclimáticas. El presente estudio evidencia el uso de imágenes multiespectrales del terreno tomadas con drones para determinar de forma temprana el estado nutricional de las plantas. Como resultado, se consolidó un sistema de información que permitió el procesamiento de imágenes por medio de un algoritmo que calcula el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI, por su sigla en inglés). En el cultivo de café variedad Castillo se alcanzaron valores de NDVI superiores a 0,8. Al contrastar los datos obtenidos por el dron con los datos registrados en tierra mediante un espectrómetro foliar y una prueba de Tukey (p = 0,05), se evidenciaron diferencias significativas entre los métodos de evaluación.
publishDate 2021
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-11-02T16:11:19Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-11-02T16:11:19Z
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.localeng.eng.fl_str_mv article
dc.type.local.spa.fl_str_mv Artículo científico
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.redcol.none.fl_str_mv https://purl.org/redcol/resource_type/ART
format http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12324/37561
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv 10.21930/rcta.vol22_num1_art:1578
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital Agropecuaria de Colombia
dc.identifier.repourl.none.fl_str_mv repourl:https://repository.agrosavia.co
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Corporación colombiana de investigación agropecuaria AGROSAVIA
url http://hdl.handle.net/20.500.12324/37561
identifier_str_mv 10.21930/rcta.vol22_num1_art:1578
reponame:Biblioteca Digital Agropecuaria de Colombia
repourl:https://repository.agrosavia.co
instname:Corporación colombiana de investigación agropecuaria AGROSAVIA
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartofjournal.spa.fl_str_mv Ciencia y Tecnología Agropecuaria
dc.relation.citationvolume.none.fl_str_mv 22
dc.relation.citationissue.none.fl_str_mv 1
dc.relation.citationstartpage.none.fl_str_mv 1
dc.relation.citationendpage.none.fl_str_mv 16
dc.rights.*.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.acceso.none.fl_str_mv Acceso a texto completo
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Acceso a texto completo
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.country.spa.fl_str_mv Colombia
dc.publisher.spa.fl_str_mv Corporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIA
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv Mosquera (Colombia)
dc.source.spa.fl_str_mv Revista Ciencia y Tecnología Agropecuaria; Vol. 22 No. 1 (2021): Revista Ciencia & Tecnología Agropecuaria; 1-16
institution Agrosavia
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.agrosavia.co/bitstream/20.500.12324/37561/1/Ver_Documento_37561.pdf
https://repository.agrosavia.co/bitstream/20.500.12324/37561/2/Ver_Documento_37561.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 72f4f834c0f51ebfc43df6062bbef419
810e39f906bba94cf49f962b809cb34c
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Agrosavia - Corporación colombiana de investigación agropecuaria
repository.mail.fl_str_mv bac@agrosavia.co
_version_ 1814380249221169152