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Aplicación de una metodología de análisis de datos obtenidos por percepción remota orientados a la estimación de la productividad de caña para panela al cuantificar el NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada)

Universidad Cooperativa de Colombia (UCC)
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Fabio Rueda Calier

PhD, Universidade Federal de Pernambuco. Profesor, Universidad Cooperativa de Colombia (UCC). Bucaramanga, Colombia
British American Tobacco Colombia. San Gil, Colombia
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Luis Alfonso Peñaranda Mallungo

Especialista, Universidad Industrial de Santander. Gerente de Compra de Tabaco, British American Tobacco Colombia. San Gil, Colombia.
Servicio Nacional de Aprendizaje SENA. Piedecuesta, Colombia
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Wilmer Leonardo Velásquez Vargas

Ingeniero agrícola, Fundación Universitaria de San Gil (Unisangil). Instructor Agrícola Población víctima de la violencia,
Servicio Nacional de Aprendizaje SENA. Piedecuesta, Colombia
Planes de Ordenación y Manejo de Cuencas Hidrográficas (Pomcas), Engineering for the Management and Environmental Soil. SAS. EMES. Bogotá, Colombia
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Sergio Antonio Díaz Báez

Ingeniero agrícola, Fundación Universitaria de San Gil (Unisangil). Asistente en Formulación de Planes de Ordenación y Manejo de Cuencas Hidrográficas
(Pomcas), Engineering for the Management and Environmental Soil. SAS. EMES. Bogotá, Colombia
Percepción remota SIG NDVI producción

Resumen

La estimación de la productividad en caña de azúcar resulta de gran importancia para la economía colombiana. En el presente trabajo, se aplica el modelo de Productividad Primaria Neta (PPN) a escala regional de Kumar y Monteith. Se hacen análisis espacio-temporales con técnicas de geomática y caracterización edafoclimáticas del entorno. También, se realizaron monitoreos de campo, para adquirir la información fisiológica de las plantas evaluadas y las condiciones edáficas de la plantación objeto de estudio. Los datos colectados fueron analizados en el software ArcGIS 10.1. Como resultado, se obtuvo una serie de mapas temáticos de la distribución espacio-temporal de las características del suelo y biofísicas de la plantación. Se calcularon las variables fPAR, PAR, EUR de la ecuación del modelo, mediante percepción remota y modelos matemáticos relacionados a través del índice de vegetación de diferencia normalizada (por su sigla en inglés, NDVI) y radiación fotosintética incidente registrada por el sensor en tierra. Esta información se validó mediante pruebas de laboratorio de las propiedades físicas y químicas de suelos, para comparar las condiciones edafoclimáticas y las variables biofísicas relacionadas con la ganancia de biomasa. Los resultados muestran que de la información geográfica (SIG) y los datos edáficos y climáticos registrados en campo permiten anticipar las respuestas fisiológicas de la plantación, objetivo de estudio en el presente trabajo.

Fabio Rueda Calier, Universidad Cooperativa de Colombia (UCC)

PhD, Universidade Federal de Pernambuco. Profesor, Universidad Cooperativa de Colombia (UCC). Bucaramanga, Colombia

Luis Alfonso Peñaranda Mallungo, British American Tobacco Colombia. San Gil, Colombia

Especialista, Universidad Industrial de Santander. Gerente de Compra de Tabaco, British American Tobacco Colombia. San Gil, Colombia.

Wilmer Leonardo Velásquez Vargas, Servicio Nacional de Aprendizaje SENA. Piedecuesta, Colombia

Ingeniero agrícola, Fundación Universitaria de San Gil (Unisangil). Instructor Agrícola Población víctima de la violencia,
Servicio Nacional de Aprendizaje SENA. Piedecuesta, Colombia

Sergio Antonio Díaz Báez, Planes de Ordenación y Manejo de Cuencas Hidrográficas (Pomcas), Engineering for the Management and Environmental Soil. SAS. EMES. Bogotá, Colombia

Ingeniero agrícola, Fundación Universitaria de San Gil (Unisangil). Asistente en Formulación de Planes de Ordenación y Manejo de Cuencas Hidrográficas
(Pomcas), Engineering for the Management and Environmental Soil. SAS. EMES. Bogotá, Colombia
Rueda Calier, F., Peñaranda Mallungo, L. A., Velásquez Vargas, W. L., & Díaz Báez, S. A. (2015). Aplicación de una metodología de análisis de datos obtenidos por percepción remota orientados a la estimación de la productividad de caña para panela al cuantificar el NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada). Ciencia Y Tecnología Agropecuaria, 16(1), 25–40. https://doi.org/10.21930/rcta.vol16_num1_art:377

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