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

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Ponencia presentada en 42º Jornadas Argentinas de Informática (JAiiO). V Congreso Argentino de AgroInformática (CAI). Córdoba, Argentina, 16 al 20 de septiembre de 2013

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bocco, Mónica, Ovando, Gustavo Gabriel, Sayago, Silvina, Willington, Enrique
Formato: conferenceObject
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Modelos
Sensores remotos
Índice de vegetación
MODIS
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/21945
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R141-11086-21945
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spelling I10-R141-11086-219452023-08-30T12:59:21Z Modelos simples para estimar cobertura de suelo agrícola a partir de Imágenes MODIS: aplicación a la zona central de Córdoba (Argentina) Bocco, Mónica Ovando, Gustavo Gabriel Sayago, Silvina Willington, Enrique Modelos Sensores remotos Índice de vegetación MODIS 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. 2021-12-09T16:10:43Z 2021-12-09T16:10:43Z 2013 conferenceObject 1852-4850 http://hdl.handle.net/11086/21945 spa Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Anales del CAI 2013 https://42jaiio.sadio.org.ar/proceedings/simposios/CAI_Contribuciones.htm
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