Modelos simples para estimar cobertura de suelo agrícola a partir de imágenes MODIS: aplicación a la zona central de Córdoba (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 rédito...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2013
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/93461 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
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