Determinación de ambientes productivos a nivel de lote en el centro-sur de Entre Ríos y en el noroeste bonaerense a partir de dos fuentes de información.
Gonçalves Vila Cova, Carola. Universidad Nacional de Luján; Argentina.
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Universidad Nacional de Luján
2026
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I62-R168-rediunlu-37422026-02-25T12:09:24Z Determinación de ambientes productivos a nivel de lote en el centro-sur de Entre Ríos y en el noroeste bonaerense a partir de dos fuentes de información. Gonçalves Vila Cova, Carola Kemerer, Alejandra Cecilia Mapas de rendimiento NDVI Zonas de manejo Agricultura de precisión Ambientes productivos Gonçalves Vila Cova, Carola. Universidad Nacional de Luján; Argentina. El sector agrícola se enfrenta a desafíos significativos, satisfacer la demanda de alimentos para la creciente población mundial y conservar el medio ambiente. En este contexto los sistemas de producción agrícola deben ser más eficientes sin expandir la superficie cultivada. La agricultura de precisión utiliza información espacial para optimizar la producción, definiendo zonas de manejo (ZM) o ambientes productivos como regiones homogéneas dentro de un lote con factores limitantes similares y heterogéneas entre sí. La identificación de estas ZM no solo reduce costos de producción, sino que también ayuda a mitigar los impactos ambientales de las actividades agrícolas. Este trabajo se centró en evaluar la congruencia entre las ambientaciones realizadas en diferentes lotes de Entre Ríos y Buenos Aires a partir de imágenes históricas de NDVI y mapas de rendimiento como estrategia de validación cruzada para reforzar la confiabilidad en las decisiones tomadas. Se empleó el método no jerárquico de agrupamiento k-means y se realizó la clasificación de cada grupo de datos normalizados en tres conglomerados. Los datos de rendimiento mostraron una mayor variabilidad en comparación con el NDVI, sugiriendo que el rendimiento captura de manera más completa las condiciones acumulativas a lo largo de la campaña. El análisis de congruencia entre ambas clasificaciones, realizado con la herramienta “cambio de cobertura de suelo” del complemento SCP de QGIS, reveló una alta congruencia en los dos lotes de Entre Ríos (80% y 59,41%) y menor en los dos lotes de Buenos Aires (48,70% y 43,99%). El NDVI tendió a sobrevalorar los píxeles, clasificándolos en categorías más altas que el rendimiento, lo cual se atribuyó a la saturación del índice y a la dependencia de fechas de captura específicas. La mayor congruencia entre NDVI y rendimiento en los lotes de Entre Ríos podría estar asociada a una mayor heterogeneidad edáfica y topográfica vinculada a procesos de erosión hídrica. En contraste, los lotes de Buenos Aires presentan un relieve más homogéneo y limitantes por anegamiento, lo que reduciría la capacidad del NDVI para reflejar diferencias de productividad. El análisis de variabilidad temporal indicó que la jerarquía entre ambientes se mantuvo constante para ambas variables a lo largo del tiempo y que, en algunos casos, esta variabilidad resultó ser más relevante que la espacial. Las imágenes satelitales de acceso libre y gratuito pueden ser una alternativa factible y confiable para delimitar ZM cuando no se cuenta con mapas de rendimiento. Para mejorar el análisis futuro, se podría aumentar el número de imágenes de NDVI, establecer un umbral de coeficiente de variación para decidir sobre el manejo variable de los lotes y considerar otros índices de vegetación que superen las limitaciones del NDVI. 2026-02-25T11:38:56Z 2026-02-25T11:38:56Z 2025 Thesis info:eu-repo/semantics/masterThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://ri.unlu.edu.ar/xmlui/handle/rediunlu/3742 spa es https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf application/pdf Universidad Nacional de Luján |
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