Modelos para la estimación del rendimiento de la caña de azúcar en Costa Rica con datos de campo e índices de vegetación
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| Ημερομηνία έκδοσης: | 2023 |
| Περιγραφή: | La teledetección proporciona información de importancia en la estimación de rendimientos de caña de azúcar, ya que su abordaje temporal y espacial permite hacer el seguimiento del cultivo durante su ciclo fenológico. El objetivo de este trabajo era aplicar un método operativo para la estimación del rendimiento agrícola e industrial a través de la combinación de variables de campo con índices de vegetación, calculados con los sensores satelitales a bordo de Sentinel-2 y Landsat-8 en una cooperativa de Costa Rica. Se utilizaron además registros históricos de cosecha y meses de inicio del ciclo fenológico para estimar mediante regresiones lineales múltiples los rendimientos. La integración de registros históricos y el índice de vegetación Simple Ratio(SR), calculados en distintas etapas del ciclo fenológico (en los meses de septiembre, diciembre y enero), permitió obtener un modelo de estimación del rendimiento agrícola (toneladas de caña de azúcar por hectárea) con un coeficiente de regresión (R2) de 0,64 y un RMSE de 8,0 ton/ha. Mientras que para el rendimiento industrial (kilogramos de azúcar refinado por tonelada de caña de azúcar) se obtuvo un R2 de 0,59 integrando variables históricas y los índices de vegetación SR y Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI); en este caso el RMSE fue de 4,9 kg/ton. En definitiva, este modelo operativo de estimación de rendimientos proporciona herramientas para la toma de decisiones antes, durante y después de la etapa de cosecha. |
| Χώρα: | Kérwá |
| Ίδρυμα: | Universidad de Costa Rica |
| Repositorio: | Kérwá |
| Γλώσσα: | Español |
| OAI Identifier: | oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/105195 |
| Διαθέσιμο Online: | https://hdl.handle.net/10669/105195 https://doi.org/10.4995/raet.2023.18705 |
| Λέξη-Κλειδί : | Caña de azúcar Índices de vegetación Regresiones lineales Sentinel-2 Landsat-8 sugarcane vegetation indexes linear regression |