Estimación de potencial hídrico en vid por medio de medidas termográficas y espectrales.

El potencial hídrico foliar [Psi L] es una variable frecuentemente utilizada para medir el estado hídrico de los cultivos. . Su medición con cámara de presión, es lenta, lo que impide tomar un gran número de muestras.. El objetivo del trabajo fue evaluar métodos alternativos para estimar el [Psi L] mediante sensores remotos.. Uno de los métodos evaluados fue el de la reflectancia espectral. . Esta técnica requiere de análisis estadísticos para poder estimar las variables de interés.. Se probaron dos análisis, el cálculo de índices a partir de los valores del espectro y el análisis de Mínimos Cuadrados Parciales [PLS]. . El otro método probado fue la termografía que registra las temperaturas de la canopia [TC], las cuales se relacionan con su estado hídrico.. Los datos termométricos sirvieron para construir dos modelos de regresión que estimaron [Psi L]. . Uno de los modelos fue una regresión simple con TC vs. [psi L]; el otro fue una regresión múltiple construida junto con el índice normalizado de vegetación [NDVI = [R900-R680]/[ R900-R680] y con el índice hídrico [WI = [R900/R970]].. El ensayo se llevó a cabo en un viñedo de la variedad Malbec, en Mendoza, Argentina.. La reflectancia se midió durante la mañana y el [Psi L] al mediodía, paralelamente a la toma de imágenes termográficas.. Por PLS, usando las reflectancias entre 325 y 1075 nm se pudo predecir el [Psi L]. . Por regresión se obtuvieron las ecuaciones [Psi L ]= -1,21659 + 0,445078 * TC; R2 =0,19, p = 0,0000 y [Psi L ]= 1,83399 - 0,613766 * NDVI + 0,0447517 * TC -1,45787 * WI, R2 = 0,36, p = 0,0000.. Al mapear mediante krigeado los [Psi L] observados y los estimados por los tres procedimientos, para analizar las similitudes en distribución espacial, se observó una apreciable semejanza entre ellos, a pesar de los bajos coeficientes de regresión encontrados.. Aparentemente, los planos incluyen información espacial ausente en las regresiones. Se halló una mayor semejanza entre el [Psi L] observado y el estimado por PLS, comparado con los otros métodos.

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Bibliographic Details
Main Authors: Vila, Hernán, Hugalde, I., Di Filippo, M.
Format: Texto biblioteca
Language:spa
Subjects:REFLECTANCIA, PROPIEDADES OPTICAS, PROPIEDADES FISICOQUIMICAS, VITICULTURA, HOJAS, TENSION DE ABSORCION, ANALISIS DE DATOS, ESPECTROMETRIA, MENDOZA [PROVINCIA],
Online Access:http://ceiba.agro.uba.ar/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=29757
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Description
Summary:El potencial hídrico foliar [Psi L] es una variable frecuentemente utilizada para medir el estado hídrico de los cultivos. . Su medición con cámara de presión, es lenta, lo que impide tomar un gran número de muestras.. El objetivo del trabajo fue evaluar métodos alternativos para estimar el [Psi L] mediante sensores remotos.. Uno de los métodos evaluados fue el de la reflectancia espectral. . Esta técnica requiere de análisis estadísticos para poder estimar las variables de interés.. Se probaron dos análisis, el cálculo de índices a partir de los valores del espectro y el análisis de Mínimos Cuadrados Parciales [PLS]. . El otro método probado fue la termografía que registra las temperaturas de la canopia [TC], las cuales se relacionan con su estado hídrico.. Los datos termométricos sirvieron para construir dos modelos de regresión que estimaron [Psi L]. . Uno de los modelos fue una regresión simple con TC vs. [psi L]; el otro fue una regresión múltiple construida junto con el índice normalizado de vegetación [NDVI = [R900-R680]/[ R900-R680] y con el índice hídrico [WI = [R900/R970]].. El ensayo se llevó a cabo en un viñedo de la variedad Malbec, en Mendoza, Argentina.. La reflectancia se midió durante la mañana y el [Psi L] al mediodía, paralelamente a la toma de imágenes termográficas.. Por PLS, usando las reflectancias entre 325 y 1075 nm se pudo predecir el [Psi L]. . Por regresión se obtuvieron las ecuaciones [Psi L ]= -1,21659 + 0,445078 * TC; R2 =0,19, p = 0,0000 y [Psi L ]= 1,83399 - 0,613766 * NDVI + 0,0447517 * TC -1,45787 * WI, R2 = 0,36, p = 0,0000.. Al mapear mediante krigeado los [Psi L] observados y los estimados por los tres procedimientos, para analizar las similitudes en distribución espacial, se observó una apreciable semejanza entre ellos, a pesar de los bajos coeficientes de regresión encontrados.. Aparentemente, los planos incluyen información espacial ausente en las regresiones. Se halló una mayor semejanza entre el [Psi L] observado y el estimado por PLS, comparado con los otros métodos.