Análisis multiespectral de métodos de pulverización de pendimetalina en el cultivo de Zea mays L.
La agricultura es uno de los sectores productivos de mayor importancia para la región latinoamericana, siendo el maíz uno de los principales cultivos. El maíz es afectado por una serie de factores entre ellos la presencia de malezas, las cuales se controla principalmente mediante la aplicación de herbicidas. En los últimos años se han ido desarrollando y aplicando nuevas técnicas y tecnologías de agricultura de precisión, tales como nuevos métodos de aplicaciones como lo es el uso de Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT´s) los cuales utilizan un menor volumen de agua que los métodos convencionales de aplicación. El presente estudio se enfocó en analizar por medio de imágenes multiespectrales la efectividad de aplicación de pendimetalina por el método de spray boom y VANT en el cultivo de maíz aplicando un método de clasificación supervisada por máxima verosimilitud y siete diferentes índices de vegetación. Se evaluó el uso de dos distintas boquillas (XR 11001 y XR 8003) para el método de aplicación con VANT. Los resultados obtenidos indican que la aplicación por medio de spray boom fue la que presentó menor área de cobertura de malezas. En cuanto a la aplicación con VANT usando dos boquillas distintas, no se observaron diferencias estadísticas entre boquillas, aunque si una mayor uniformidad en cuanto al control utilizando la boquilla XR 8003. Para la clasificación supervisada, se obtuvo la firma espectral de la maleza, maíz y suelo por cada tratamiento evaluado. En la matriz de confusión para la clasificación supervisada se alcanzó un valor máximo de precisión del 92 % para la identificación de píxeles según cada categoría. Además, se encontraron diferencias significativas en seis índices de vegetación, siendo el índice RVI el que presentó mejores valores para la diferenciación entre maleza y maíz. Se recomienda evaluar distintos tipos de boquillas y volúmenes de aplicación en futuras investigaciones, así como también utilizar distintos métodos de clasificación e índices de vegetación para la diferenciación entre el cultivo principal y malezas.
| Main Authors: | , |
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| Other Authors: | |
| Format: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis biblioteca |
| Language: | spa |
| Published: |
Universidad EARTH
2021-12
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| Subjects: | MAIZ, MALEZAS, CONTROL DE MALEZAS, AGRICULTURA DE PRECISION, FOTOGRAMETRIA, https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.01, |
| Online Access: | https://repositorio.earth.ac.cr/handle/UEARTH/148 |
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| Summary: | La agricultura es uno de los sectores productivos de mayor importancia para la región latinoamericana, siendo el maíz uno de los principales cultivos. El maíz es afectado por una serie de factores entre ellos la presencia de malezas, las cuales se controla principalmente mediante la aplicación de herbicidas. En los últimos años se han ido desarrollando y aplicando nuevas técnicas y tecnologías de agricultura de precisión, tales como nuevos métodos de aplicaciones como lo es el uso de Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT´s) los cuales utilizan un menor volumen de agua que los métodos convencionales de aplicación. El presente estudio se enfocó en analizar por medio de imágenes multiespectrales la efectividad de aplicación de pendimetalina por el método de spray boom y VANT en el cultivo de maíz aplicando un método de clasificación supervisada por máxima verosimilitud y siete diferentes índices de vegetación. Se evaluó el uso de dos distintas boquillas (XR 11001 y XR 8003) para el método de aplicación con VANT. Los resultados obtenidos indican que la aplicación por medio de spray boom fue la que presentó menor área de cobertura de malezas. En cuanto a la aplicación con VANT usando dos boquillas distintas, no se observaron diferencias estadísticas entre boquillas, aunque si una mayor uniformidad en cuanto al control utilizando la boquilla XR 8003. Para la clasificación supervisada, se obtuvo la firma espectral de la maleza, maíz y suelo por cada tratamiento evaluado. En la matriz de confusión para la clasificación supervisada se alcanzó un valor máximo de precisión del 92 % para la identificación de píxeles según cada categoría. Además, se encontraron diferencias significativas en seis índices de vegetación, siendo el índice RVI el que presentó mejores valores para la diferenciación entre maleza y maíz. Se recomienda evaluar distintos tipos de boquillas y volúmenes de aplicación en futuras investigaciones, así como también utilizar distintos métodos de clasificación e índices de vegetación para la diferenciación entre el cultivo principal y malezas. |
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