Análisis espectral y estadístico del estudio comparativo entre sensores activos y pasivos para el cálculo de biomasa e índices espectrales del cultivo de cebada (Hordeum Vulgare) en la hacienda El Prado - García Lima, Erika Estefanía (2021)
La zona de estudio fue dividida en 75 parcelas en las que se sembraron 4 especies de cebada (INIAP, Cañicapa, IASA y Harrison), en donde se realizó la toma de datos durante dos épocas con características climáticas diferentes (húmeda y seca de 5 meses cada una). Para las dos épocas se realizó la captura de los valores de NDVI en el campo mediante un sensor activo (GreenSeeker de Trimble) y un sensor pasivo (UAV con cámara MAPIR 3W RGNIR). Con el UAV se realizaron vuelos durante las dos épocas de siembra en cada uno de sus estados fenológicos y un vuelo antes de la siembra, con esto se obtuvo imágenes que fueron procesadas y corregidas con un software fotogramétrico para obtener ortomosaicos. Con este insumo se pudo calcular los índices de vegetación NDVIUAV, SAVI VARI y RVI de toda el área de estudio, después se realizó una extracción por estadística zonal de los valores de píxel de cada parcela, para finalmente obtener los valores de estos índices de cada una de las 75 parcelas. Se estimó el valor de biomasa mediante la diferencia del Modelo Digital de Elevación y el Modelo Digital de Superficie del Cultivo y el factor de densidad, para cada una de las parcelas en los distintos estados fenológicos. Con los valores de los índices de vegetación obtenidos se realizó un análisis de varianza para determinar que variedad de cebada y en que época se alcanzaron mejores resultados. Además, se realizó un análisis de regresión entre los índices de vegetación y biomasa para definir si es factible usarlos en la determinación de biomasa. Finalmente, los resultados indicaron que en la primera época de siembra se obtuvo mayor cantidad de biomasa que en la segunda. El sensor activo fue capaz de distinguir los 4 estados fenológicos en la segunda época de siembra, mientras que el sensor pasivo fue más eficiente para distinguir estados fenológicos tardíos en los índices basados en infrarrojo, y en el índice basado en el rango visible fue capaz de distinguir los estados fenológicos tempranos.