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Resumen
En orden a abordar los nuevos desafíos de la viticultura de precisión el uso de tecnologías digitales en sensado remoto resultan ser herramientas adecuadas para analizar y evaluar la variabilidad espacial dentro de un viñedo. En este trabajo se presenta el uso de imágenes multiespectrales y termográficas de alta resolución adquiridas con cámaras especiales ubicadas en un vehículo aéreo no-tripulado (UAV) y el cálculo de diferentes índices del cultivo
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dc.contributor.author | Capraro, Flavio | |
dc.contributor.author | Pacheco, Daniela | |
dc.contributor.author | Pugliese, Maria Beatriz | |
dc.contributor.author | Gimenez, Fernanda | |
dc.contributor.author | Infante, Silvina | |
dc.date.accessioned | 2022-12-19T13:46:49Z | |
dc.date.available | 2022-12-19T13:46:49Z | |
dc.date.issued | 2022-09-07 | |
dc.identifier.other | https://doi.org/10.1109/ARGENCON55245.2022.9939824 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12123/13650 | |
dc.identifier.uri | https://ieeexplore.ieee.org/document/9939824 | |
dc.description.abstract | En orden a abordar los nuevos desafíos de la viticultura de precisión el uso de tecnologías digitales en sensado remoto resultan ser herramientas adecuadas para analizar y evaluar la variabilidad espacial dentro de un viñedo. En este trabajo se presenta el uso de imágenes multiespectrales y termográficas de alta resolución adquiridas con cámaras especiales ubicadas en un vehículo aéreo no-tripulado (UAV) y el cálculo de diferentes índices del cultivo (derivado de las imágenes) para analizar y evaluar la variabilidad espacial dentro de un viñedo (Vitis vinifera L.). El viñedo de estudio se compone de tres sectores con diferentes sistemas de conducción (cordón libre, poda mínima y box pruning). Se adquirieron imágenes multiespectrales y termográficas de alta resolución en un día de verano y se calcularon diferentes índices espectrales de la vegetación (como NDVI y NDRE) y el índice de estrés hídrico (CWSI). Se estudió la distribución espacial de cada uno de los índices y la correlación con mediciones de conductividad estomática (medida in-situ en plantas testigos) dentro de cada sistema de conducción para lo cual se observaron correlaciones de 53% con CWSI, 60% con NDRE y 44% con el NDVI; , además de realizo el análisis de correlación del peso de poda y los rendimientos productivos para lo cual se registraron bajos porcentajes de correlación con los índices calculados. En los mapas de índices se identifican diferencias entre los tres sistemas de conducción. Los resultados demostraron la utilidad de las imágenes de alta resolución adquiridas para conocer el estado del viñedo a nivel de plantas, permitiendo al productor realizar el manejo específico de cada sistema de conducción. | spa |
dc.format | application/pdf | es_AR |
dc.language.iso | spa | es_AR |
dc.publisher | IEEE | es_AR |
dc.relation | info:eu-repograntAgreement/INTA/2019-PE-E9-I178-001/2019-PE-E9-I178-001/AR./Tecnología para mejorar la calidad y productividad del trabajo en producciones mano de obra intensiva | es_AR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es_AR |
dc.source | VI Congreso Bienal ARGENCON. 7 al 9 Septiembre 2022. San Juan. Argentina | es_AR |
dc.subject | Imágenes Multiespectrales | es_AR |
dc.subject | Vid | es_AR |
dc.subject | Vitis vinifera | es_AR |
dc.subject | Agricultura Digital | es_AR |
dc.subject | Agricultura de Precisión | es_AR |
dc.subject | Multispectral Imagery | eng |
dc.subject | Grapevines | eng |
dc.subject | Digital Agriculture | eng |
dc.subject | Precision Agriculture | eng |
dc.subject.other | Índices de Cultivo | es_AR |
dc.subject.other | Imágenes Termográficas | es_AR |
dc.title | Uso de imagenes multiespectrales y termográficas para caracterizar el estado de un viñedo | es_AR |
dc.type | info:ar-repo/semantics/documento de conferencia | es_AR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_AR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_AR |
dc.description.origen | EEA San Juan | es_AR |
dc.description.fil | Fil: Capraro, Flavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina | es_AR |
dc.description.fil | Fil: Capraro, Flavio. Universidad Nacional de San Juan. Instituto de Automática; Argentina | es_AR |
dc.description.fil | Fil: Pacheco, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina. | es_AR |
dc.description.fil | Fil: Pugliese, María Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina. | es_AR |
dc.description.fil | Fil: Gimenez, Fernanda. Unidad Integrada Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) - Universidad Nacional de San Juan; Argentina | es_AR |
dc.description.fil | Fil: Gimenez, Fernanda. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería; Argentina | es_AR |
dc.description.fil | Fil: Infante, Silvina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina. | es_AR |
dc.subtype | ponencia |
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