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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 [ver mas...]
dc.contributor.authorCapraro, Flavio
dc.contributor.authorPacheco, Daniela
dc.contributor.authorPugliese, Maria Beatriz
dc.contributor.authorGimenez, Fernanda
dc.contributor.authorInfante, Silvina
dc.date.accessioned2022-12-19T13:46:49Z
dc.date.available2022-12-19T13:46:49Z
dc.date.issued2022-09-07
dc.identifier.otherhttps://doi.org/10.1109/ARGENCON55245.2022.9939824
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/13650
dc.identifier.urihttps://ieeexplore.ieee.org/document/9939824
dc.description.abstractEn 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.formatapplication/pdfes_AR
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherIEEEes_AR
dc.relationinfo: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 intensivaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_AR
dc.sourceVI Congreso Bienal ARGENCON. 7 al 9 Septiembre 2022. San Juan. Argentinaes_AR
dc.subjectImágenes Multiespectraleses_AR
dc.subjectVides_AR
dc.subjectVitis viniferaes_AR
dc.subjectAgricultura Digitales_AR
dc.subjectAgricultura de Precisiónes_AR
dc.subjectMultispectral Imageryeng
dc.subjectGrapevineseng
dc.subjectDigital Agricultureeng
dc.subjectPrecision Agricultureeng
dc.subject.otherÍndices de Cultivoes_AR
dc.subject.otherImágenes Termográficases_AR
dc.titleUso de imagenes multiespectrales y termográficas para caracterizar el estado de un viñedoes_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documento de conferenciaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
dc.description.origenEEA San Juanes_AR
dc.description.filFil: Capraro, Flavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Capraro, Flavio. Universidad Nacional de San Juan. Instituto de Automática; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Pacheco, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.es_AR
dc.description.filFil: Pugliese, María Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.es_AR
dc.description.filFil: Gimenez, Fernanda. Unidad Integrada Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) - Universidad Nacional de San Juan; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Gimenez, Fernanda. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Infante, Silvina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.es_AR
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