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Resumen
Las estrategias de manejo de cultivo en la olivicultura moderna están orientándose al desarrollo de olivares superintensivos que incluyen sistemas de riego presurizado. El análisis de la variabilidad espacial y temporal del estado hídrico es de gran relevancia. El monitoreo de cada parcela es altamente requerido, en este sentido, las herramientas de sensado remoto y análisis estadístico brindan soluciones acordes a la Agricultura de Precisión. En este [ver mas...]
dc.contributor.authorGimenez Valenzuela, Rodrigo
dc.contributor.authorCapraro, Flavio
dc.contributor.authorCampillo, Pedro
dc.contributor.authorGentili Rey, Luciana
dc.contributor.authorPierantozzi, Pierluigi
dc.date.accessioned2025-09-04T14:44:12Z
dc.date.available2025-09-04T14:44:12Z
dc.date.issued2023-11-01
dc.identifier.isbn978-950-766-230-0
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/23681
dc.identifier.urihttps://www.rpic.com.ar/ediciones-anteriores/2023/home
dc.description.abstractLas estrategias de manejo de cultivo en la olivicultura moderna están orientándose al desarrollo de olivares superintensivos que incluyen sistemas de riego presurizado. El análisis de la variabilidad espacial y temporal del estado hídrico es de gran relevancia. El monitoreo de cada parcela es altamente requerido, en este sentido, las herramientas de sensado remoto y análisis estadístico brindan soluciones acordes a la Agricultura de Precisión. En este trabajo se presenta un análisis sobre la variabilidad del estado hídrico de un olivar superintensivo a partir de la generación y estudio de mapas de la temperatura del cultivo, del índice de estrés hídrico (CWSI) y de índices de cultivo (NDVI y NDRE) generados con imágenes termográficas y multiespectrales. Se usaron cámaras FLIR - VUE640R y Micasense - RedEdge montadas en un dron que sobrevoló el olivar. Para lograr variabilidad en el estado hídrico del olivar se realizó un ensayo de riego controlado donde se aplicaron cuatro tratamientos con reposición de 100%, 70%, 50% y 25% de la demanda real. Los valores de Tc, CWSI, NDVI y NDRE de cada tratamiento fueron analizados espacialmente y contrastados con mediciones del potencial hídrico de la hoja. Se observó que Tc y CWSI son indicadores sensibles y adecuados para determinar la variabilidad del estado hídrico; mayores valores de Tc y CWSI se registraron en los tratamientos con menor aporte de riego en comparación con plantas bien regadas. Los índices del cultivo NDVI y NDRE no presentaron diferencias significativas. La experiencia fue realizada en un cuadro de olivos ubicado en la provincia de San Juan, Argentina.spa
dc.formatapplication/pdfes_AR
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherUniversidad Nacional de Misioneses_AR
dc.relationinfo:eu-repograntAgreement/INTA/2023-PE-L02-I003, Gestión sostenible de los recursos naturales para la producción y la población rural en ambientes áridos, con énfasis en el recurso hídricoes_AR
dc.relationinfo:eu-repograntAgreement/INTA/2023-PE-L01-I105, Generación de conocimientos, tecnologías e innovaciones para una fruticultura sostenible adaptadas al riesgo ambiental y a la mecanizaciónes_AR
dc.relationinfo:eu-repograntAgreement/INTA/2023-PD-L01-I102, Bases ecofisiológicas para mejorar la adaptación de los cultivos a la variabilidad ambiental mediante el manejo agronómico y el mejoramiento genéticoes_AR
dc.relationinfo:eu-repograntAgreement/INTA/2023-PD-L06-I080, AgTech: soluciones tecnológicas para los procesos productivos del agro 4.0es_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_AR
dc.sourceRPIC 2023 : Actas de la XX Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control, p. 365-370es_AR
dc.subjectOlea europaeaes_AR
dc.subjectRiegoes_AR
dc.subjectIrrigationeng
dc.subjectAgricultura Digitales_AR
dc.subjectDigital Agricultureeng
dc.subjectTermografíaes_AR
dc.subjectThermographyeng
dc.subjectEstrés de Sequiaes_AR
dc.subjectDrought Stresseng
dc.subject.otherOlivoes_AR
dc.titleAnálisis de la variabilidad espacial del estado hídrico de un olivar superintensivoes_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.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)es_AR
dc.description.origenEEA San Juanes_AR
dc.description.filFil: Gimenez Valenzuela, Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Automática; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Gimenez Valenzuela, Rodrigo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Capraro, Flavio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Automática; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Capraro, Flavio. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Campillo, Pedro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Automática; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Campillo, Pedro. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Gentili Rey, Luciana Cynthia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.es_AR
dc.description.filFil: Pierantozzi, Pierluigi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.es_AR
dc.subtypeponencia


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