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Establecimiento de modelos parametrizados para estimación de posible precencia de contaminación y enfermedad del suelo mediante drones en la zona costera

Abstract:

El empleo de sensores remotos para estimar parámetros de calidad del suelo, ha demostrado ser una herramienta eficaz, de ahorro de recursos de análisis y estimación del rendimiento de terrenos agrícolas. Esta investigación pretende analizar por medio de índice ambientales, el comportamiento de parámetros como N, P, MO y humedad, para evaluar anomalías y alteraciones del suelo, en zonas costeras del Ecuador. Se han generado varios modelos de regresión lineal, empleando diferentes índices espectrales, entre ellos el índices de vegetación el NDVI (Índice de vegetación de diferencia normalizada), el GNDVI (Índice de vegetación de diferencia normalizada verde) y el NDRE (Índice de diferencia normalizada de borde rojo); con la finalidad de estimar el estrés hídrico del suelo se empleó el NDWI (Índice de agua normalizado) y el SMI (Índice de humedad del suelo); de estos el que mayor correlación presentó con el N es el GNDVI con un R2 = 0.7958, y un RSE (Error estándar residual) de 0.03664, seguido del NDRE (R2=0.7578), también se relacionó con el factor MO (R2 = 0.5425, RSE 0.5975), el NDVI obtuvo mayor relación con el fósforo (R2 =0. 6782, RSE 0.9983), finalmente el SMI obtuvo una mejor asociación con la humedad (R2 = 0.7433, RSE 2.457) continuo el NDWI que se relaciona por determinar el contenido de agua de los cultivos. Se concluye que las variables empleadas están estrechamente sujetas a los requerimientos nutricionales del suelo donde un exceso o déficit de estos puede desestabilizar la estructura del suelo.