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Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/43354
Title: Comparación de índices de vegetación en base a imágenes multiespectrales en el cultivo de maíz con tres densidades de siembra
Authors: Guanuchi Armijos, Enith Cristina
metadata.dc.contributor.advisor: Lupercio Novillo, Rosa Lucía
metadata.dc.description.uri: 
0000-0002-4798-6108
metadata.dc.subject.other: CIUC::Ciencias Agrarias::Agronomía::Cultivos
Keywords: Vegetación
Maíz
Cultivos
Seguridad alimentaria
Issue Date: 26-Oct-2023
metadata.dc.format.extent: 79 páginas
Publisher: Universidad de Cuenca
Abstract: 
The cultivation of corn is important at a global, national and regional level, it is part of food security. Crop management at a specific site level requires complicated tasks, availability of economic resources and labor. Currently, technologies are being adopted to monitor crops faster and optimize resources, such as the use of environmental remote sensing, specifically using multispectral images and vegetation indices. Given the importance of the crop and the feasibility of using vegetation indices, the project aimed to compare four vegetation indices: (NDVI, GRRI, GRVI, ARVI) on multispectral images of corn cultivation with three planting densities to evaluate their behavior. High spatial resolution images obtained by RPAS in two flights were used, with spatial resolution between 6 and 7 cm/pixel and flight height of 80 m. The orthophotomosaics were obtained by post-processing in the PIX4D software, the indices using the QGIS software and the data were processed in R-Studio. Correlations, linear regressions, validation of the models and comparison of the RMSE were carried out. As a result, 2 multispectral and 2 RGB orthophotos were obtained. 4 vegetation indices NDVI, GRRI, GRVI, ARVI were carried out for the 2 flights at 81 and 133 dds. The vegetation index with the highest precision according to the RMSE comparison is the NDVI (D1= 3.65 and 3.14), (D3=3.41 and 2.85) in the two flights respectively. It is concluded that the NDVI is the index with the greatest precision and can be used to monitor corn with planting distances of 25x80 cm and 75x 80 cm, at 81 and 133 dds.
Description: 
El cultivo de maíz tiene importancia a nivel mundial, nacional y regional, forma parte de la seguridad alimentaria. El manejo del cultivo a nivel sitio específico requiere labores complicadas, disponibilidad de recursos económicos y mano de obra. Actualmente, se están adoptando tecnologías para monitorear cultivos más rápido y optimizando recursos, como el uso de teledección ambiental, específicamente utilizando imágenes multiespectrales e índices de vegetación. Dada la importancia del cultivo y la factibilidad de uso de índices de vegetación, el proyecto tuvo como objetivo comparar cuatro índices de vegetación: (NDVI, GRRI, GRVI, ARVI) sobre imágenes multiespectrales de cultivo de maíz con tres densidades de siembra para evaluar su comportamiento. Se utilizaron imágenes de alta resolución espacial obtenidas mediante RPAS en dos vuelos, con resolución espacial entre 6 y 7 cm/píxel y altura de vuelo de 80 m. Los ortofotomosaicos fueron obtenidos mediante el postprocesamiento en el software PIX4D, los índices usando el software QGIS y los datos fueron procesados en R-Studio. Se realizaron correlaciones, regresiones lineales, validación de los modelos y comparación del RMSE. Como resultado se obtuvieron 2 ortofotos multiespectrales y 2 RGB. Se realizaron 4 índices de vegetación NDVI, GRRI, GRVI, ARVI para los 2 vuelos a los 81 y 133 dds. El índice de vegetación con mayor precisión según la comparación del RMSE es el NDVI (D1= 3.65 y 3.14), (D3=3.41 y 2.85) en los dos vuelos respectivamente. Se concluye que el NDVI es el índice con mayor precisión y se puede utilizar para monitorear el maíz con distancias de siembra de 25x80 cm y 75x 80 cm, a los 81 y 133 dds.
URI: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/43354
metadata.dc.relation.ispartof: TAG;523
metadata.dcterms.description: 
Ingeniero Agrónomo
Appears in Collections:Tesis de Pregrado

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