Con el paso de los años la agricultura de precisión ha venido a revolucionar los sistemas tradicionales de producción como una alternativa, la cual se enfoca en el beneficio mutuo del productor y del medio ambiente creando sistemas mas sostenibles. El objetivo del proyecto fue realizar un manual de uso a través de la plataforma de acceso de información satelital vía Sentinel-HUB en las producciones del trópico mediante una validación de trabajo en tres diferentes zonas geográficas, debido a que existe poca información sobre el uso de dicha plataforma se convierte en una oportunidad de desarrollo para los productores. Se realizo la evaluación de un índice vegetativo como lo fue el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) y un modelo de predicción a través del índice PNU (Plant Nitrogen Uptake) durante el tiempo en el cultivo de maíz (Zea mays) para la zona del trópico húmedo y subhúmedo, mientras que en el trópico seco se evaluó pasturas de la especie transvala (Digitaria decumbens cv. transvala), evaluando también la nubosidad presente durante el ciclo del cultivo y periodo de un año productivo dividido en cuatrimestres para realizar el análisis de las imágenes utilizables en las diferentes zonas como referencia para futuros usuarios. Se procesaron las imágenes de las parcelas a través del programa QGIS con el “plugin” de Sentinel-HUB obteniendo un total de 15 imágenes para el trópico seco, ocho imágenes para el trópico subhúmedo y no se obtuvo ni una sola imagen para el trópico húmedo, por la presencia de nubosidad lo cual influye en gran escala en la utilización de la plataforma satelital. También se realizo la comparación de las curvas generadas de NDVI de la parcela de maíz con las mediciones de campo en donde se pudo observar el comportamiento del índice en relación con la etapa fenológica del cultivo la cual se ve determinada por la senescencia y disminución de la actividad fotosintética en las etapas finales del mismo. Finalmente se desarrollo el manual de uso con los pasos a seguir desde la creación de una cuenta en la plataforma hasta el procesamiento de las imágenes utilizando diferentes herramientas que facilitan el uso de imágenes satelitales para la generación de series temporales y su aplicación en los trópicos.

Over the years, precision agriculture has come to revolutionize traditional production systems as an alternative, which focuses on the mutual benefit of the producer and the environment, creating more sustainable systems. The objective of the project was to create a user manual through the access platform of data satellite by Sentinel-HUB in tropical productions through validation of work in three different geographical areas because there is little information on the use of this platform, it becomes a development opportunity for producers. The evaluation of a vegetative index such as the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and a prediction model through the PNU index (Plant Nitrogen Uptake) was carried out during the time in the corn crop (Zea mays) for the zone of the humid and subhumid tropics, while in the dry tropics pastures of the Transvala species (Digitaria decumbens cv. Transvala) were evaluated, also evaluating the cloudiness present during the crop cycle and period of a productive year divided into four months to perform the analysis of the images usable in the different areas as a reference for future users. The images of the plots were processed through the QGIS program with the Sentinel-HUB plugin, obtaining a total of 15 images for the dry tropics, eight images for the subhumid tropics, and not a single image was obtained for the humid tropics, due to the presence of cloudiness, which influences on a large scale the use of the satellite platform. A comparison was also made of the generated NDVI curves of the corn plot with field measurements where the behavior of the index in relation to the phenological stage of the crop was observed, which is determined by the senescence and decrease of the photosynthetic activity in the final stages of it. Finally, the user manual was developed with the steps to follow from creating an account on the platform to processing the images using different tools that facilitate the use of satellite images for the generation of time series and their application in the tropics.