Análisis de imágenes satelitales para determinación de las etapas fenológicas basadas en índices de vegetación en el cultivo de caña de azúcar.

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dc.contributor.advisorSoto, Carlomagno
dc.contributor.authorGuardado Torres, Nelson Ulises
dc.contributor.authorMorales Montes de Oca, Fabián
dc.date.accessioned2022-11-22T22:36:25Z
dc.date.available2022-11-22T22:36:25Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractUn reto en la agricultura es disminuir el tiempo que requiere realizar toda la labor de procesamiento de datos debido a que se realizan operaciones que se vuelven repetitivas y tediosas, una alternativa para esto es la agricultura de precisión. El objetivo de esta investigación fue obtener mediante una metodología más eficiente, el índice de vegetación normalizada (NDVI) de la caña de azúcar a través del tiempo, para interpretar sus etapas fenológicas y correlacionar los datos de NDVI con la producción obtenida, además de proponer una interfaz gráfica para la interpretación de los datos. Por ello, se elaboró un modelo para el procesamiento de imágenes satelitales semi-automatizado utilizando QGIS 3.2.2 a través del modelador gráfico, con el cual se procesaron 28 imágenes satelitales, obteniendo el NDVI de 27 lotes a través de un año. Comparando los datos de producción con los de NDVI, presentaron significancia de hasta un R2 de 0.59 en el mes de diciembre y un R2 de 0.43 para el mes de abril. Para la determinación de las etapas fenológicas con respecto al NDVI se observó que es posible distinguir tendencias en las etapas fenológicas, sin embargo, para establecer de manera más efectiva los límites de las etapas fenológicas se requiere de series temporales de varios años. Finalmente se propone la interfaz gráfica Power BI para la interpretación de los datos, la cual permite la interacción de diferentes fuentes de información y su análisis.es_ES
dc.description.sponsorshipA challenge in agriculture is to reduce the time required to perform all the data processing work because operations that become repetitive and tedious are performed, an alternative for this is precision agriculture. The objective of this research was to obtain, through a more efficient methodology, the standardized vegetation index (NDVI) of sugarcane over time, to interpret its phenological stages and correlate NDVI data with the production obtained, in addition to proposing A graphical interface for data interpretation. Therefore, a model for the processing of semi-automated satellite images was developed using QGIS 3.2.2 through the graphic modeler, with which 28 satellite images were processed, obtaining the NDVI of 27 lots over a year. Comparing the production data with those of NDVI, they presented significance of up to an R2 of 0.59 in the month of December and an R2 of 0.43 for the month of April. For the determination of the phenological stages with respect to the NDVI it was observed that it is possible to distinguish trends in the phenological stages, however, to establish the limits of the phenological stages more effectively, time series of several years are required. Finally, the Power BI graphical interface is proposed for the interpretation of the data, which allows the interaction of different sources of information and their analysises_ES
dc.description.uriTrabajo de investigaciónes_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.identifier.urihttps://repositorio.earth.ac.cr/handle/UEARTH/463
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad EARTHes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.sourceUniversidad EARTHes_ES
dc.source.uriRepositorio Digital UEARTHes_ES
dc.subjectCAÑA DE AZUCARes_ES
dc.subjectSACCHARUM OFFICINARUMes_ES
dc.subjectFENOLOGIAes_ES
dc.subjectIMAGENES SATELITEes_ES
dc.subjectVEGETACIONes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.01es_ES
dc.titleAnálisis de imágenes satelitales para determinación de las etapas fenológicas basadas en índices de vegetación en el cultivo de caña de azúcar.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.disciplineAgronomíaes_ES
thesis.degree.grantorUniversidad EARTHes_ES
thesis.degree.levelLicenciaturaes_ES
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