Ubicación y contextualización de la problemática
- Situación actual de la Problemática
PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
OBJETIVOS
- Objetivo General
- Objetivo Específico
JUSTIFICACIÓN
Marco conceptual
- Índices de vegetación
- Tectona grandis, Teca
- Vehículos aéreos no tripulados: drones
- Agricultura de precisión
- Imágenes multiespectrales
Es un árbol frondoso de la familia de las Verbenáceas que puede crecer hasta 30 metros de altura. Esto significa que las imágenes a capturar no se limitan únicamente al espectro de la luz visible (la que ve el ojo humano), sino que se pueden graduar para obtener diferentes imágenes dependiendo del tipo de onda a lo largo del espectro electromagnético. En el caso de la cobertura vegetal, las diferencias entre las características espectrales de la vegetación sana y estresada son notables y su análisis cuantitativo es posible mediante diversas técnicas, como el cálculo de índices de vegetación.
FUNDAMENTACIÓN TÉORICA
- Descripción botánica de la teca
- Principales enfermedades y plagas en teca (Tectona grandis)
- Detección de enfermedades en plantaciones forestales
- Índices de Vegetación
En Brasil, se informa que algunas enfermedades amenazan la producción de Tectona grandis, incluido el cancro de la teca producido por Lasiodiplodia theobromae. Para el mismo autor, Olivea tectonae, Hyblaea puera y la muerte regresiva son las plagas y enfermedades más importantes que causan más daños a las plantaciones comerciales de teca en varios países de América tropical. Arguedas, 2006a describe que en plantaciones de teca de más de siete años, en zonas húmedas, con precipitaciones superiores a los 2500 mm anuales, se observa un proceso de muerte de árboles individuales y en grupos, denominado “síndrome de descomposición lenta de la teca” (p.6) .
Según Arguedas, 2006b, estudios realizados, no citados por el autor, muestran que el fenómeno está vinculado a factores climáticos y edafológicos que afectan el sistema radicular, y posteriormente hongos y otros patógenos oportunistas aprovechan el estrés de la plantación para atacar. Como indica Díaz, 2015a, el uso de la teledetección es cada vez más utilizado en el análisis y gestión de los recursos naturales. La información NDVI ha estado disponible a partir de los programas de la NASA (James y Kallury, 1994) desde la década de 1990.
Debido a la calidad de la absorción que ofrece la clorofila en las hojas de las plantas, el valor del NDVI es sensible a estas condiciones, de manera que cuando la vegetación muestra colores verdes, es abundante y con un buen aporte de agua, el NDVI tiende a ser tomar valores altos, mientras que con vegetación escasa, con poco verdor y bajo suministro de agua, el NDVI toma valores bajos (Tucker, 1979). Estas condiciones fueron evaluadas en plantaciones con ataques de langosta Schistocerca gregaria, las cuales se compararon con temporadas en ausencia de la plaga, y se encontraron patrones de comportamiento de la vegetación relacionados con estas condiciones (Tratalos y Cheke, 2006). El objetivo fue determinar la salinidad de los suelos por prácticas inadecuadas de riego utilizando redes neuronales de índices de vegetación.
Para Esperanza y Zerda, 2002, citado por Gonzaga, 2014, los índices de vegetación son transformaciones obtenidas a partir de combinaciones matemáticas “entre los niveles digitales almacenados en dos o más bandas espectrales de una misma imagen” (p.40).
FUNDAMENTACIÓN LEGAL
Los resultados superficiales de los niveles de fuerza, obtenidos a partir de fotografías aéreas, en nueve parcelas de muestra se muestran en la Tabla 4.3. Los valores de nivel 0 corresponden a áreas sin vegetación dentro de la parcela de muestra. Los resultados del porcentaje de niveles de fuerza, obtenidos de la fotografía aérea, en las parcelas de muestreo se muestran en la Tabla 4.4.
Análisis de compatibilidad de drones y evaluaciones directas del estado de la masa forestal. En las siguientes gráficas de las evaluaciones de los niveles de condición de Teca en las parcelas 2 y 3 del lote 19, figuras 4.6 y 4.7, se observa una tendencia similar en las evaluaciones con NDVI y mediciones directas en campo. Evaluaciones del estado de la teca en las parcelas 2 y 3 del lote 19 con mediciones de campo e imágenes NDVI.
En los gráficos de líneas de las evaluaciones de los niveles de condición de la Teca en las parcelas 4 y 5 del lote 19, mostrados en la Figura 4.7, se repite la circunstancia anterior, donde ambas evaluaciones tienen la misma tendencia. Evaluaciones del estado de la teca en las parcelas 4 y 5 del lote 19 con mediciones de campo e imágenes NDVI. Evaluaciones del estado del árbol de teca en la parcela 6 del lote 19 con mediciones de campo e imágenes NDVI.
Uso de imágenes satelitales y SIG en ingeniería agrícola.
TIPO DE INVESTIGACIÓN
MÉTODO DE INVESTIGACIÓN
CONSTRUCCIÓN METODOLOGICA DEL OBJETO
- Diseño de investigación
- Parcelas de muestreo
- Variables cuantitativas
- Variables cualitativas
- Obtención de Fotografías Aéreas Multiespectrales
A cada uno de los árboles de la parcela se le asignó un valor que determina el nivel de su estado fitosanitario. Como punto final del estudio, una vez obtenidos y correlacionados los valores de NDVI de las fotografías aéreas, se seleccionaron los valores con menores valores de potencia para la plantación representada en el mapa multiespectral. La Figura 4.1 muestra el resultado de mezclar las tres bandas del espectro visible: roja, verde y azul.
La Figura 4.2 muestra la imagen resultante del proceso algebraico de la relación entre la banda roja y la banda del infrarrojo cercano realizado con el software de análisis de información geográfica Q-Gis para obtener el índice NDVI. Los resultados de porcentajes de áreas por niveles de resistencia, obtenidos de la fotografía aérea, para toda el área de plantación se detallan en la Tabla 4.2. Las observaciones en el lote 19, que cuenta con cinco parcelas, y donde se evaluaron tres niveles de condición del rodal forestal: Nivel 1 (árboles enfermos y secos); Nivel 2 (árboles sanos y de crecimiento medio); y nivel 3 (árboles sanos dominantes con crecimiento superior).
La línea de tendencia en el diagrama es directamente proporcional, de modo que a medida que aumenta IV, aumenta el DAP de la población forestal. El diagrama de dispersión entre IV y el área basal de árboles con desarrollo superior clasificados en el 3er nivel de vigor fue directamente proporcional, y la Figura 4.13 muestra una fuerte contribución de IV al número de árboles con buen desarrollo debido a una pendiente pronunciada. Realizar un estudio cronológico para evaluar la efectividad del uso de índices de vegetación para determinar el crecimiento, desarrollo y comportamiento de las poblaciones forestales.
Determinación del estado hídrico de la vegetación mediante teledetección basada en vehículos aéreos no tripulados.
INSTRUMENTOS DE LA INVESTIGACION
- Fuentes de obtención de la información
- Materiales
- Equipos y materiales para obtención de imágenes
- Equipos Informáticos
- Equipos de medición dasométrica
- Equipos de volteo, troceo y diagnóstico de árboles
- Materiales para instalación de parcelas
PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS
Luego, en trabajo de oficina y con el software Arc Gis y las aplicaciones de Sistemas de Información Geográfica, se marca este objetivo en las imágenes para la calibración radiométrica del conjunto de datos, generando valores de reflectancia diferentes a los valores de albedo, permitiendo corregir en el resto. . de las imágenes en función de la diferencia entre los valores obtenidos y los valores de albedo de las “imágenes objetivo”. Otra variable a tener en cuenta es la edad de la plantación en la que se basa el perfil de manejo, población inicial, dilución, mortalidad y eventual corta. Esta respuesta de las plantaciones forestales está asociada a una alta productividad primaria neta, que coincide con la productividad reportada por algunos autores (Paruelo et al Piñeiro et al., 2006).
Diagrama de dispersión del índice vigoroso (VI) y diámetro a la altura del pecho (DAP). Diagrama de dispersión y análisis de correlación entre el índice de vigor (VI) y el área basal de los árboles encontrados en el nivel 1 (árboles enfermos). Estos resultados son similares a los informados por Kelly, 2002 e Ismail et al., 2006, que muestran que, en comparación con otros índices de vegetación, las imágenes del NDVI pueden evaluar mejor los impactos en la población forestal.
Diagrama de dispersión del Índice de Vigorosidad (VI) y el área basal del Nivel de Vigorosidad 1 (árboles enfermos) en parcelas. Diagrama de dispersión y análisis de correlación entre el Índice de Vigorosidad (VI) y el área basal de árboles clasificados como Nivel 2 (árboles con desarrollo medio). Diagrama de dispersión del Índice de Vigoridad (VI) y Nivel de Vigoridad 2 (árboles de desarrollo moderado) en parcelas.
Diagrama de dispersión y análisis de correlación entre Índice de Vigorosidad (VI) y área basal en el nivel 3 (árboles con alto desarrollo). Realizar evaluaciones del NDVI para otras especies forestales de interés comercial, elevando la calidad del manejo y control del inventario forestal. Uso de índices de vegetación derivados de imágenes satelitales Landsat 7 ETM+ y ASTER para caracterizar la cobertura vegetal en la zona central de la provincia de Loja, Ecuador.
CONCLUSIONES
Los niveles de exuberancia detectados por las imágenes de NDVI en cada parcela fueron diferentes y variaron en los siguientes rangos: 59–100 para N1 (árboles enfermos/exuberancia baja) para N2 (árboles sanos/exuberancia media); y 0,454–7 para N3 ( árbol dominante/alto vigor) Inversamente proporcional para el nivel 1, directamente proporcional para el nivel 2 con tendencia a la constancia y directamente proporcional para el nivel 3 con pendiente alta Se encontraron adecuadas correlaciones de Pearson entre el índice de vigor (IV) y diferentes niveles de tic fuerza : 0.695044 v r(IV, N v r(IV, N v r(IV, N3), correlaciones correspondientes a los diagramas de dispersión obtenidos para cada uno de los niveles.
Se obtuvieron mapas multiespectrales con índices de vegetación NDVI para diferentes parcelas, identificando los diferentes estados en los que se encontraban los árboles en cada parcela.
RECOMENDACIONES
Utilizando datos climáticos e imágenes de satélite para modelar la abundancia de Culicoides imicola, el vector del virus de la peste equina africana, en Marruecos. Estudio de índices de vegetación basados en fotografías aéreas tomadas desde UAS/RPAS y sus aplicaciones a la agricultura de precisión. Comparación del perfil energético y ambiental de la producción de TMT de dos empresas diferentes, un estudio de caso español/portugués.
Plagas y Enfermedades and Plantaciones de Teca (Tectona grandis L.F) and la Zona de Balzar, Provincia del Guayas. Fraser RH, Abuelgasim A, Latifovic R (2005) A method for detecting large-scale forest cover change using coarse spatial resolution imagery. The use of high-resolution aerial images for the detection of forest canopy damage caused by Sirex noctilio.
Panigrahy RK, Kale MP, Dutta U, Mishra A, Banerjee B, Singh S (2010) Detecting forest cover changes of Western Ghats, Maharashtra using satellite remote sensing based visual interpretation technique. Seasonal variations in aboveground production and radiation use efficiency of temperate grasslands estimated by remote sensing. Modeling the seasonal distribution of habitat suitability for a developing soldier population in East Africa using GIS and remote sensing techniques.
Sader SA, Bertrand M, Wilson EH (2003) Satellite detection of changes in logging patterns in an industrial forest landscape.
