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Revista Facultad Nacional de Agronomía Medellín

versión impresa ISSN 0304-2847versión On-line ISSN 2248-7026

Resumen

MONTILLA, Ricardo et al. Agricultura de precisión para cultivos de arroz con énfasis en áreas con bajo índice de salud. Rev. Fac. Nac. Agron. Medellín [online]. 2021, vol.74, n.1, pp.9383-9393. ISSN 0304-2847.  https://doi.org/10.15446/rfnam.v74n1.85310.

La delimitación de áreas afectadas a través de un índice bajo de salud en un cultivo es una herramienta útil que permite al agricultor un manejo diferenciado en sembrados de arroz. El objetivo de esta investigación fue analizar y determinar estas áreas en cultivos de arroz; para ello se combinaron mapas de índices de salud con mapas RGB, asimismo se usaron modelos de elevación (DEM) y tridimensionales como herramientas de monitoreo. El estudio se desarrolló en fincas ubicadas en las regiones de Tortí y Darién en Panamá. La captura de las imágenes se realizó con vehículos aéreos no tripulados (UAV) equipados con cámaras multiespectrales y RGB para obtener los ortomosaicos (RGB, NIR). Se utilizó un software especializado para generar los mapas calibrados de condición del cultivo y Google Earth y AgriYttrium (aplicación para Smartphone) para la visualización de los mismos. El recorrido virtual de la finca mediante los modelos visuales y tridimensionales facilitó la inspección de las zonas con difícil acceso. El análisis de los mapas permitió evidenciar zonas con bajo vigor vegetativo, baja densidad de plantas, presencia de arvenses, clorosis, competencia con otros cultivos y pendientes elevadas. Los productores recibieron un informe en formato digital e impreso con información detallada sobre superficies poligonales y proporción de las áreas afectadas y con las respectivas recomendaciones, como resiembra, nivelación del terreno y corrección en aplicación de pesticidas/fertilizantes. Esta herramienta conlleva al ahorro de agroquímicos ya que las aplicaciones se pueden hacer en los sitios precisos.

Palabras clave : Monitoreo de cultivos; Modelos digitales de elevación; Mapas de índice de salud; NDVI; Imágenes multiespectrales; Modelos tridimencionales.

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