Modelos simples para estimar cobertura de suelo agrícola a partir de imágenes MODIS: aplicación a la zona central de Córdoba (Argentina)

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Las imágenes provenientes de sensores remotos constituyen una importante fuente de información sobre cultivos que puede utilizarse para obtener parámetros agronómicos. La soja (Glycine max (L.) Merrill) y el maíz (Zea mays L.) son los cultivos más importantes en Argentina, por área sembrada y rédito...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bocco, Mónica, Ovando, Gustavo, Sayago, Silvina, Willington, Enrique A.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2013
Materias:
Ciencias Informáticas
Modelos
Cultivos
Índice de vegetación
MODIS
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/93461
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Las imágenes provenientes de sensores remotos constituyen una importante fuente de información sobre cultivos que puede utilizarse para obtener parámetros agronómicos. La soja (Glycine max (L.) Merrill) y el maíz (Zea mays L.) son los cultivos más importantes en Argentina, por área sembrada y réditos económicos producidos. En este trabajo se desarrollaron modelos matemáticos simples para evaluar porcentaje de cobertura de suelo por soja y maíz, a partir de diferentes índices de vegetación derivados del Moderate–resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Los índices de vegetación considerados fueron: de diferencia normalizada (NDVI), Índice ajustado por el suelo SAVI, su modificación MSAVI, la Razón Simple (SR) y el índice perpendicular de vegetación (PVI). El comportamiento de los modelos fue muy bueno y los resultados mostraron que, excepto para SR, un modelo lineal puede predecir porcentaje de cobertura de suelo por soja y maíz, con valores de R2>0,86.
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