古巴Cacocum甘蔗农业产量的远程传感器

IF 0.1 Q4 AGRONOMY Temas Agrarios Pub Date : 2022-04-22 DOI:10.21897/rta.v26i2.2763
Roberto Alejandro García Reyes, Juan Alejandro Villazón Gómez, Alberto Willian Rodríguez Rubio
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摘要

这项研究于2021年进行,目的是利用位于古巴奥尔金省Cacocum市的糖业公司“Cristino Naranjo”的标准化植被差指数估计甘蔗的农业产量。在不同月份随机绘制32个采样点,选择Landsat 8 OLI/TIRS卫星的图像投影到WGS 84 UTM系统18 north zone 011/046。QGIS“客场”的软件版本10进行了校正谱成的卫星图像和抽样模式,而在ArcGIS 10.5进行了提取每一个计算后NDVI值使用统计软件处理Stargraphics Plus 5.0;在每个采样点获得的NDVI值与工厂分析区域专家提供的与所使用图像的日期相对应的实际性能值之间进行线性回归分析。植被指数NDVI的测定值为0 ~ 0.5,植被稀少。结果表明,该模型解释了甘蔗产量变异性的97.8598,可作为在研究地点土壤和气候条件下估计该作物产量的数学模型。
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Sensoramiento remoto del rendimiento agrícola en caña de azúcar en Cacocum, Cuba
El estudio se realizó en el año 2021 con el objetivo de estimar el rendimiento agrícola de la caña de azúcar mediante el Índice de Diferencia Normalizado de Vegetación en la Empresa Azucarera “Cristino Naranjo”, ubicado en el municipio Cacocum provincia Holguín, Cuba. Se trazaron 32 puntos aleatorios de muestreo en los diferentes meses en los que se escogieron las imágenes pertenecientes al satélite Landsat 8 OLI/TIRS proyectadas en el sistema WGS 84 UTM Zona 18 Norte en la cuadrícula 011/046. En el software QGIS “A Coruña” versión 3.10 se realizó la corrección radiométrica de cada imagen satelital y el esquema de muestreo, mientras que en ArcGIS 10.5 se realizó la extracción de los valores de cada punto luego del cálculo del NDVI Para el procesamiento estadístico se utilizó el software Stargraphics Plus 5.0; en el cual se realizó el análisis de regresión lineal entre los valores obtenidos del NDVI en cada punto de muestreo y los valores del rendimiento real ofrecidos por especialistas del área de análisis del Central que se corresponden a las fechas de las imágenes utilizadas. La determinación del índice vegetativo NDVI muestra valores desde 0 hasta 0,5 se presenta una escasa vegetación en el área de estudio. El coeficiente de determinación indica que el modelo explica el 97,8598 de la variabilidad del rendimiento en el cultivo de la caña de azúcar lo cual puede ser utilizado como modelos matemáticos para la estimación del rendimiento de este cultivo bajo las condiciones edafoclimáticas del sitio de estudio.
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