Escudo de la República de Colombia
Sistema Nacional de Biliotecas - Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia Biblioteca Digital - Repositorio Institucional UN Sistema Nacional de Bibliotecas UN

Método para la identificación temprana de la Pudrición del Cogollo en palma de aceite a partir de sensores remotos no tripulados

Alvarez Perdomo, Nicolas (2019) Método para la identificación temprana de la Pudrición del Cogollo en palma de aceite a partir de sensores remotos no tripulados. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.

Texto completo

[img] PDF - Versión Aceptada
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

9MB

Resumen

La pudrición del cogollo (PC) es una de las enfermedades más limitantes para las plantaciones de palma de aceite, ya que disminuye la producción y aumenta los costos de producción y el impacto ambiental del cultivo. La identificación temprana de los síntomas de la enfermedad mediante el monitoreo periódico, es necesaria para realizar un control oportuno de la enfermedad. Los sensores remotos no tripulados se han convertido en herramientas útiles para la observación y análisis de la superficie terrestre. En la última década, esta tecnología se ha implementado cada vez más en esquemas de manejo agrícola como alternativa a los trabajos en campo tradicionales o el uso de otros tipos de sensores remotos. En este trabajo se propuso un método de identificación de la PC mediante la utilización de RPAS, un sensor multiespectral y análisis de imágenes. La metodología consistió en la toma de imágenes en un lote de siembra 2008 a diferentes alturas (30, 60 y 100 m), construcción de ortofotomosaicos, generación de índices de vegetación y clasificación orientada a objetos, con el fin de identificar las palmas con síntomas de PC previamente evaluadas en campo. Se encontró que las bandas del ROJO y NIR fueron las más útiles para discriminar los síntomas así como el índice NGRDI. Los umbrales utilizados y los demás atributos de la clasificación orientada a objetos, identificaron las palmas con síntomas de la enfermedad en sus distintos grados de afectación., Abstract: Bud rot (BR) is one of the most limiting disease for the oil palm plantations because it diminish production, increases it costs and the environmental impact. Early identification of the disease symptoms by means of periodic monitoring is necessary to make an opportune control of the disease. The unmanned remote sensors have become a useful tool for observation an analysis of the surface. In the last decade, this technology have been implemented more in the agricultural manage schemes as an alternative to the traditional field work and other remote sensors. This work proposed an identification method of BR using RPAS, a multispectral sensor and image analysis. The methodology consisted in the image capture of a crop planted in 2008 at different heights (30, 60 and 100m) , ortophotomosaics construction, vegetation index generations and object based classification, aiming to identify the palms with BR symptoms previously evaluated in the field. It was found that the RED and NIR band were the most useful to discriminate the symptoms as well as the NGRDI. The thresholds used and the other attributes used in the object oriented classification identified the palms with disease symptoms. The proposed method with the vegetation indexes and the object oriented classification allowed the identification BR symptoms in the oil palms.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:Castro Navarro, Olga Maria
Información adicional:Magíster en Geografía. Línea de Investigación: Sensores remotos.
Palabras clave:RPAS, Elaeis guineensis Jacq, Pudrición del cogollo, Indices de vegetación, Clasificación orientada a objetos, Bud rot, Vegetation index, Object oriented classification
Temática:5 Ciencias naturales y matemáticas / Science > 55 Ciencias de la tierra / Earth sciences & geology
5 Ciencias naturales y matemáticas / Science > 58 Plantas / Plants
6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 63 Agricultura y tecnologías relacionadas / Agriculture
Unidad administrativa:Sede Bogotá > Facultad de Ciencias Humanas > Departamento de Geografía
Código ID:74446
Enviado por : Geografo Nicolas Alvarez Perdomo
Enviado el día :30 Septiembre 2019 19:25
Ultima modificación:30 Septiembre 2019 19:25
Ultima modificación:30 Septiembre 2019 19:25
Exportar:Clic aquí
Estadísticas:Clic aquí
Compartir:

Solamente administradores del repositorio: página de control del ítem

Vicerrectoría de Investigación: Número uno en investigación
Indexado por:
Indexado por Scholar Google WorldCat DRIVER Metabiblioteca OAIster BASE BDCOL Registry of Open Access Repositories SNAAC Red de repositorios latinoamericanos eprints Open archives La referencia Tesis latinoamericanas OpenDOAR CLACSO
Este sitio web se ve mejor en Firefox