Uso de sensores remotos en la agricultura: aplicaciones en el cultivo del banano
Introducción. Los sensores remotos ofrecen la capacidad de observar un objeto sin estar en contacto con el mismo, son utilizados en aplicaciones para la agricultura y tienen un gran potencial de desarrollo para el cultivo del banano (Musa AAA). Durante las últimas décadas las inves...
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| Publicado: |
Universidad de Costa Rica
2022
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AGROMESO48279 |
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Universidad de Costa Rica |
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Agronomía Mesoamericana |
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Guzman-Alvarez, Jose A. González-Zuñiga, Miguel Sandoval Fernandez, Jorge A. Calvo-Alvarado, Julio Cesar |
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Introducción. Los sensores remotos ofrecen la capacidad de observar un objeto sin estar en contacto con el mismo, son utilizados en aplicaciones para la agricultura y tienen un gran potencial de desarrollo para el cultivo del banano (Musa AAA). Durante las últimas décadas las investigaciones en sensores remotos y agricultura se han incrementado gracias a la disponibilidad de imágenes satelitales de alta resolución y al uso de vehículos aéreos no tripulados que generan información base para las investigaciones. Objetivo. Realizar una revisión general sobre las aplicaciones del uso de sensores remotos para el cultivo del banano en tres aspectos específicos: determinación del área de cultivo, estimación de su productividad y en el diagnóstico de enfermedades. Desarrollo. Las áreas de plantaciones comerciales de banano son de fácil detección visual o por medio clasificaciones de imágenes, como con las imágenes del radar de abertura sintética (SAR), que pueden alcanzar presiones superiores al 95 %. Esto debido a la alta retrodispersión de las hojas grandes de la planta. No obstante, los estudios realizados en cuanto a productividad son escasos para el cultivo de banano y se han limitado al uso de índices de vegetación, con resultados bajos en sus correlaciones. En cuanto la identificación de enfermedades, se ha trabajado en las principales que afectan la producción con niveles de correlación superiores al 90 % para algunas enfermedades. Conclusión. La presente revisión evidencia que las plantaciones bananeras pueden ser delimitadas mediante el uso de sensores remotos y, de igual forma, estos permiten la identificación de las principales enfermedades en el cultivo. Sin embargo, los resultados obtenidos para determinar productividad son escasos y con poca precisión. |
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AGROMESO482792023-06-16T13:43:27Z Use of remote sensing in agriculture: Applications in banana crop Uso de sensores remotos en la agricultura: aplicaciones en el cultivo del banano Guzman-Alvarez, Jose A. González-Zuñiga, Miguel Sandoval Fernandez, Jorge A. Calvo-Alvarado, Julio Cesar synthetic aperture radar unmanned aerial vehicles satellite images vegetation index radar radar de abertura sintética vehículos aéreos no tripulados imágenes satelitales índices de vegetación radar Introduction. Remote sensors offer the ability to observe an object without being in contact with it. They are widely used in agricultural applications and have large development potential in banana (Musa AAA) plantations. During the past decades, the research in remote sensing and agriculture has increased through the availability of high-resolution satellite images (spatial, spectral, and temporal) and the use of remotely piloted vehicles that generate base information for research. Objective. To carry out a general review on the applications of the use of remote sensors for banana plantations in three specific aspects: determination of the cultivation area, productivity estimation, and disease diagnosis. Development. The extension of land covered by commercial banana plantations can be detected visually or easily by means of remote image classifications, such as the Synthetic Aperture Radar (SAR) sensor, which hve resulted in classification accuracies of around 95%. This is due to the high backscattering of the large leaves of the plant. However, the studies on productivity are scarce for banana cultivation and have been limited to the use of vegetation index, showing poor results in their correlations. As for the identification of diseases, work has been done on the main diseases affecting production with correlation levels above 90 % for some diseases. Conclusion. This review shows that banana plantations can be detected through the use of remote sensors and, likewise, these allow the identification of the main diseases in the crop. However, the results obtained to determine productivity are scarce and with little precision. Introducción. Los sensores remotos ofrecen la capacidad de observar un objeto sin estar en contacto con el mismo, son utilizados en aplicaciones para la agricultura y tienen un gran potencial de desarrollo para el cultivo del banano (Musa AAA). Durante las últimas décadas las investigaciones en sensores remotos y agricultura se han incrementado gracias a la disponibilidad de imágenes satelitales de alta resolución y al uso de vehículos aéreos no tripulados que generan información base para las investigaciones. Objetivo. Realizar una revisión general sobre las aplicaciones del uso de sensores remotos para el cultivo del banano en tres aspectos específicos: determinación del área de cultivo, estimación de su productividad y en el diagnóstico de enfermedades. Desarrollo. Las áreas de plantaciones comerciales de banano son de fácil detección visual o por medio clasificaciones de imágenes, como con las imágenes del radar de abertura sintética (SAR), que pueden alcanzar presiones superiores al 95 %. Esto debido a la alta retrodispersión de las hojas grandes de la planta. No obstante, los estudios realizados en cuanto a productividad son escasos para el cultivo de banano y se han limitado al uso de índices de vegetación, con resultados bajos en sus correlaciones. En cuanto la identificación de enfermedades, se ha trabajado en las principales que afectan la producción con niveles de correlación superiores al 90 % para algunas enfermedades. Conclusión. La presente revisión evidencia que las plantaciones bananeras pueden ser delimitadas mediante el uso de sensores remotos y, de igual forma, estos permiten la identificación de las principales enfermedades en el cultivo. Sin embargo, los resultados obtenidos para determinar productividad son escasos y con poca precisión. Universidad de Costa Rica 2022-08-22 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Contribution text/xml application/pdf application/epub+zip text/html audio/mpeg audio/mpeg https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/48279 10.15517/am.v33i3.48279 Agronomía Mesoamericana; 2022: Agronomía Mesoamericana: Vol. 33, Issue 3 (September-December); 48279 Agronomía Mesoamericana; 2022: Agronomía Mesoamericana: Vol. 33, Nº 3 (setiembre-diciembre); 48279 Agronomía Mesoamericana; 2022: Agronomía Mesoamericana: Vol. 33, Issue 3 (September-December); 48279 2215-3608 1021-7444 spa eng https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/48279/52375 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/48279/52376 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/48279/52377 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/48279/52378 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/48279/52379 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/48279/52380 Copyright (c) 2022 Jose A. 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