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Uso de información hiperespectral y análisis de componentes principales para el estudio de las firmas espectrales del trigo (Triticum aestivum L.) y raigrás (Lolium multiflorum L.) en diferentes estadios fenológicos

Por: Navarrete, Francisco Javier.
Colaborador(es): Weber, Christian [tut.].
Publicación: 2019Descripción: 30 p. tbls., grafs.Tipo de material: Tesis de posgrado de lectura en biblioteca. Recurso electrónico.Tema(s): MALEZAS | RESISTENCIA A LOS HERBICIDAS | TRIGO | LOLIUM | SENSORES REMOTOST20211201 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Nota de tesis: Trabajo Final. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Especialista de la Universidad de Buenos Aires en Teledetección y Sistemas de Información Geográfica. Especialización en Teledetección y Sistemas de Información Geográfica. 2019. Resumen: La complejidad en el manejo de malezas ha aumentado exponencialmente en los últimos 20 años debido a la aparición de malezas resistentes o tolerantes a los herbicidas. En este contexto, nuevas herramientas y estrategias son requeridas para lidiar más eficientemente con las malezas, con énfasis en aquellos individuos que presentan algún mecanismo que les permite subsistir a los herbicidas. Hoy en día existe la posibilidad de ajustar el uso de herbicidas antes de la siembra o pre-emergencia de los cultivos a través de sensores ópticos. El desafío actual es poder detectarlas con el cultivo ya emergido. Para el presente trabajo se utilizó información de un sensor hiperespectral en el rango de los 400-800 nm con una resolución espectral de 1 nm. Se registraron las firmas espectrales de trigo y raigrás anual, y se analizaron mediante análisis de cluster y componentes principales (CP). Además, se contrastaron diversas combinaciones de estadios fenológicos de maleza / cultivo identificadas previamente como posibles de encontrar en situaciones reales de campo para detectar la existencia de diferencias significativas entre las medias (P menor a 0,05). Con esta metodología fue posible diferenciar el trigo del raigrás en todas las etapas fenológicas evaluadas. Además, se identificaron las longitudes de onda de mayor importancia en dicha discriminación. Los resultados demuestran la importancia de utilizar la información espectral para la discriminación de malezas y la viabilidad de su uso para futuras aplicaciones.
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Trabajo Final. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Especialista de la Universidad de Buenos Aires en Teledetección y Sistemas de Información Geográfica. Especialización en Teledetección y Sistemas de Información Geográfica. 2019.

La complejidad en el manejo de malezas ha aumentado exponencialmente en los últimos 20 años debido a la aparición de malezas resistentes o tolerantes a los herbicidas. En este contexto, nuevas herramientas y estrategias son requeridas para lidiar más eficientemente con las malezas, con énfasis en aquellos individuos que presentan algún mecanismo que les permite subsistir a los herbicidas. Hoy en día existe la posibilidad de ajustar el uso de herbicidas antes de la siembra o pre-emergencia de los cultivos a través de sensores ópticos. El desafío actual es poder detectarlas con el cultivo ya emergido. Para el presente trabajo se utilizó información de un sensor hiperespectral en el rango de los 400-800 nm con una resolución espectral de 1 nm. Se registraron las firmas espectrales de trigo y raigrás anual, y se analizaron mediante análisis de cluster y componentes principales (CP). Además, se contrastaron diversas combinaciones de estadios fenológicos de maleza / cultivo identificadas previamente como posibles de encontrar en situaciones reales de campo para detectar la existencia de diferencias significativas entre las medias (P menor a 0,05). Con esta metodología fue posible diferenciar el trigo del raigrás en todas las etapas fenológicas evaluadas. Además, se identificaron las longitudes de onda de mayor importancia en dicha discriminación. Los resultados demuestran la importancia de utilizar la información espectral para la discriminación de malezas y la viabilidad de su uso para futuras aplicaciones.

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