Examinando por Autor "Carbonell Rivera, Juan Pedro"

Mostrando 1 - 1 de 1

Estimación de la evapotranspiración a partir de imágenes de alta resolución de VANT para sistemas de riego en arrozales de la costa norte de Perú
(Universidad Nacional de Trujillo. Facultad de Ciencia Agropecuarias, 2024-02-05) Ramos Fernández, Lia; Quispe Tito, David; Altamirano Gutiérrez, Lisette; Cruz Grimaldo, Camila Leandra; Quille Mamani, Javier Alvaro; Carbonell Rivera, Juan Pedro; Torralba, Jesús; Ángel Ruiz, Luis
Ante la creciente escasez del agua para la agricultura, el incremento de la demanda de alimentos y los futuros escenarios de sequía que nos plantea el cambio climático es indispensable diseñar nuevas tecnologías que contribuyan a un menor consumo de agua. En esta investigación se han empleado imágenes de alta resolución para estimar la evapotranspiración en arrozales aplicando el modelo de balance de energía METRICTM (Mapping Evapotranspiration at High Resolution using Internalized Calibration). Para ello, se monitorizaron 5900 m2 de cultivo bajo riego por inundación continua (IC) y 2600 m2 bajo la técnica de riego de alternancia humedecimiento y secado (AWD, por sus siglas en inglés), además de algunas parcelas con filtración lateral. Se realizaron 10 vuelos entre las etapas de macollamiento y floración, cinco vuelos con un VANT Matrice 210 con una cámara multiespectral Parrot Sequoia, y cinco vuelos con un Matrice 300 RTK equipado con una cámara térmica H20T. Se colectó información de campo de los índices de vegetación (NDVI e IAF), y lecturas de un radiómetro, para ajustar información de las imágenes multiespectrales y térmicas, respectivamente; y obtener los componentes del balance de energía en superficie. Se obtuvo valores medios para evapotranspiración del cultivo (ETc) de 6,34 ±1,49 y 5,84 ± 0,41 mm d-1 para riego IC y riego AWD, respectivamente, obteniéndose un ahorro de agua del 42% con una reducción del rendimiento en 14%, proporcionando una guía para la gestión adecuada del riego, sin embargo, se sugiere utilizar el modelo para optimizar el rendimiento obteniendo umbrales críticos para la aplicación óptima de AWD frente a la escasez del recurso hídrico.