Examinando por Materia "Multispectral sensors"

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Modelado espacial de propiedades fisicoquímicas y fertilidad del suelo en sistemas agrícolas tropicales bajo distinta heterogeneidad estructural mediante UAV multiespectral y geoestadística
(Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Trujillo, 2026-04-27) Vega Herrera, Sergio Sebastián; Ysuiza Perez, Alfredo; Perez Tello, Mónica; Goicochea Pinchi, Diego; Rios Rios, Raúl Martín; Dominguez Yap, Percy; García, Leonela; Barrera Torres, Cicerón; Oliva Cruz, Carlos Alberto; Santillán Gonzáles, Manuel Dante; Arratea Pillco, David; Alejos Patiño, Italo
La variabilidad espacial del suelo condiciona la eficiencia productiva, la gestión de nutrientes y la sostenibilidad de los sistemas agrícolas tropicales, especialmente en contextos donde la heterogeneidad limita la implementación de estrategias de manejo sitio-específico. En este estudio se comparó el desempeño de un flujo analítico basado en imágenes UAV multiespectrales, regresión lineal múltiple (MLR) e interpolación geoestadística en dos sistemas agrícolas con distinta heterogeneidad, un sistema multicultivo a escala de estación y un sistema arrocero con diferentes densidades de siembra, ambos ubicados en la Estación Experimental Agraria El Porvenir (San Martín, Perú). Se analizaron 60 muestras en el componente multicultivo y 27 en el sistema arrocero, georreferenciadas a 30 cm de profundidad, evaluando pH, conductividad eléctrica, nitrógeno, fósforo, potasio, carbono orgánico del suelo y textura. Se aplicó un flujo analítico homogéneo en ambos sistemas (correlación de Spearman, MLR stepwise y kriging ordinario). Los resultados evidenciaron diferencias marcadas en el desempeño predictivo, en el sistema arrocero se alcanzaron valores de R² de prueba de 0,93 para nitrógeno y 0,88 para fósforo, mientras que en el sistema multicultivo los mayores R² fueron 0,42 para conductividad eléctrica y 0,37 para limo. Asimismo, los índices espectrales basados en NIR y red edge mostraron mayor asociación con los atributos edáficos evaluados. Los resultados demuestran que el desempeño depende de la heterogeneidad estructural del sistema, donde entornos más homogéneos favorecen la predicción puntual, mientras que sistemas más heterogéneos potencian la zonificación y delimitación de unidades de manejo