Análisis de la caducidad foliar en plantaciones de Tectona grandis mediante datos multiespectrales orbitales y obtenidos con UAV
DOI:
https://doi.org/10.17398/3101-7177.2.144Palabras clave:
Fenotipificación, activos forestales, teca, índice de área foliar, multiespectralResumen
El estudio propuesto se centra en comparar análisis aplicados a rodales de Tectona grandis manejados por la empresa 4M Agroflorestal Ltda, ubicados en la Fazenda Rancho Alegre, en el municipio de São José dos Quatro Marcos, Mato Grosso, Brasil. La finca se encuentra a aproximadamente 300 km de Cuiabá y abarca un área total de 483 hectáreas, de las cuales 284 hectáreas están cubiertas por rodales de teca divididos en 10 parcelas. Los datos se recolectaron en octubre de 2022 mediante misiones de vuelo con la cámara multiespectral Micasense Altum integrada en un UAV DJI Matrice 100, así como se adquirieron imágenes del satélite Planet SuperDove. Posteriormente, se procesaron los datos para obtener el Índice de Área Foliar (IAF) de cada parcela, con el objetivo de cuantificar el porcentaje de área foliar y, consecuentemente, comparar estos porcentajes, considerando la relación estadística derivada del hecho de que ambas fuentes de datos (Altum y Planet) para el área de estudio en la misma fecha (4 de octubre de 2022). El análisis de datos confirmó que en las cinco parcelas ubicadas en la parte norte de la finca, los datos Planet subestimaron la cobertura foliar, mientras que en las cinco parcelas del sur, sobreestimaron el área foliar. Por otro lado, los datos de la cámara Micasense Altum, integrada con un UAV, demostraron mayor exactitud en la medición espacial de doseles individuales, principalmente debido a su resolución espacial a nivel centimétrico, lo que permite avances en el manejo forestal de rodales plantados.
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Referencias
Costa, L.; Nunes, L.; Ampatzidis, Y. (2020). A new visible band index (vNDVI) for estimating NDVI values on RGB images utilizing genetic algorithms. Computers and Electronics in Agriculture (172), New York, n. 1, p.1-3. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105334
Francisco, C. N.; Ruiz, P. R. S.; Almeida, C. M.; Gruber, N. C.; Anjos, C. S. (2020). Análise do impacto da correção atmosférica no cálculo do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada a partir de Imagem Landsat 8/OLI. Revista Brasileira de Geografia Física (13), Recife n. 1, p. 76-86. https://doi.org/10.26848/rbgf.v13.1.p076-086
Marzialetti, F.: Di Febbraro, M.; Frate, L.; De Simone, W.; Acosta, A.T. R. and Carranza, M. L. (2022) Synergetic use of unmanned aerial vehicle and satellite images for detecting non-native tree species: An insight into Acacia saligna invasion in the Mediterranean coast. Front. Environ. Sci. (10) https://doi:10.3389/fenvs.2022.880626
Pandey, D.; Brown, C. (2000). La teca: uma visión global. Unasylva, Roma, (51), n. 201, p.3-13.
Pedrali, L. D.; Júnior, N. B.; Pereira, R. S.; Tramontina, J.; Alba, E.; Marchesan, J. (2019). Sensoriamento Remoto multiespectral para determinação de níveis de severidade de seca de ponteiros em Eucalyptus spp. Revista Scientia Forestalis (122). https://doi.org/10.18671/scifor.v47n122.05
Pelissari, A. L. (2014). Cultivo da Teca: Características da Espécie para Implantação e Condução de Povoamentos Florestais. Centro Científico Conhecer (1) Goiânia, GO, n.01; p.129.
Rossi, F. S., Della-Silva, J. L., Teodoro, L. P. R. et al. (2024). Assessing soil CO2 emission on eucalyptus species using UAV-based reflectance and vegetation indices. Sci Rep (14) https://doi.org/10.1038/s41598-024-71430-2
Weaver, P. L. (1993). Tectona grandis L.f. Teak. New Orleans, LA: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Southern Forest Experiment Station, 18p.
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