Using NDVI and guided sampling to develop yield prediction maps of processing tomato crop

Repositorio Dspace/Manakin

español português english

Using NDVI and guided sampling to develop yield prediction maps of processing tomato crop

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.author Fortes Gallego, Rafael
dc.contributor.author Prieto Losada, María del Henar
dc.contributor.author García Martín, Abelardo
dc.contributor.author Córdoba Pérez, Antón
dc.contributor.author Martínez, Laura
dc.contributor.author Campillo Torres, Carlos
dc.date.accessioned 2017-05-02T11:21:36Z
dc.date.available 2017-05-02T11:21:36Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.issn 1695-971X
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10662/5624
dc.description.abstract El uso de mapas de predicción de rendimiento es una herramienta importante para la delimitación de zonas dentro de la gestión del campo. Sobre la base de índices de vegetación de reflectancia de cultivo son de uso potencial en la consecución de este objetivo. Hay diferentes tipos de índices de vegetación basado en la cosecha de reflectancia, el más comúnmente utilizado es el de NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Los valores de NDVI se informa que tienen buena correlación con varios parámetros de vegetación incluyendo la habilidad para predecir el rendimiento. La investigación de campo se realizó en dos granjas comerciales de procesamiento de cultivos de tomate, Cantillana y enviciados. Un desarrollado Mapa NDVI de predicción se utilizó a través de kriging la técnica guiada de muestreo para procesar el rendimiento del tomate. El rendimiento fue estudiado y relacionado con el NDVI y, finalmente, un mapa de predicción del rendimiento de los cultivos por toda la parcela fue generada usando dos métodos geoestadísticos y regresión ordinaria (kriging). Por último, se hizo una comparación entre el rendimiento obtenido en los puntos de validación y los valores de rendimiento según los mapas de predicción. Los mapas de rendimiento más precisos fueron obtenidos con la metodología de regresión RRMSE kriging con valores de 14% y 17% en Cantillana y enviciados, respectivamente, utilizando el NDVI como predictor. El coeficiente de correlación entre el NDVI y el rendimiento se correlacionan en el punto de las muestras tomadas en las dos ubicaciones, con valores de 0,71 y 0,67 en Cantillana y enviciados, respectivamente. Los resultados sugieren que el uso de un parámetro de muestreo masivo como IVN es un buen indicador de la distribución dentro del campo de variación de rendimiento. es_ES
dc.description.abstract The use of yield prediction maps is an important tool for the delineation of within-field management zones. Vegetation indices based on crop reflectance are of potential use in the attainment of this objective. There are different types of vegetation indices based on crop reflectance, the most commonly used of which is the NDVI (normalized difference vegetation index). NDVI values are reported to have good correlation with several vegetation parameters including the ability to predict yield. The field research was conducted in two commercial farms of processing tomato crop, Cantillana and Enviciados. An NDVI prediction map developed through ordinary kriging technique was used for guided sampling of processing tomato yield. Yield was studied and related with NDVI, and finally a prediction map of crop yield for the entire plot was generated using two geostatistical methodologies (ordinary and regression kriging). Finally, a comparison was made between the yield obtained at validation points and the yield values according to the prediction maps. The most precise yield maps were obtained with the regression kriging methodology with RRMSE values of 14% and 17% in Cantillana and Enviciados, respectively, using the NDVI as predictor. The coefficient of correlation between NDVI and yield was correlated in the point samples taken in the two locations, with values of 0.71 and 0.67 in Cantillana and Enviciados, respectively. The results suggest that the use of a massive sampling parameter such as NDVI is a good indicator of the distribution of within-field yield variation. es_ES
dc.description.sponsorship Trabajo patrocinado por: Gobierno de Extremadura. Proyecto GRU 10130 y Proyecto A-E-11-0255-4, cofinanciado por ROMA SL y Fondos FEDER (Fundación Europea para el Desarrollo Regional) es_ES
dc.format.extent 9 p. es_ES
dc.language.iso eng es_ES
dc.publisher INIA es_ES
dc.rights Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/ *
dc.subject Solanum lycopersicum es_ES
dc.subject Kriging es_ES
dc.subject Regresión de kriging es_ES
dc.subject Índice de vegetación es_ES
dc.subject Agricultura de precisión es_ES
dc.subject Ordinary kriging es_ES
dc.subject Regression kriging es_ES
dc.subject Vegetation index es_ES
dc.subject Precision agriculture es_ES
dc.title Using NDVI and guided sampling to develop yield prediction maps of processing tomato crop es_ES
dc.type article es_ES
dc.description.version peerReviewed es_ES
dc.rights.accessRights openAccess es_ES
dc.subject.unesco 5102.01 Agricultura es_ES
dc.identifier.bibliographicCitation Fortes Gallego, R.; Prieto Losada, M. H.; García Martín, A.; Córdoba Pérez, A.; Martínez, L. y Campillo Torres, C. (2015). Using NDVI and guided sampling to develop yield prediction maps of processing tomato crop. Spanish journal of agricultural research, 13, 1, e02-004. ESSN 2171-9292 es_ES
dc.type.version publishedVersion es_ES
dc.contributor.affiliation Centro de Investigaciones Científicas y Tecnológicas de Extremadura (CICYTEX) es_ES
dc.contributor.affiliation Universidad de Extremadura. Departamento de Ingeniería del Medio Agronómico y Forestal es_ES
dc.relation.publisherversion http://revistas.inia.es/index.php/sjar/article/view/6532 es_ES
dc.identifier.doi 10.5424/sjar/2015131-6532
dc.identifier.publicationtitle Spanish journal of agricultural research es_ES
dc.identifier.publicationissue 1 es_ES
dc.identifier.publicationfirstpage e02-004, 1 es_ES
dc.identifier.publicationlastpage e02-004, 9 es_ES
dc.identifier.publicationvolume 13 es_ES


Ficheros en el ítem

Ficheros Tamaño Formato Ver
sjar_2015131_6532.pdf 3.188Mb PDF Thumbnail

El ítem tiene asociados los siguientes ficheros de licencia:

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España

Buscar en Mi Dehesa


Listar

Mi cuenta

Estadísticas

Ayuda

Redes sociales