Uso de imágenes multiespectrales para determinar textura en suelos agrícolas

Ma. Clara Elena Mendoza González

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Carlos Alberto Chavez Garcia	es_ES
dc.creator	Ma. Clara Elena Mendoza González	es_ES
dc.date	2020-02-28
dc.date.accessioned	2020-02-26T19:49:43Z
dc.date.available	2020-02-26T19:49:43Z
dc.date.issued	2020-02-28
dc.identifier.uri	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/2103
dc.description	Es importante determinar aquellas propiedades de los suelos que influyen en su capacidad de infiltración y retención del agua, para mejorar su manejo en agricultura. Sin embargo, la medición directa de estas propiedades es lenta, costosa y, a veces, poco fiable debido a la heterogeneidad del suelo y los errores experimentales. Estas propiedades se pueden estimar a partir de datos indirectos como la textura del suelo por medio de funciones de pedotransferencia. La presente investigación se centra en el uso de las herramientas de las que dispone la percepción remota en la identificación del contenido de arena, limo y arcilla (textura) en los suelos agrícolas, haciendo uso de datos obtenidos de imágenes multiespectrales provenientes de vehículos aéreos no tripulados. Se volaron un total de 100 polígonos de entrenamiento con sus respectivas muestras de suelo para la generación del modelo. Se generaron 4 variables independientes (reflectancia en cuatro diferentes bandas: 550 nm –verde-, 660 nm –rojo-, 790 nm -infrarrojo cercano- y 735 nm -borde rojo-) y 3 variables dependientes (porcentaje de arena, limo y arcilla). Se obtuvieron índices espectrales provenientes de la literatura calculados a partir de las 4 bandas obtenidas con el dron. Se obtuvieron modelos: lineal multivariable, exponencial y polinomial con la reflectancia de las 4 bandas. La banda con el mayor coeficiente de correlación de Pearson al relacionarla con los contenidos de arena y arcilla fue la verde (0.62 y -0.63 respectivamente). Los mayores coeficientes de determinación se obtuvieron al modelar el contenido de arena y arcilla por medio de una regresión lineal múltiple, empleando las 4 bandas espectrales objeto de éste estudio. Se obtuvo un R2 de 0.56 en el modelo generado para determinar arena y 0.54 para determinar arcilla. Los modelos obtenidos fueron empleados para generar tres mapas con la ayuda de QGIS en los ortomosaicos generados en los vuelos; uno para determinar contenido de arena, otro para limo y el último para contenido de arcilla.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	Español	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	En Embargo	es_ES
dc.subject	Imágenes multiespectrales	es_ES
dc.subject	Reflectancia	es_ES
dc.subject	Textura del suelo	es_ES
dc.subject	Arena	es_ES
dc.subject	Arcilla	es_ES
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.title	Uso de imágenes multiespectrales para determinar textura en suelos agrícolas	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.creator.tid	Clave CV CONACyT	es_ES
dc.contributor.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	855981	es_ES
dc.contributor.identificador	CAGC830413HOCHRR02	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Maestría en Ciencias (Hidrología Ambiental)	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Maestría	es_ES