El cultivo del aguacate ha experimentado un gran desarrollo en los últimos años, posicionándose como una alternativa a muchos cultivos herbáceos o leñosos. Debido a la escasez de lluvias en muchas zonas donde se está expandiendo este cultivo, ha surgido la necesidad de optimizar los recursos hídricos y realizar una correcta gestión de la manera más sostenible posible.
Alumno de la 8ª edición del Máster en Agro 4.0. y Ingeniera Agrónoma en IFAPA
Optimización agrícola y sostenibilidad de aguacates en San Bartolomé de la Torre mediante índices de vegetación aéreos
En línea con todo esto, el objetivo principal de este Proyecto Fin de Máster es el estudio de una serie de índices de vegetación y agroclimáticos y su correlación según diferentes modelos de regresión con distintas variables predictoras, con el fin de prever la escasez hídrica del aguacate.
En cuanto a los índices agroclimáticos se contará con los datos de una estación meteorológica de la red SIAR (Sistema de Información Agroclimática para el Regadío), además de datos de humedad, temperatura y conductividad de sensores situados en la finca. Por otro lado, los índices de vegetación se obtendrán mediante teledetección, donde se incluirán el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index), GCI (Green Coverage Index) y SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index). La zona de estudio será San Bartolomé de la Torre (Huelva).
Debido a la escasez de lluvias en muchas zonas donde se está expandiendo este cultivo, ha surgido la necesidad de optimizar los recursos hídricos y realizar una correcta gestión de la manera más sostenible posible
Resultados
Uno de los puntos fuertes de los que dispone este proyecto son las medidas en campo, facilitadas por el propietario de la finca; estos datos no son de acceso libre y en muchos casos la metodología se basa únicamente en los datos satelitales. En este caso se ha estudiado la evolución de los cuatro índices de vegetación tomando como datos, las imágenes satelitales durante el año 2023 completo, y calculando los índices mensuales con el software libre QGIS.
A pesar de que la evolución de los índices no se comporta de forma predecible en su totalidad, se puede ver la influencia de los diferentes estados fenológicos en los valores de estos índices. Se puede observar un descenso acusado en el mes de septiembre, época en la que comienzan a desarrollarse los frutos, ya que la concentración de nutrientes se dirige desde las hojas hacia los frutos, presentando mayores valores en la etapa vegetativa y menores en la etapa productiva. Los valores de los índices vegetales permiten establecer tendencias de productividad debido a que posibilitan estimar, por medio de la reflectancia, el estado de vigor de la planta, lo que se relaciona directamente con el contenido de nutrientes de la planta, en concreto, con el nitrógeno.
De igual forma, los valores de estos índices pueden pueden ser utilizados para estimar variaciones en el contenido de nitrógeno de árboles de aguacate, lo cual permitiría determinar el vigor de la planta, así, su disminución podría deberse a una deficiencia nutricional o problemas fitosanitarios.
El incremento en el NDVI, debido a una mayor acumulación de biomasa, se debe a una mayor disponibilidad de N., lo que resulta en un aumento en el contenido de nitrógeno en las hojas. Cuanto mayor es la acumulación de biomasa fotosintéticamente activa, mayor es la reflectancia de la radiación infrarroja cercana y menor la reflectancia de la radiación roja, lo que resulta en un aumento de NDVI (Smith et al., 2017).
Estudios realizados por Ramos García (2015) indican que la reflectancia de las longitudes de onda roja e infrarrojo en la planta dependen de factores como: Tamaño de la hoja, contenidos de nitrógeno y absorción lumínica.
Sin embargo, el nitrógeno es el elemento mayormente relacionado a la reflectancia de las bandas roja e infrarrojo cercano, donde indica que si la planta se encuentra en un estado de acumulación de nitrógeno mayor, la reflectancia de las bandas roja e infrarrojo cercano será menor, generando índices con valores mayores.
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