Construcción de un banco de firmas espectrales de cultivos en Cundinamarca, Colombia
DOI:
https://doi.org/10.18041/1900-3803/entramado.1.13083Palabras clave:
Espectrorradiometría de campo, Biblioteca espectral, Reflectancia de cultivos, Agricultura de precisión, Caracterización fenológicaResumen
Esta investigación tuvo como finalidad cuantificar y caracterizar el comportamiento espectral de cultivos estratégicos en la región del Sumapaz, Cundinamarca (aguacate Hass, arveja, café, cebolla, frijol, maíz y papa), ante la ausencia de bibliotecas espectrales locales. La metodología empleó espectroradiometría de campo con un equipo ASD FieldSpec HandHeld 2 (350-1050 nm) y un diseño estadístico basado en poblaciones infinitas, garantizando un nivel de confianza del 95%. Como resultado principal, se recolectaron entre 50 y 80 espectros por cultivo, cuya depuración y procesamiento permitieron consolidar el "Catálogo de Firmas Espectrales Sumapaz". Esta plataforma web abierta integra datos de reflectancia, estados fenológicos, condiciones fitosanitarias y metadatos de captura. Los hallazgos revelaron patrones de reflectancia distintivos para cada especie, destacando una elevación marcada en el infrarrojo cercano (NIR) para el aguacate Hass frente a una mayor dispersión en café y papa. Se concluye que este banco de datos constituye un insumo fundamental para la agricultura de precisión, permitiendo el monitoreo no destructivo de la actividad fotosintética, la detección temprana de estrés y la optimización sostenible de recursos agrícolas en el contexto territorial colombiano.
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Referencias
1. ACUÑA-RUZ, Tomás. Firmas espectrales de vegetación urbana en Santiago de Chile: Caracterización y separabilidad de especies a escala foliar. Memoria para optar al Título Profesional de Ingeniero en Recursos Naturales Renovables. Repositorio Académico. Universidad de Chile. Santiago de Chile, 2015. 3 p. https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/150870
2. ALONSO, Carmelo; MORENO, Victoriano; RODRÍGUEZ, Elías. Determinación experimental de la firma espectral de la vegetación: una sencilla práctica de introducción a la teledetección. En: Congreso Nacional de Teledetección, 8, 1999, Albacete, España. Teledetección: Avances y Aplicaciones. Asociación Española de Teledetección, 1999. p. 429-433. https://aet.org.es/documentos/congresos/08%201999%20Albacete/10%20Ensenanza%20y%20Difusion%20de%20la%20Teledeccion/1999Albacete%20(1).pdf
3. ANDREU, Ana; CARPINTERO, Elisabet; GONZÁLEZ-DUGO, María P. Teledetección para agricultura. Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera (IFAPA). Consejería de Agricultura, Ganadería, Pesca y Desarrollo Sostenible, Sevilla, 2018. p. 1-10 https://savannahwatch.cc/wp-content/uploads/2021/02/TELEDETECCION-SERVIFAPA.pptx.pdf
4. ARAQUE, Leonardo; JIMÉNEZ, Andrés. Characterization of the spectral signature from remote sensors for the management of plant health in the oil palm crop. In: Palmas. 2009. vol. 30, no 3. p. 63-79 https://publicaciones.fedepalma.org/index.php/palmas/article/view/1455
5. ÁVILA VÉLEZ, Edier Fernando.; ESCOBAR ESCOBAR, Natalia.MORANTES CHOCONTA, Carlos Francisco. Applying satellite images to spectral signature development of maize production (Zea mays L.) under Colombia’s middle tropics conditions. En: Entramado. Julio - Diciembre, 2019. vol. 15, no. 2. p. 256-262 https://doi.org/10.18041/1900-3803/entramado.2.5734
6. BELLAIRS, Sean; TURNER, Neil; HICK, P; SMITH, R. Plant and soil influences on estimating biomass of wheat in plant breeding plots using field spectral radiometers. En: Australian Journal of Agricultural Research. 1996. vol. 47 no 7. p. 1017-1029. https://doi.org/10.1071/AR9961017
7. COMISIÓN NACIONAL DE ACTIVIDADES ESPACIALES – CONAE. Catálogo de firmas espectrales: Biblioteca espectral Argentina. Buenos Aires: CONAE, 2024. https://catalogos5.conae.gov.ar/FirmasEspectrales/
8. DÍAZ DE LEÓN ZAPATA, Ramón; FLORES GARCÍA, Efrén; LARA VELÁZQUEZ, Ismael; LUNA TORRES, J. F. Enmanuel. Segmento de los THz en el espectro electromagnético y sus aplicaciones. En: Pistas Educativas. 2017. vol. 38, no. 124. p. 83-101. https://pistaseducativas.celaya.tecnm.mx/index.php/pistas/article/view/699/722
9. DÍAZ DELGADO, Ricardo.; BUSTAMANTE, Javier.; ARAGONÉS, David. La teledetección como herramienta en la cartografía de especies invasoras: Azolla filiculoides en Doñana. En: J. (ed.). Teledetección aplicada a la gestión ambiental. Madrid: Ministerio de Medio Ambiente, 2008. p. 159-163. https://digital.csic.es/bitstream/10261/60242/1/Diaz-Delgado_etal_2008.pdf
10. DOERING, Dionisio; BENENMANN, Aarthur; LERM, Rafael; DE FREITAS, Edison; MULLER, Ivan; WINTER, Jea; PEREIRA, Carlos. Design and optimization of a heterogeneous platform for multiple UAV use in precision agriculture applications. IFAC-PapersOnline. 2014. vol. 19, no 3. https://doi.org/10.3182/20140824-6-za-1003.02261
11. ELMOKADEM, Taha. Distributed coverage control of quadrotor multi-UAV systems for precision agriculture. IFAC-PapersOnline. vol. 52, no 30. 2019. p. 251-256. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.12.530
12. ESPERANZA, Flavio. C.; ZERDA, Hugo Raúl. Potencialidad de los índices de vegetación para la discriminación de coberturas forestales. En: Congreso Forestal Argentino y Latinoamericano, 3, 2005. Corrientes, Argentina. Asociación Forestal Argentina, 2005. https://www.academia.edu/13450382/POTENCIALIDAD_DE_LOS_%C3%8DNDICES_DE_VEGETACI%C3%93N_PARA_LA_DISCRIMINACI%C3%93N_DE_COBERTURAS_FORESTALES
13. GAO, Bo-Cai; GOETZ, Alexander. F. Column atmospheric water vapor and vegetation liquid water retrievals from airborne imaging spectrometer data. In: Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 1990. vol. 95, no. D4. p. 3549-3564. https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/JD095iD04p03549
14. GIRÓN, Andrea; FAJARDO, Erich Leonardo. Creación de una librería de datos espectrales y fotosintéticos de algunas especies vegetales representativas en el arbolado urbano de Bogotá. Proyecto de grado como requisito parcial para optar al Título de Ingeniero Catastral y Geodesta. En: Repositorio Académico. Universidad Distrital, 2015. http://hdl.handle.net/11349/25473
15. GITELSON, Anatoly A.; VIÑA, Andres; CIGANDA, Veronica; RUNDQUIST, Donald C.; ARKEBAUER, Timothy J. Remote estimation of canopy chlorophyll content in crops. In: Geophysical Research Letters. 2005, vol. 32, no. 8 p. 1-4. https://doi.org/10.1029/2005GL022688
16. HABOUDANE, Driss; MILLER, John R.; PATTEY, Elizabeth; ZARCO-TEJADA, Pablo J.; STRACHAN, Ian B. Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: modeling and validation in the context of precision agriculture. In: Remote Sensing of Environment. 2004. vol. 30, no 3. p. 337-352. https://doi.org/10.1016/J.RSE.2003.12.013
17. INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICA Y GEOGRAFÍA – INEGI. Catálogo de firmas espectrales de coberturas de la Tierra. Ciudad de México: INEGI, 2024. https://www.inegi.org.mx/app/biblioteca/ficha.html?upc=702825322926
18. KOKALY, Raymond F.; CLARK, Roger N.; SWAYZE, Gregg A.; LIVO, K. Erick; HOEFEN, Todd M.; PEARSON, Neil C.; … KLEIN, Anna. J. USGS spectral library version 7. In: US Geological Survey, 2017. no. 1035. https://pubs.usgs.gov/ds/1035/ds1035.pdf
19. KOOISTRA, Lammert.; CLEVERS, Jan. G. P. W. Estimating potato leaf chlorophyll content using ratio vegetation indices. In: Remote Sensing Letters. .2016. vol. 7, no. 16. p. 611-620. https://doi.org/10.1080/2150704X.2016.1171925
20. LABORATORIO OLIVARUM. Protocolo para la toma de muestras de suelos. En: Fundación Caja Rural de Jaén, s. f. https://www.olivarum.es/protocolo-para-la-toma-de-muestras-de-suelo/
21. LIRA, Jorge. La percepción remota: Nuestros ojos desde el espacio. México: 2a ed. México: Fondo de Cultura Económica, Secretaría de Educación Pública. 1997. https://bibliotecadigital.ilce.edu.mx/sites/ciencia/volumen1/ciencia2/33/htm/percep.htm
22. LUNA, Inti.; LOBO, Agustib. Mapping crop planting quality in sugarcane from UAV imagery: a pilot study in Nicaragua. In: Remote Sensing. 2016. vol. 8, no. 6. 2016. p. 500. https://doi.org/10.3390/rs8060500
23. MILTON, Edward. J.; SCHAEPMAN, Michael E.; ANDERSON, Karen.; KNEUBÜHLER, Mathias.; FOX, Nigel. Progress in field spectroscopy. In: Remote Sensing of Environment. vol. 113, no 1, S92-S109. 2009. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S003442570700363X
24. NAKSHMI, J. V. N.; HEMANTH, K. S.; BHARATH, J. Optimizing quality and outputs by improving variable rate prescriptions in agriculture using UAVs. In: Procedia Computer Science. 2020, no.167, p. 1981-1990. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.229
25. PEREA, Alberto Jesús; MEROÑO, José Emilio; AGUILERA, María Jesús. Algoritmos de clasificación experta aplicados en imágenes satelitales QuickBird para el mapeo de la cobertura de la tierra. En: Chilean Journal of Agricultural Research. 2009. vol. 69, no. 3. 2009. p. 400-405. https://doi.org/10.4067/S0718-58392009000300013
26. PEÑUELAS, Josep.; GAMON, John. A.; FREDEEN, Arthur. L.; MERINO, J.; FIELD, Christopher B. Reflectance indices associated with physiological changes in nitrogen- and water-limited sunflower leaves. In: Remote Sensing of Environment. 1994. vol. 48, no. 2. 1994. p. 135-146. https://doi.org/10.1016/0034-4257(94)90136-8
27. PEÑUELAS, Josep.; PIÑOL, J.; OGAYA, R.; FILELLA, Ioland. Estimation of plant water concentration by the reflectance Water Index WI (R900/R970). En: International Journal of Remote Sensing. vol. 18 no 13, p 2869-2875. 1997. https://www.researchgate.net/publication/229084550_Estimation_of_Plant_Water_Concentration_by_the_Reflectance_Water_Index_WI_R900R970
28. PINTER Jr, Paul J.; HATFIELD, Jerry. L.; SCHEPERS, James. S.; BARNES, Edward. M.; MORAN, M. Susan.; DAUGHTRY, Craig. S.; UPCHURCH, Dan. R. Remote sensing for crop management. En: Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. vol. 69, no. 6. 2003. p. 647-664. https://doi.org/10.14358/PERS.69.6.647
29. ROKHMANA, Catur Aries. The potential of UAV-based remote sensing for supporting precision agriculture in Indonesia. En: Procedia Environmental Sciences. vol. 24. 2015. p. 245-253. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015.03.032
30. SÁNCHEZ GALÁN, Javier E.; JIMÉNEZ, José Ulises; FÁBREGA, José; SERRANO, Jorge; QUIRÓS McINTIRE, Evelyn Itzel. Clasificación supervisada de firmas espectrales de coberturas agropecuarias en Panamá utilizando el mapeo del ángulo espectral. Informe técnico. Universidad Tecnológica de Panamá. Panamá, 2019. https://cihh.utp.ac.pa/sites/default/files/documentos/2022/pdf/supervised_classification_of_spectral_signatures.pdf
31. SÁNCHEZ REINOSO, H. R. Técnicas estadísticas para el cálculo de muestras en poblaciones finitas e infinitas. Bogotá: Ecoe Ediciones, 2009.
32. SOUZA, Fernando Henrique Queiroz.; MARTINS, Pedro Henrique Alves.; DRESCH MARTINS, Tulio Henrique.; TEODORO, Paulo Eduardo.; BAIO, Fabio Henrique. The use of vegetation index via remote sensing allows estimation of soybean application rate. In: Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2020. vol. 17. 2020. 100279. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2019.100279
33. SRIVASTAVA, Kshitij.; BHUTORIA, Aman Jain.; SHARMA, Jyoti K.; SINHA, Aakash; PANDEY, Prem. Chandra. UAVs technology for the development of GUI based application for precision agriculture and environmental research. In: Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2019. vol. 16. 100258. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2019.100258
34. TORRES-MADRONERO, Maria C.; GOEZ, Manuel; GUZMAN, Manuel A.; RONDON, Tatiana; CARMONA, Pablo; ACEVEDO-CORREA, Camilo; GOMEZ-ORTEGA, Santiago; DURANGO-FLOREZ, Mariana; LÓPEZ, Smith; GALEANO, July; CASAMITJANA, Maria. Spectral Library of Maize Leaves under Nitrogen Deficiency Stress. In: MDPI Data. 2022. vol. 8, no. 2022. https://doi.org/10.3390/data8010002
35. TORRES-MADRONERO, María C.; RONDON, Tatiana; FRANCO, Ricardo; CASAMITJANA, María; TRÓCHEZ-GONZÁLEZ, Johana. Spectral Characterization of Avocado Persea Americana Mill. Cv. Hass Using Spectrometry and Imagery from the Visible to Near-Infrared Range. In: TecnoLógicas. 2023. vol. 26, n.º 56. e2567. https://doi.org/10.22430/22565337.2567
36. TORRES-MADRONERO, María C.; FRANCO Ricardo.; CASAMITJANA, María. Characterization of Maize, Common Bean, and Avocado Crops under Abiotic Stress Factors Using Spectral Signatures on the Visible to Near-Infrared Spectrum. In: MDPI Agronomy. 2024. vol. 14, no. 10. https://doi.org/10.3390/agronomy14102228
37. VAESEN, K.; GILLIAMS, S.; NACKAERTS, K.; COPPIN, P. Ground-measured spectral signatures as indicators of ground cover and leaf area index: the case of paddy rice. In: Field Crops Research. 2001. vol. 69, no 1. p. 13-25. https://doi.org/10.1016/S0378-4290(00)00129-5
38. ZÚÑIGA LÓPEZ, Juan Manuel. Aplicación de sensores remotos para el análisis del estado vegetativo del cultivo de palma de aceite por medio del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y firmas espectrales mediante fotografías aéreas. Artículo de investigación para optar al título de Especialista en Geomática. Universidad Militar Nueva Granada. https://repository.umng.edu.co/server/api/core/bitstreams/f70c9253-2408-4697-838d-b2e1c26ae15e/content
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