Development of a Spectral Signature Database of Crops in Cundinamarca, Colombia

Authors

DOI:

https://doi.org/10.18041/1900-3803/entramado.1.13083

Keywords:

Field Spectroradiometry, Spectral Library, Crop Reflectance, Precision Agriculture, Phenological Characterization

Abstract

This research aimed to quantify and characterize the spectral behavior of strategic crops in the Sumapaz region, Cundinamarca (Hass avocado, pea, coffee, onion, bean, corn, and potato), to address the lack of local spectral libraries. The methodology employed field spectroradiometry using an ASD FieldSpec HandHeld 2 device (350–1050 nm) and a statistically representative sampling design based on finite and infinite population theory. To ensure data reliability, a 95% confidence level and a 5% margin of error were established. As a primary result, between 50 and 80 spectra were collected per crop, leading to the development and implementation of the "Sumapaz Spectral Signature Catalog". This open-access web platform integrates reflectance data, phenological stages, phytosanitary conditions, and capture metadata. Key findings revealed distinctive reflectance patterns for each species, such as a marked elevation in the Near-Infrared (NIR) region for Hass avocado compared to greater dispersion in coffee and potato crops. It is concluded that this database constitutes a fundamental technical asset for precision agriculture, enabling non-destructive monitoring of photosynthetic activity, early stress detection, and the sustainable optimization of agricultural resources within the Colombian territorial context.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

  • Edier Fernando Ávila-Vélez, Universidad de Cundinamarca, Colombia

    Professor and Researcher at Universidad de Cundinamarca, Colombia

  • Bibiana del Pilar Royero-Benavides, Universidad de Cundinamarca, Colombia

    Professor and Researcher at Universidad de Cundinamarca, Colombia

  • Luis Alberto Herrera-Martínez, Universidad de Cundinamarca, Colombia

    Professor and Researcher at Universidad de Cundinamarca, Colombia

  • Jorge Enrique Guerrero-Ruíz, Universidad de Cundinamarca, Colombia

    Professor and Researcher at Universidad de Cundinamarca, Colombia

References

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

Published

2026-01-08

Issue

Section

DOSSIER - ARTICLES

Similar Articles

1-10 of 27

You may also start an advanced similarity search for this article.