Método para estimar el contenido de Nitrógeno en cultivos de maíz (Zea mays L.) con base en espectrometría. Caso de estudio Puerto Gaitán, Meta.

Abstract

Esta investigación se realizó en un Typic Haplustox Franco Fino, en la estación Taluma de Corpoica en Puerto López, Meta, con el objetivo de desarrollar en un método basado en espectrometría para estimar el contenido de nitrógeno (N) en un cultivo de maíz. En un diseño experimental de bloques con cinco tratamientos de fertilización nitrogenada (0, 50, 100, 150, 200 kg N/ha), y en tres estados fenológicos, se midieron las respuestas espectrales de hojas y de las plantas con un espectroradiómetro FieldSpec 4. Se calcularon algunos índices de vegetación y posiciones de Red Edge, se hicieron los análisis estadísticos para establecer diferencias entre los tratamientos y relaciones entre las respuestas espectrales, los contenidos de nitrógeno y de clorofilas. El Red Edge Position por los métodos lineal y extrapolación lineal presentaron las mejores correlaciones con los contenidos de clorofilas y de nitrógeno. Se evaluó la potencialidad de algunas imágenes de satélite para identificar cultivos de maíz. La imagen Rapid-eye se diferenció mejor los cultivos y el método de clasificación supervisada con máxima verosimilitud presentó mejor concordancia. Los análisis efectuados demostraron la potencialidad de estimar los contenidos de nitrógeno a partir de las respuestas espectrales. (Texto tomado de la fuente).

This research was conducted on a loam fine, Typic Haplustox in Corpoica Taluma research station in Puerto Lopez, Meta, with the aim of developing a method based on spectrometry to estimate the content of nitrogen (N) in a corn crop. In an experimental block design, with five treatments of nitrogen fertilizer (0, 50, 100, 150, 200 kg N / ha), and in three phenological stages, the spectral responses of leaves and plants were measured with a FieldSpec 4 spectroradiometer . Some vegetation indices and Red Edge positions were calculated, statistical analyzes were made to establish differences between treatments and relationships between the spectral responses and nitrogen and chlorophylls contents. Red Edge Position by linear method and by linear extrapolation showed the best correlations with the contents of chlorophylls and nitrogen. Rapid-eye images were suitable to differentiate crops with the supervised classification method by maximum likelihood that showed the best result.