Estudio de los cambios espaciales y temporales durante el crecimiento de las plantas de banano empleando fotografías aéreas de alta resolución

Abstract

Los sistemas agrícolas presentan una alta variabilidad espacial y temporal debida a las propiedades del suelo, la topografía, el clima, las plagas, las enfermedades entre otros factores; el banano no escapa a esta realidad. Los productores también han identificado que aquellos factores que son más variables presentan un mayor riesgo para su sistema o lo que es lo mismo, mayor incertidumbre a la hora de tomar una decisión de manejo. En los sistemas agrícolas tropicales sin embargo no es común el uso de metodologías ni herramientas de bajo costo que permitan capturar y manejar la variabilidad espacial de los factores que hacen parte del sistema con miras a disminuir la incertidumbre.Usando herramientas de los sistemas de información geográfica y estadística espacial se encontró una alta variabilidad en la configuración de la superficie del suelo o micro-topografía, inducida principalmente por la baja precisión de la maquinaria usada en la zona y la no distribución uniforme del suelo generado en la construcción de los canales de drenaje. Se construyó un sistema de bajo costo para la adquisición de imágenes aéreas de baja altitud y alta resolución espacial. Se generó un protocolo para la extracción de la información contenida en las imágenes digitales, encontrándose cinco características relacionadas con la forma de los objetos o plantas las cuales capturan la mayor variabilidad de estos, sin temor de perder o ganar información por su inclusión o exclusión, estas son: El área, el índice de forma, la densidad, la dirección principal y la asimetría. El crecimiento de las plantas fue seguido usando tres métodos que denominamos: tradicional, munsell e imágenes. El método munsell no resultó apropiado por lo dispendioso y la baja pendiente presentadas por las curvas de crecimiento. El área de los objetos resultó ser la mejor característica y con la cual se explica en un alto porcentaje la mayoría de las variables tomadas tradicionalmente como: área foliar, altura de la planta, y numero de hojas. Debe explorarse el significado que tienen las demás variables dentro del sistema. El peso de los racimos también presento una relación aunque débil esta fue significativa con el área de los objetos obtenidos de las imágenes. Las características, área, índice de forma y densidad de los objetos presentaron estructuración espacial y dada la alta relación entre el área de los objetos y las características tradicionales: área foliar, altura y número de hojas, puede decirse entonces que estas también están estructuradas espacialmente y no se detecta directamente debido al bajo numero de muestras tomado. Se concluye finalmente que las imágenes aéreas se constituyen en una buena herramienta para monitorear los cambios espaciales y temporales del sistema banano.

Abstract: Agricultural production systems is inherently variable due to spatial variation in soil properties, topography, climate, pest, diseases, and other factors, and the bananas system is included here, too. The growers had identified, that highest variable factors, represent a risk to the system or insecurity to the time to get a manage decision. However, on the tropical systems, the use of low cost methodologies and tools, which temporal and spatial variability can be captured and managed with focus to slow the insecurity, haven’t a common use. Using the geographic information systems and spatial statistics, we found a high variability on the land configuration, due to bad precision of the machinery used and doesn’t uniform distribution of the soils generated by the build of the drainages channel. We build a low cost acquisition image system, which let us acquire aerial images with high spatial resolution. A protocol to extract the information in the images was generated, too. We found that five characteristics related with the form of objects or plants in the images, retain the greater variability of objects related with the bananas plants growing. This characteristics are: area, shape index, density, main direction, and asymmetry. The plants grow were evaluated by three methods named: Traditional, munsell, and images. The munsell method, does not recommended by time consuming and low slope of the curves. The area of objects was the better characteristics with which the major of grow variables can be explained in a high percent. As leaf area, high of the plant, and number of leaves. The sense of the other variables in the systems can’t be explained, so, this need researched. The weigh of the bananas fruits presented a low relationship with the area of images but this was statistically significant. The characteristics of objects as: area, shape index, density, had spatial structure. Due to high relation with the objects area of images, then we can say that traditional variables had spatial structure, too. The structure can not be detected by the small sample got. Finally, the aerial images is a good tool to monitoring the spatial and temporal changes of the banana systems.