Simeon Brocal, Ruben
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- PublicationMonitorización de la incidencia de Pyricularia oryzae y modelización del rendimiento en el cultivo de arroz Bomba en València usando Teledetección y Machine Learning(Universitat Politècnica de València, 2024-09-02) Simeon Brocal, Ruben; San Bautista Primo, Alberto; Rubio Michavila, Constanza; Departamento de Producción Vegetal; Departamento de Física Aplicada; Centro Valenciano de Estudios sobre el Riego; Centro de Tecnologías Físicas: Acústica, Materiales y Astrofísica; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural[ES] Ante la problemática actual del descenso del rendimiento en el cultivo de arroz en el Parque Natural de l’Albufera, y la mayor presencia y daño de la enfermedad fúngica Pyricularia oryzae sobre la variedad de arroz Bomba, resulta conveniente para el sector del arroz en Valencia, conocer la evolución de la incidencia de la infestación por Pyricularia oryzae y la clasificación a nivel intraparcelario de las zonas afectadas por esta enfermedad, con el objetivo final de detectar con antelación la aparición de los primeros síntomas. Por ello, se han realizado dos experimentos: La clasificación y monitorización de la afección por Pyricularia en la variedad Bomba, utilizando datos obtenidos por el satélite Sentinel-2 a nivel interparcelario y la construcción de un modelo de clasificación de rendimiento a pocos días después de la siembra, utilizando el algoritmo KNN (K-vecinos más próximos) a partir de un análisis Machine Learning, con datos del rendimiento real del cultivo y valores de Sentinel-2. Para el seguimiento del primer experimento se estudiaron un total de 21 parcelas (77 ha en total) en 2022, y 16 parcelas (52 ha) en 2023. Para el segundo experimento se estudiaron en 2020 un total de 25 parcelas (35 ha), y 10 parcelas (30 ha) en el año 2023. Los resultados obtenidos en este trabajo constatan que las bandas B8, B6 y B7, los índices vegetativos RVI e IRECI, y el estudio de la firma espectral del cultivo a los 45 DDS (Días después de siembra), podría utilizarse para la clasificación de las parcelas afectadas y no afectadas por Pyricularia oryzae en el cultivo de arroz Bomba. Además, el modelo de clasificación de rendimiento obtenido a los 55 y 80 DDS, podría ser utilizado para clasificar los rendimientos de manera intraparcelaria, y servirían de ayuda para la toma de decisión de los agricultores.
- PublicationDiseño de una estrategia de monitorización con teledetección del manejo del agua en la variedad de arroz JSendra en la Albufera de València(Universitat Politècnica de València, 2022-12-28) Simeon Brocal, Ruben; San Bautista Primo, Alberto; Rubio Michavila, Constanza; Fita Silvestre, David; Departamento de Producción Vegetal; Departamento de Física Aplicada; Centro Valenciano de Estudios sobre el Riego; Centro de Tecnologías Físicas: Acústica, Materiales y Astrofísica; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural[ES] El cultivo de la variedad de arroz JSendra en València puede descender su rendimiento debido a una mala praxis en las labores preparatorias de la nivelación del suelo, de modo que encontrar un óptimo protocolo para el manejo de la altura de la lámina de agua es un factor determinante. Este problema ha sido planteado por una empresa productora y comercializadora de arroz, con la finalidad de encontrar la solución adecuada que garantice el mejor manejo de la altura de la lámina de agua, para así no limitar el rendimiento. Para ello se definirá un protocolo general que pueda ser utilizado en el manejo de la lámina de agua de riego en el cultivo del arroz. En las 8 parcelas de la variedad JSendra de la explotación (7,91 ha) se ha medido la altura de la lámina de agua a los 33 días después de la siembra, en 126 puntos repartidos al azar. Se han utilizado datos de rendimiento intraparcelario (del año 2021 y 2022) registrados en el software Yield Trakk, y se ha hecho uso del satélite Sentinel-2 para evaluar el efecto de la altura de la lámina de agua sobre el rendimiento. La monitorización con datos de teledetección ha permitido evaluar la curva de evolución temporal de cada parcela, identificándose parcelas con elevada anomalía en los valores medidos por el satélite. Se ha constatado la necesidad de desarrollar el protocolo particularizado para la variedad JSendra. La altura de la lámina de agua medida en la explotación se ha situado entre 3 y 12,7 cm, las parcelas se han podido clasificar en cuatro grupos distintos. Los rendimientos adquiridos por la máquina cosechadora han variado en un rango de 3500 kg·ha-1. Los resultados obtenidos en este trabajo constatan que el valor óptimo de la lámina de agua del cultivo está comprendido entre 9 y 11 cm, y que la anomalía en la banda espectral NIR de medida del satélite debe ser inferior al 5% durante la fase de ahijado e inicio de encañado. Estos valores definen el protocolo propuesto en el diseño de la estrategia de monitorización del manejo del agua en la variedad de arroz JSendra.
- PublicationStrategy for Monitoring the Blast Incidence in Crops of Bomba Rice Variety Using Remote Sensing Data(MDPI AG, 2024-08) Agenjos Moreno, Alba; Rubio Michavila, Constanza; Uris Martínez, Antonio; Simeon Brocal, Ruben; Franch-Gras, Belén; Domingo Carrasco, Concha; San Bautista Primo, Alberto; Departamento de Producción Vegetal; Departamento de Física Aplicada; Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación; Centro Valenciano de Estudios sobre el Riego; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial; Centro de Tecnologías Físicas: Acústica, Materiales y Astrofísica; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural; European Regional Development Fund; AGENCIA VALENCIANA DE LA INNOVACION; Agència Valenciana de la Innovació[EN] In this paper, we investigated the monitoring and characterization of the pest Magnaporthe oryzae, known as rice blast, in the Bomba rice variety at the Albufera Natural Park, located in Valencia, Spain during the 2022 and 2023 seasons. Using reflectance data from different Sentinel-2 satellite bands, various vegetative indices were calculated for each year. Significant differences in reflectance in the visible (B4), infrared (B8), red-edge (B6 and B7), and SWIR (B11) bands were detected between healthy and unhealthy fields. Additionally, variations were observed in the vegetation indices, with RVI and IRECI standing out for their higher accuracy in identifying blast-affected plots compared to NDVI and NDRE. Early differences in band values, vegetative indices, and spectral signatures were observed between the unhealthy and healthy plots, allowing for the anticipation of control treatments, whose effectiveness relies on timely intervention.