Aplicación de la teledetección en la determinación de la concentración de los elementos nutritivos en plantas de la variedad Clementina Clemenules (Citrus clementina Hort. Ex Tan.)

Abstract

[ES] Los cítricos son uno de los cultivos frutales de mayor importancia económica. En el nuevo marco del uso de la agricultura de precisión como herramienta de mejora del manejo agronómico, la teledetección es una tecnología capaz de ayudar a ese impulso de desarrollo tecnológico en el área de las prácticas agrarias, como es el caso de la fertilización. En este trabajo se ha aplicado el remote sensing para la estimación de la concentración foliar de los nutrientes esenciales, utilizando imagen hiperespectral en el rango VIS-NIR (400-1050 nm) y a través de medidas destructivas de referencia. A partir de los datos obtenidos del procesado y análisis de las imágenes hiperespectrales adquiridas, y de los resultados de la ionómica foliar se han desarrollado modelos de estimación para macros (N, P, K, Ca, Mg, Na y S) y micronutrientes (Fe, Zn, Mn, B, Cu y Mo), mediante métodos quimiométricos basados en análisis de componentes principales (PCA) y mínimos cuadrados parciales (PLS-R). Además de los datos de reflectancia, se ha estudiado el empleo de varios índices vegetativos para correlacionarlos con la concentración de los diferentes nutrientes. El experimento se ha llevado a cabo en una parcela comercial de Almenara (Castellón) de 0,63 ha. La adquisición de las imágenes multi e hiperespectrales, el procesado digital de los datos de reflectancia, el desarrollo de los modelos de estimación del contenido en nutrientes y la reconstrucción 3D de la parcela objeto de estudio se han llevado a cabo en el laboratorio de visión artificial y espectroscopia del departamento de Agroingeniería del Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), en sus instalaciones en Moncada, al igual que los análisis de la concentración de nutrientes que se han realizado en el Centro para el Desarrollo de la Agricultura Sostenible (CDAS) del mismo instituto de investigación. Los resultados obtenidos muestran que el coeficiente de correlación (R2) tiene los mayores valores y los menores errores (RMSE) en el modelo estadístico desarrollado analizando toda la firma espectral registrada (400 a 1050 nm) para el P con un R2 de 0,862 y un RMSE de 0,022, el K con un R2 de 0,835 y un RMSE de 0,164, el Ca con un R2 de 0,824 y un RMSE de 0,67 y el N con un R2 de 0,711 y un RMSE de 0,159. Los modelos desarrollados permiten realizar estimaciones con buena fiabilidad para P, K y Ca. Poseen una fiabilidad media para N, Mg y Mn y una baja fiabilidad para Fe y Zn.

Objetivo general: Realizar el diagnóstico nutricional (N, P, K, Ca, Mg, Na, S, Fe, Mn, Zn, Cu, B y Mo) de plantaciones de cítricos a través del análisis de las hojas utilizando métodos ópticos y métodos quimiométricos de análisis.

Objetivos específicos 1. Obtener análisis de la ionómica de hojas de cítricos con una gran variabilidad nutricional. 2. Adquisición y tratamiento de las imágenes RGB y multiespectrales para la calibración, segmentación y selección del área objeto de estudio. 3. Estudio de la firma espectral de las muestras seleccionadas. 4. Desarrollar modelos de estimación de la concentración foliar para macro y micronutrientes estudiados.

[EN] Citrus cultivation is one of the most economically important fruit crops, there is a need to implement new techniques in agronomic management and remote sensing is a technology capable of meeting this need, enabling beter agronomic management. In this work, remote sensing has been applied to determine the concentration of the main nutrients at leaf level, with the objective of analyzing the nutrient content using hyperspectral imaging in the VIS-NIR range (400-1050 nm) and through destructive reference measurements. From the data obtained from the processing and analysis of the acquired hyperspectral images and from the laboratory analysis data used as reference, develop estimation models for N, P, K, Ca, Na, Mn, B, Mo, S, Cu, Fe, Zn and Mg, using chemometric methods based on principal component analysis (PCA) and partial least squares (PLS-R). In addition to reflectance data, the use of several vegetative indices has been studied to correlate with the concentration of the different nutrients. Experimental development and leaf sampling were carried out in the Valencian Community, in the province of Castellón, in a commercial plot with 6300 m2 (0.63 ha) of citrus fruit for juice belonging to the municipality of Almenara. The acquisition of the hyperspectral images, the digital processing of the reflectance data, the development of the nutrient content estimation models and the 3D reconstruction of the plot under study were carried out in the artificial vision and spectroscopy laboratory of the Agroengineering Department of the Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), at its facilities in Moncada, as well as the nutrient concentration analyses carried out at the Centro para el Desarrollo de la Agricultura Sostenible (CDAS) of the same research center. The results obtained show that the correlation coefficient (R2) has the highest values and the lowest errors (RMSE) in the statistical model developed by analyzing the entire spectral signature recorded (400 to 1050 nm) for P with an R2 of 0.862 and an RMSE of 0.022, K with an R2 of 0.835 and an RMSE of 0.164, Ca with an R2 of 0.824 and an RMSE of 0.67 and N with an R2 of 0.711 and an RMSE of 0.159. As main conclusions, both the validity and the limitations of the measurements carried out and the methods used were verified. The models developed allow determinations with good reliability for P, K and Ca. They have medium reliability for N, Mg and Mn and low reliability for Fe and Zn.