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Revista mexicana de ciencias agrícolas

versión impresa ISSN 2007-0934

Resumen

ZENTENO CRUZ, Guillermo Alberto; PALACIOS VELEZ, Enrique; TIJERINA CHAVEZ, Leonardo  y  FLORES MAGDALENO, Héctor. Aplicación de tecnologías de percepción remota para la estimación del rendimiento en caña de azúcar. Rev. Mex. Cienc. Agríc [online]. 2017, vol.8, n.7, pp.1575-1586. ISSN 2007-0934.

Los productores de caña de azúcar buscan en forma constante reducir costos, aumentar la productividad y el rendimiento. Por otra parte, toma gran importancia la predicción del rendimiento de los cultivos para una mejor planificación de políticas agrícolas y de seguridad alimentaria en una economía de mercado globalizado. La presente investigación se llevó a cabo en la zona de abasto del Ingenio Emiliano Zapata, en el estado de Morelos, en una superficie de 10 664 ha, durante el ciclo agrícola 2009-2010. El objetivo del estudio fue calibrar una metodología para estimar el rendimiento de caña de azúcar (Saccharum officinarum) con base en el análisis temporal de índices de vegetación de diferencias normalizadas (NDVI) e índices de estrés de humedad (MSI) obtenidos de imágenes Landsat-7 ETM+ y la evapotranspiración del cultivo (ETc) estimada calculando la variable Kc en función de índices NDVI y utilizando la evapotranspiración de referencia (ETo) obtenida de estaciones meteorológicas. Como resultado del estudio se obtuvieron relaciones entre los valores promedio de los índices y la ETc, con el rendimiento medido en campo en 23 parcelas de control; observándose una R2 de 0.92, 0.77 y 0.85, respectivamente. A partir del modelo de mejor ajuste, se estimó el rendimiento promedio para la zona de estudio de 114.3 t ha-1. La Secretaría de Agricultura Pesca y Alimentación; a través, del Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera (SIAP), reportó un rendimiento promedio en Morelos para el año 2009 de 115.4 t ha-1. Lo que permite conocer la efectividad de las estimaciones realizadas.

Palabras llave : estrés hídrico; evapotranspiración; índices de vegetación; Landsat-7 ETM+.

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