ESTIMACIÓN DE LA BIOMASA DEL CULTIVO DE CEBADA (Hordeum vulgare L.) MEDIANTE TELEDETECCIÓN DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES

Abstract

Este estudio explora el potencial de los vehículos aéreos no tripulados (UAV) y el análisis de imágenes multiespectrales para estimar la biomasa del cultivo de cebada en el altiplano boliviano. Utilizando un dron equipado con una cámara multiespectral, se capturaron imágenes de cultivos de cebada, cuya biomasa se estimó mediante el cálculo del índice de vegetación NDVI y la aplicación de una ecuación de regresión polinomial basada en este índice. La metodología probó ser eficiente y precisa, ofreciendo una alternativa no invasiva y costo-efectiva a largo plazo para la investigación agrícola y la toma de decisiones en comparación con los métodos convencionales. Este enfoque, que combina la teledetección con modelos analíticos avanzados, demuestra una fuerte correlación entre el NDVI y la biomasa de la cebada, con un coeficiente de determinación (R2) de 0.94, resaltando la viabilidad de esta tecnología para mejorar el monitoreo agrícola y optimizar la producción de cultivos en regiones con limitaciones climáticas y de recursos. Esta investigación abre nuevas oportunidades en el uso de la teledetección para mejorar la gestión agrícola y optimizar la producción de cultivos, proporcionando a los agricultores una herramienta precisa y eficiente para la toma de decisiones informadas. | This study explores the potential of unmanned aerial vehicles (UAVs) and multispectral image analysis to estimate barley crop biomass in the Bolivian highlands. Using a drone equipped with a multispectral camera, images of barley crops were captured, and their biomass was estimated by calculating the NDVI vegetation index and applying a polynomial regression equation based on this index. The methodology proved to be efficient and precise, offering a non-invasive and cost-effective long-term alternative for agricultural research and decision-making compared to conventional methods. This approach, which combines remote sensing with advanced analytical models, demonstrates a strong correlation between NDVI and barley biomass, with a coefficient of determination (R2) of 0.94, highlighting the viability of this technology to enhance agricultural monitoring and optimize crop production in regions with climatic and resource limitations. This research opens up new opportunities to improve agricultural management and optimize crop production, providing farmers with a precise and efficient tool for informed decision-making.