Validación estructural de zonas de manejo derivadas de índices espectrales Sentinel-2 mediante UAV-LIDAR en caña de azúcar

Autores
Fernandez, Hugo Javier; Speranza, Flavio Cesar; Wallberg, Jorge Eduardo
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Ponencia y póster
La delimitación de zonas de manejo mediante imágenes Sentinel-2 constituye una herramienta ampliamente utilizada para representar la variabilidad espacial de los cultivos y apoyar estrategias de manejo sitio-específico. Sin embargo, la evidencia acerca de si estas zonificaciones reflejan diferencias estructurales reales del cultivo continúa siendo limitada. El objetivo de este trabajo fue validar estructuralmente zonas de manejo delimitadas a partir de los índices espectrales NDVI, NDRE y EVI2 mediante métricas derivadas de un relevamiento UAV-LiDAR realizado en un lote comercial de aproximadamente 30 ha cultivado con caña de azúcar. Las zonas obtenidas mediante clasificación no supervisada sobre imágenes multitemporales Sentinel-2 fueron utilizadas para extraer métricas estructurales de la nube de puntos LiDAR, incluyendo altura media y máxima del dosel, percentiles de altura y variables de distribución vertical de la vegetación. Las diferencias entre zonas se evaluaron mediante análisis de varianza, análisis de componentes principales y modelos Random Forest. Las métricas estructurales evidenciaron diferencias significativas entre las zonas de manejo, confirmando que la variabilidad espectral observada mediante Sentinel-2 se corresponde con diferencias objetivas en la arquitectura del cultivo. Entre los índices evaluados, NDRE presentó la mayor capacidad para representar la variabilidad estructural del dosel, mientras que las métricas relacionadas con la altura fueron las variables con mayor poder discriminatorio. Los resultados demuestran que la integración de Sentinel-2 y UAV-LiDAR constituye una metodología robusta para validar zonas de manejo y fortalecer su utilización en programas de agricultura de precisión aplicados al cultivo de caña de azúcar.
EEA Yuto
Fil: Fernandez, Hugo Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental de Cultivos Tropicales Yuto; Argentina
Fil: Fernandez, Hugo Javier. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Fil: Speranza, Flavio Cesar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental de Cultivos Tropicales Yuto; Argentina
Fil: Speranza, Flavio Cesar. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Fil: Wallberg, Jorge Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental de Cultivos Tropicales Yuto; Argentina
Fuente
Congreso Internacional de Drones 2026 (CID2026). Tucumán, 23, 24 y 25 de septiembre de 2026
Materia
Caña de Azúcar
Teledetección
Manejo del Cultivo
Análisis Espectral
Sistema Lidar
Vehículo Aéreo No Tripulado
Sugar Cane
Remote Sensing
Crop Management
Spectral Analysis
LIDAR
Unmanned Aerial Vehicles
Sentinel-2
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
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La delimitación de zonas de manejo mediante imágenes Sentinel-2 constituye una herramienta ampliamente utilizada para representar la variabilidad espacial de los cultivos y apoyar estrategias de manejo sitio-específico. Sin embargo, la evidencia acerca de si estas zonificaciones reflejan diferencias estructurales reales del cultivo continúa siendo limitada. El objetivo de este trabajo fue validar estructuralmente zonas de manejo delimitadas a partir de los índices espectrales NDVI, NDRE y EVI2 mediante métricas derivadas de un relevamiento UAV-LiDAR realizado en un lote comercial de aproximadamente 30 ha cultivado con caña de azúcar. Las zonas obtenidas mediante clasificación no supervisada sobre imágenes multitemporales Sentinel-2 fueron utilizadas para extraer métricas estructurales de la nube de puntos LiDAR, incluyendo altura media y máxima del dosel, percentiles de altura y variables de distribución vertical de la vegetación. Las diferencias entre zonas se evaluaron mediante análisis de varianza, análisis de componentes principales y modelos Random Forest. Las métricas estructurales evidenciaron diferencias significativas entre las zonas de manejo, confirmando que la variabilidad espectral observada mediante Sentinel-2 se corresponde con diferencias objetivas en la arquitectura del cultivo. Entre los índices evaluados, NDRE presentó la mayor capacidad para representar la variabilidad estructural del dosel, mientras que las métricas relacionadas con la altura fueron las variables con mayor poder discriminatorio. Los resultados demuestran que la integración de Sentinel-2 y UAV-LiDAR constituye una metodología robusta para validar zonas de manejo y fortalecer su utilización en programas de agricultura de precisión aplicados al cultivo de caña de azúcar.
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