Cuantificación del establecimiento de microparcelas y fenotipado de alto caudal en híbridos y líneas de maíz mediante vehículos aéreos no tripulados equipados con sensores multiesp...

Autores
Menes, Jose Fernando
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Portillo, Javier Esteban (Tutor)
Descripción
Trabajo final para optar al título de Especialista en Teledetección y Sistemas de Información Geográfica aplicados al estudio de los recursos naturales y la producción agropecuaria, de la Universidad de Buenos Aires, en julio 2026.
El mejoramiento genético de maíz (Zea mays L.) es de vital importancia para garantizar la seguridad alimentaria frente a los desafíos del cambio climático y la demanda global creciente. En este contexto, el fenotipado de alto caudal permitiría generar información adicional para mejorar la toma de decisiones en la selección de materiales. El presente trabajo evaluó el uso de un vehículo aéreo no tripulado (VANT) equipado con sensores multiespectrales y térmicos como herramienta para caracterizar distintos genotipos de maíz bajo condiciones de secano en la EEA Pergamino del INTA. Para ello se evaluaron 72 genotipos entre líneas e híbridos. Se realizaron cuatro vuelos con un dron DJI Matrice 300 equipado con un sensor MicaSense Altum para generar ortomosaicos y modelos digitales de elevación (MDE). Se implementaron metodologías para estimar la eficiencia de implantación, calcular la altura de plantas, analizar la dinámica de cobertura y evaluar el comportamiento espectral temporal de los materiales mediante el Área Bajo la Curva (AUC, por sus siglas en inglés area under the curve) de los índices NDVI, NDRE, GNDVI, PSRI y la temperatura del canopeo. Los resultados mostraron que la eficiencia de implantación promedio fue superior en híbridos (71%) respecto de líneas (55%), siendo un método útil para descartar parcelas con mala implantación. La estimación de altura presentó alta correlación con mediciones manuales alcanzando un valor máximo de R²=0,86. Además, los percentiles 95 y 90 presentaron una heredabilidad superior a la verdad de terreno, evidenciando una estimación más estable y menos sensible al error que el método manual. El análisis de cobertura identificó agrupamientos genotípicos con patrones contrastantes de vigor inicial y dinámica de senescencia. Asimismo, la implementación del enmascaramiento del suelo optimizó la capacidad de discriminación entre genotipos, generando información complementaria a la evaluación de cobertura. Los genotipos con mayor cobertura verde sostenida se caracterizaron por presentar valores de AUC más altos para NDVI, GNDVI y NDRE, junto con valores bajos de PSRI y temperatura de canopeo, siendo variables vinculadas a una mayor tolerancia a estreses y duración del área foliar verde. Los resultados obtenidos demuestran que el uso de VANTs permite obtener datos precisos y masivos, fundamentales para optimizar la toma de decisiones en los programas de mejoramiento.
EEA Pergamino
Fil: Menes, José Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Sistema de Información Geográfica (SIG). Becario; Argentina
Materia
Maíz
Ecofisiología
Sistemas de Información Geográfica
Modelo Digital para Curvas de Nivel
Teledetección Espacial
Maize
Ecophysiology
Geographical Information Systems
Digital Elevation Models
Space-borne Remote Sensing
Drones
Sensores Remotos
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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El mejoramiento genético de maíz (Zea mays L.) es de vital importancia para garantizar la seguridad alimentaria frente a los desafíos del cambio climático y la demanda global creciente. En este contexto, el fenotipado de alto caudal permitiría generar información adicional para mejorar la toma de decisiones en la selección de materiales. El presente trabajo evaluó el uso de un vehículo aéreo no tripulado (VANT) equipado con sensores multiespectrales y térmicos como herramienta para caracterizar distintos genotipos de maíz bajo condiciones de secano en la EEA Pergamino del INTA. Para ello se evaluaron 72 genotipos entre líneas e híbridos. Se realizaron cuatro vuelos con un dron DJI Matrice 300 equipado con un sensor MicaSense Altum para generar ortomosaicos y modelos digitales de elevación (MDE). Se implementaron metodologías para estimar la eficiencia de implantación, calcular la altura de plantas, analizar la dinámica de cobertura y evaluar el comportamiento espectral temporal de los materiales mediante el Área Bajo la Curva (AUC, por sus siglas en inglés area under the curve) de los índices NDVI, NDRE, GNDVI, PSRI y la temperatura del canopeo. Los resultados mostraron que la eficiencia de implantación promedio fue superior en híbridos (71%) respecto de líneas (55%), siendo un método útil para descartar parcelas con mala implantación. La estimación de altura presentó alta correlación con mediciones manuales alcanzando un valor máximo de R²=0,86. Además, los percentiles 95 y 90 presentaron una heredabilidad superior a la verdad de terreno, evidenciando una estimación más estable y menos sensible al error que el método manual. El análisis de cobertura identificó agrupamientos genotípicos con patrones contrastantes de vigor inicial y dinámica de senescencia. Asimismo, la implementación del enmascaramiento del suelo optimizó la capacidad de discriminación entre genotipos, generando información complementaria a la evaluación de cobertura. Los genotipos con mayor cobertura verde sostenida se caracterizaron por presentar valores de AUC más altos para NDVI, GNDVI y NDRE, junto con valores bajos de PSRI y temperatura de canopeo, siendo variables vinculadas a una mayor tolerancia a estreses y duración del área foliar verde. Los resultados obtenidos demuestran que el uso de VANTs permite obtener datos precisos y masivos, fundamentales para optimizar la toma de decisiones en los programas de mejoramiento.
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