Cartografía del aguacate en el sur del estado de México mediante tratamiento digital de imágenes sentinel-2

Autores/as

  • Dulce Karen Figueroa-Figueroa Facultad de Ciencias Agrícolas-Universidad Autónoma del Estado de México. Carretera Toluca-Ixtlahuaca km 15.5, El Cerrillo Piedras Blancas, Toluca, Estado de México, México. CP. 50295
  • Jose Francisco Ramírez Dávila Facultad de Ciencias Agrícolas-Universidad Autónoma del Estado de México. Carretera Toluca-Ixtlahuaca km 15.5, El Cerrillo Piedras Blancas, Toluca, Estado de México, México. CP. 50295A
  • Xanat Antonio-Némiga Facultad de Geografía-Universidad Autónoma del Estado de México. Cerro Coatepec s/n, Ciudad Universitaria, Toluca Estado de México, México. CP. 50110
  • Andrés González Huerta Facultad de Ciencias Agrícolas-Universidad Autónoma del Estado de México. Carretera Toluca-Ixtlahuaca km 15.5, El Cerrillo Piedras Blancas, Toluca, Estado de México, México. CP. 50295

DOI:

https://doi.org/10.29312/remexca.v11i4.2173

Palabras clave:

Persea americana Mill., índices de vegetación, SAM

Resumen

El cultivo de aguacate (Persea americana Mill.) es uno de los más importantes en México, entre los estados con mayor producción se encuentra el Estado de México, que es el tercer estado productor a nivel nacional. Coatepec Harinas y Donato Guerra son dos de los municipios más representativos en lo respectivo a esta actividad; sin embargo, no existe un censo que especifique la superficie del cultivo, por lo que el objetivo de esta investigación fue probar métodos de índices de vegetación, algoritmos spectral angle mapper (SAM) y spectral information divergence (SID) y la combinación de estos en las imágenes del sensor Sentinel-2 para evaluar su desempeño en la identificación de áreas plantadas con el cultivo de aguacate. Los resultados se validaron con una matriz de confusión y la comparación de los datos de referencia de entrenamiento y validación. El algoritmo SID alcanzó una precisión de 97.5% para detectar aguacate, mientras que el tratamiento SAM obtuvo una precisión de 63.1%. La combinación de SID con el índice Anthocyanin Reflectance Index 1 (ARI1), proporcionó un mejor resultado sobre la cartografía de validación regional con 85% de precisión. Otras combinaciones de índices y tratamientos dieron resultados inferiores al 50% de la precisión por lo que no se recomiendan. Esta metodología podría ser probada para la detección de otros cultivos de interés comercial, dado que Sentinel-2 muestra ser una alternativa viable para este tipo de estudios, teniendo una buena resolución espectral, además de ser de fácil acceso y manipulación.

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Publicado

2020-06-24

Cómo citar

Figueroa-Figueroa, Dulce Karen, Jose Francisco Ramírez Dávila, Xanat Antonio-Némiga, y Andrés González Huerta. 2020. «Cartografía Del Aguacate En El Sur Del Estado De México Mediante Tratamiento Digital De imágenes Sentinel-2». Revista Mexicana De Ciencias Agrícolas 11 (4). México, ME:865-79. https://doi.org/10.29312/remexca.v11i4.2173.

Número

Sección

Artículos

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