Programa del congreso
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Resumen diario |
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SESIÓN 06 - A: AGRICULTURA SOSTENIBLE Y RESILIENTE Lugar: SALA MALINCHE Presidente de la sesión: Ana Andreu Méndez | |
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Influencia de la variabilidad varietal del arroz en la clasificación de niveles de nitrógeno mediante teledetección 1: Global Change Unit, IPL, Universitat de València, Paterna, 46980 Valencia, España; 2: Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD, USA; 3: Institut Valencià d’Investigacions Agràries (IVIA), Moncada, 46113 Valencia, España; 4: Institut de Recerca i Tecnologia Agroalimentàries (IRTA), Amposta, 43870, Tarragona, España; 5: COPSEMAR, Sueca, 46410 Valencia, España El arroz (Oryza sativa L.) es un cultivo básico a nivel mundial, siendo España el segundo productor europeo. Sin embargo, el sector afronta importantes retos ambientales derivados del cambio climático y la creciente demanda de agua. Aunque la teledetección ofrece herramientas para optimizar insumos como el nitrógeno (N), muchos modelos actuales están calibrados para variedades específicas, lo que limita su aplicabilidad. Este estudio evalúa la transferibilidad de modelos de RS para monitorizar el estado de fertilización nitrogenada en un conjunto altamente heterogéneo de genotipos, localizaciones y campañas. Se realizaron ensayos en seis sitios experimentales de Valencia y Tarragona durante 2022 y 2023, incluyendo más de 170 variedades comerciales y otras en desarrollo, bajo dos dosis de N (100 y 200 kg N/ha). Las imágenes multiespectrales de UAV (MAIA S2) se utilizaron para entrenar clasificadores Random Forest, con el fin de diferenciar entre dosis de N. Los clasificadores lograron más del 85% de exactitud en varias localizaciones, mostrando que las bandas del visible son más relevantes en etapas tempranas, mientras que el infrarrojo cercano y el red-edge son clave durante todo el ciclo. El 82% de las variedades mostró alta compatibilidad con el modelo global de N. En conclusión, la monitorización del nivel de nitrógeno mediante clasificadores RF y teledetección con UAVs es robusta frente a la variabilidad genética. | |
