Mostrar el registro sencillo del ítem

Evaluation of moisture index and vegetation performance in a coffee crop by remote sensing using Unmanned Aerial Systems

Evaluación del comportamiento del índice de humedad y vegetación en un cultivo de café por medio de sensores remotos utilizando Vehículos Aéreos no Tripulados

dc.creatorMora-Pérez, Gerardo
dc.creatorVillagra-Mendoza, Karolina
dc.creatorArriola-Valverde, Sergio
dc.date2025-04-08
dc.date.accessioned2026-05-18T21:28:43Z
dc.date.available2026-05-18T21:28:43Z
dc.identifierhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/7133
dc.identifier10.18845/tm.v38i2.7133
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2238/18293
dc.descriptionThe coffee production sector constantly faces threats from market conditions and extreme weather changes, which affect its yield. Remote sensing technologies serve as a tool to contribute to efficient crop management. This study evaluated the behavior of moisture and vegetation indices in a coffee plantation under agronomic systems of sun and shade using remote sensors. Direct measurements of moisture, height, and canopy diameter were taken through field sampling and indirectly through LiDAR sensors and multispectral images using unmanned aerial vehicles. Geospatial analysis, at resolutions of 5, 10, and 20 cm/px, determined that the diameter of coffee trees had lower error rates with increasing resolution, contrary to tree height, where a resolution of 10 cm/pixel resulted in less error compared to observed data. Statistical analysis showed significant differences in vegetation indices NDVI and water NDWI between sun and shade treatments concerning water consumption. NDVI exhibited a strong correlation with water consumption in the sun treatment (proportional), while NDWI showed a strong proportional correlation with consumption in the shade treatment and an insignificant correlation in the sun treatment. LiDAR sensors proved to be a useful tool for obtaining height and diameter information in coffee trees, while multispectral images are an option for estimating crop water consumption.en-US
dc.descriptionLa producción de café se encuentra constantemente amenazada por las condiciones de mercado y por cambios extremos del clima, afectando el rendimiento. Tecnologías con sensores remotos son una herramienta que contribuye al manejo eficiente del cultivo. Este trabajo evaluó el comportamiento de índices de humedad y vegetación en una plantación de café, bajo los sistemas agronómicos de sol y sombra, por medio de sensores remotos. Se realizaron mediciones directas de humedad, altura y diámetro de copa por medio de muestreos en campo e indirectamente con sensor LiDAR e imágenes multiespectrales utilizando vehículos aéreos no tripulados. El análisis geoespacial, con resoluciones de 5, 10 y 20 cm/px, determinó que el diámetro de los cafetos entre modelos y datos observados tuvieron un menor error al aumentar la resolución, contrario a la altura de los cafetos cuya resolución de 10 cm/píxel condujo a un menor error con respecto a los datos observados. El análisis estadístico mostró diferencias significativas de los índices multiespectrales de vegetación NDVI y de agua NDWI entre los tratamientos de sol y sombra, con respecto al consumo hídrico. El NDVI presentó una correlación fuerte para el tratamiento de sol (proporcional) y de sombra (inversa), contrario al NDWI que mostró una fuerte correlación proporcional al consumo para el tratamiento de sombra e insignificativa para el tratamiento de sol. El sensor LiDAR es una herramienta útil para obtener información de altura y diámetro en cafetos, asimismo el uso de imágenes multiespectrales son una opción para estimar el consumo hídrico del cultivo.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherEditorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)es-ES
dc.relationhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/7133/7692
dc.rightsDerechos de autor 2025 Revista Tecnología en Marchaes-ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es-ES
dc.sourceTecnología en marcha Journal; 2025: Vol. 38 Núm. 2: Abril-Junio 2025; Pág. 63-76en-US
dc.sourceRevista Tecnología en Marcha; 2025: Vol. 38 Núm. 2: Abril-Junio 2025; Pág. 63-76es-ES
dc.source2215-3241
dc.source0379-3982
dc.subjectmoisture indexen-US
dc.subjectvegetation indexen-US
dc.subjectmultiespectral imagingen-US
dc.subjectagronomic managementen-US
dc.subjectremote sensingen-US
dc.subjectcoffeen-US
dc.subjectíndice de humedades-ES
dc.subjectíndice de vegetaciónes-ES
dc.subjectimágenes multiespectrales-ES
dc.subjectmanejo agronómicoes-ES
dc.subjectsensores remotoses-ES
dc.subjectcafées-ES
dc.titleEvaluation of moisture index and vegetation performance in a coffee crop by remote sensing using Unmanned Aerial Systemsen-US
dc.titleEvaluación del comportamiento del índice de humedad y vegetación en un cultivo de café por medio de sensores remotos utilizando Vehículos Aéreos no Tripuladoses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


Ficheros en el ítem

FicherosTamañoFormatoVer

No hay ficheros asociados a este ítem.

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem