| Journal: | Revista mexicana de ciencias agrícolas |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000389188 |
| ISSN: | 2007-0934 |
| Authors: | Aguilar Rivera, Noé1 |
| Institutions: | 1Universidad Veracruzana, Facultad de Ciencias Biológicas y Agropecuarias, Veracruz. México |
| Year: | 2015 |
| Season: | Feb-Mar |
| Volumen: | 6 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 399-405 |
| Country: | México |
| Language: | Español, inglés |
| Document type: | Nota breve o noticia |
| Approach: | Analítico, prospectivo |
| Spanish abstract | La percepción remota es un componente determinante de diversas aplicaciones a través de disciplinas transversales como sistema de soporte a la toma de decisiones, al combinar información de múltiples fuentes y puede ser útil en aplicaciones agrícolas para detectar o evaluar factores limitantes, discriminación de cultivos, inventarios, etapas de crecimiento, vigor vegetal, necesidades nutrimentales, variación espacial de la productividad, estimación de la biomasa y rendimientos, superficies y muestreo de propiedades físicas y químicas del suelo en complejos entornos biofísicos mediante imágenes satelitales. Puede proporcionar a administradores de predios datos que les permitan tomar decisiones rápidas sobre sus operaciones a distintas escalas espaciales. Sin embargo, los datos derivados de esta técnica, no se han utilizado a su máximo potencial para la gestión de los cultivos, en gran parte, debido a que estos datos no están disponibles para los investigadores y agricultores, y a la comprensión de las características de los sensores como resolución espacial, espectral y radiométrica, fecha de adquisición al integrarla con información convencional, derivada de estudio de campo con datos de percepción remota. La agricultura de precisión (PA) con el uso de percepción remota (PR), sistemas de información geográfica (SIG) y sistemas de posicionamiento global (GPS) es potencialmente, una de las más poderosas herramientas, procesos y técnicas para la competitividad de la agricultura. El objetivo de este trabajo fue revisar la situación actual y el desarrollo de las aplicaciones documentadas, ventajas, limitaciones, estrategias y perspectivas del futuro de la percepción remota, con especial énfasis en la agricultura, la contribución de los componentes bioquímicos de la vegetación en la señal espectral y los índices espectrales, se comparan y se resumen en detalle |
| English abstract | Remote sensing is a key component in different applications through transverse disciplines as support system for decision making, by combining information from multiple sources and may be useful in agricultural applications to detect or assess limiting factors, crop discrimination, inventories , stages of growth, plant vigor, nutrient needs, spatial variation in productivity, estimation of biomass and yields, surfaces and sampling of physical and chemical soil properties in complex biophysical environments using satellite images. It can provide land administrators data to help them make quick decisions about their operations at different spatial scales. However, data derived from this technique has not been used to its full potential for crop management, largely because these data are not available for researchers and farmers, and to the understanding of sensors characteristics like spatial, spectral and radiometric resolution, acquisition date when integrated with conventional information derived from field study with remote sensing data. Precision agriculture (PA) using remote sensing (PR), geographic information systems (GIS) and global positioning systems (GPS) is potentially one of the most powerful tools, processes and techniques for the competitiveness of agriculture. The aim of this study was to review the current situation and development of documented applications, advantages, limitations, strategies and perspectives for the future of remote sensing, with special emphasis on agriculture, the contribution of biochemical components of vegetation in spectral signal and spectral indices are compared and summarized in detail |
| Disciplines: | Agrociencias, Biología, Ciencia y tecnología |
| Keyword: | Fitotecnia, Fisiología vegetal, Tecnología, Percepción remota, Requerimientos nutricionales, Densidad de siembra, Crecimiento, Componentes del rendimiento |
| Keyword: | Agricultural sciences, Biology, Science and technology, Crop husbandry, Plant physiology, Technology, Remote sensing, Nutritional requirements, Sowing density, Growth, Yield components |
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