光谱指数在精准农业中的应用:马哈拉技术学院校园案例研究

IF 0.4 Q4 SOCIAL WORK
Harry Alexander Vite Cevallos, Luis Angel Vargas Collaguazo, Johanna Del Rosario Vargas Collaguazo
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摘要

全球农业发展开始旋转方向如何进行其日常活动,与物联网,参与了其他tributan设备信息,为精准农业生活的发病率,因此技术具有重要意义,并允许农民利用传感器、GPS、卫星图像从地球表面发射信息的大数据和设备,以正确评估大气条件,以做出与研究区域作物相关的决策。传感器在轨道平台,可捕获地球表面的行为,因此植被指数计算的差距标准NDVI,最后产生了一幅确定其模式作为研究领域需要作出改进地球表面以分配适当资源用于作物,费用,控制和优化生产周期,发展可持续农业。在这项工作表明重视标准化植被指数估计核心在“精准农业”,这个信息发现各级产生的初级生产力研究地区,为正确决策生产国。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Uso de índices espectrales en la agricultura de precisión: caso de estudio campus de la Facultad Técnica de Machala
El desarrollo de la agricultura a nivel mundial empieza a girar de rumbo en la manera de realizar sus actividades diarias, con el aporte de internet de las cosas, se logró involucrar otros dispositivos que tributan información, dando vida a la Agricultura de Precisión, de tal manera que la incidencia de la tecnología es muy significativo y le permite al agricultor hacer uso de sensores, GPS, imágenes satelitales, big data y dispositivos que emiten información de la superficie terrestre para evaluar correctamente las condiciones atmosféricas a fin de tomar decisiones asociadas al cultivo de la zona de estudio.Los sensores en las plataformas en órbita, permiten capturar el comportamiento de la superficie terrestre, por ende el cálculo del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada NDVI, permitió obtener como resultado una imagen final cuyos patrones determinaron como en el área de estudio se requiere tomar decisiones que permitan mejorar la superficie terrestre a fin de distribuir adecuadamente los recursos asignados para los cultivos, minimizando gastos, logrando controlar y optimizar los ciclos de producción para desarrollar una agricultura sostenible.En este trabajo se pretende demostrar la importancia de la estimación del índice de vegetación normalizada como eje fundamental en la agricultura de precisión, y como esta información generada permitió identificar los niveles de productividad primaria en las zonas de estudio, para una correcta toma de decisiones por parte de los productores.
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