Análisis multiespectral para la detección del mal de Panamá en plantación de plátano
En el presente trabajo se realizó un análisis multiespectral en una plantación de plátano con el objetivo de identificar zonas afectadas por el Mal de Panamá (Fusarium oxysporum f. sp. cubense), una de las enfermedades más destructivas en cultivos de plátano. Utilizando drones equipados con cámaras multiespectrales, se llevaron a cabo vuelos estratégicos para capturar imágenes en diferentes bandas espectrales, permitiendo la generación de índices de vegetación como el NDVI y el NDRE, fundamentales para evaluar el estado fisiológico de las plantas.
Uno de los principales retos durante el análisis fue la complejidad estructural del cultivo de plátano, caracterizado por la presencia de plantas madre, hijas y nietas. Esta configuración genera variabilidad en la reflectancia debido a la superposición de hojas y las sombras proyectadas, lo que puede distorsionar la interpretación de los índices espectrales. Para mitigar estas dificultades, se integraron datos del Modelo Digital de Superficie (DSM) y el Modelo Digital de Terreno (DTM), permitiendo diferenciar la altura de las plantas y filtrar los efectos de las sombras y la densidad foliar.
Gracias a esta metodología combinada, fue posible mapear con precisión las áreas afectadas por el Mal de Panamá, identificando zonas con estrés vegetativo temprano y facilitando la toma de decisiones para la gestión fitosanitaria del cultivo. Este enfoque destacó la importancia de utilizar modelos topográficos en conjunto con análisis multiespectrales para obtener resultados más precisos en cultivos de estructura compleja como las plataneras.
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