Estrategia de monitoreo de cultivos de sandía y melón en secano basada en datos de teledetección (Sentinel-2), con distinto ciclo de cultivo y sistema de producción, en Toledo | Watermelon and melon crops monitoring strategy based on remote sensing data (Sentinel-2), with different crop cycle and production system, in Toledo | Estratègia de monitoratge de cultius de meló d Alger i meló en secà basada en dades de teledetecció (Sentinel-2), amb diferent cicle de cultiu i sistema de producció, a Toledo

[ES] El monitoreo de los cultivos agrícolas en grandes superficies es de vital importancia en la gestión sostenible de los recursos y, a su vez, para hacer frente al gran reto de la agricultura mundial de aumentar la producción de alimentos. Actualmente, los avances en agronomía se basan en el uso de la teledetección, entre otros aspectos, sin embargo, las investigaciones llevadas a cabo hasta el momento con el fin de mejorar la productividad se han centrado en cultivos herbáceos. Así pues, se propone una estrategia de seguimiento de cultivos hortícolas basada en datos de teledetección para obtener información fenológica relevante para futuras campañas permitiendo anticipar la futura toma de decisiones de manejo agronómico, y por tanto favoreciendo la optimización del rendimiento final. El estudio se llevó a cabo en una zona predominante en el cultivo de sandía y melón del centro de España (Toledo) en 2023. Se realizó un seguimiento fenológico de varias parcelas con distinto ciclo de cultivo (temprano y tardío) en secano, injertadas o no, y con o sin acolchado, y se determinaron los parámetros de producción del cultivo. Respecto a los datos satelitales, se obtuvieron imágenes sin nubes de Sentinel-2, desde la plantación hasta la recolección, utilizando las bandas de 10 m. La estrategia de monitorización se basó en la dinámica y las correlaciones existentes entre las bandas de visible (verde y rojo) y NIR. El análisis permitió identificar las fases fenológicas de los cultivos, así como las alteraciones sufridas durante su desarrollo distinguiendo el factor de estrés causante en la planta con su correspondiente relación con los datos satelitales. Además, se estudió la evolución a lo largo del ciclo de cultivo de varios índices de vegetación (NDVI, GNDVI, EVI2 y OSAVI) obteniendo como resultado que cuando el suelo predomina sobre el cultivo (plantación a floración ¿ cuajado) se debe emplear el GNDVI por su mayor sensibilidad en la banda del verde que permite diferenciar la vegetación del suelo, mientras que cuando el cultivo predomina sobre el suelo (engorde del fruto a maduración ¿ senescencia) se debe utilizar el NDVI por su mayor sensibilidad a los cambios en las bandas del rojo y NIR, que guardan una relación más estrecha con los parámetros fisiológicos de las plantas (LAI y contenido en clorofila). Asimismo, los resultados de los parámetros productivos confirman la influencia de los factores de estrés diferenciados en los análisis anteriores. En conclusión, en este estudio se confirma el potencial del uso de la teledetección como herramienta en el manejo de los cultivos hortícolas, permitiendo anticipar y conocer el comportamiento fenológico en cada una de las fases de desarrollo del cultivo ante situaciones de estrés, y por tanto, mejorando la productividad del mismo.

[EN] Agricultural crops monitoring covering large-scale areas is of crucial importance in sustainable resource management and, in turn, to cope with great challenge of global agriculture to increase food production. Current trends in advancing agronomy are based on using remote sensing technology. However, research carried out so far to improve productivity has focused on arable crops. Thus, a vegetable crop monitoring strategy based on remote sensing data is proposed in order to get significant phenology information for future seasons to anticipate agronomic future taking decisions, and so contributes to the final yield optimisation. The study was carried out in a watermelon and melon predominant crop area in center Spain (Toledo) in 2023. Phenology was monitored of several plots with different growing cycle in unirrigated lands, grafted or not, and with or without mulching, and production parameters were determined. Regarding satellite data, Sentinel-2 cloud-free images were obtained from planting to harvest, using the band at 10 m. The monitoring strategy was based on the dynamics and correlations between the visible (green and red) and NIR bands. The analysis allowed to identify phenological stages of the crops, as well as the abnormalities during their development being the plant stress factor identified in connection with satellite data. In addition, the evolution throughout growing cycle of several vegetation indices (NDVI, GNDVI, EVI2 and OSAVI) was studied, this study showed that when soil predominates over the crop (planting to flowering ¿ fruit set) the GNDVI presents a greater sensitivity in the green band can distinguish vegetation from soil, whereas when crop predominates over the soil (fruit set to ripening ¿ senescence) the NDVI presents a greater sensitivity to changes in the red and NIR bands, which are more closely related to physiological parameters (LAI and chlorophyll content). Also, the yield parameters results confirm the impact of stress factors identified in the previous analysis. In conclusion, this study confirms the potential of using remote sensing as a tool in the management of vegetable crops, making it possible to anticipate and find out more about phenological behaviour in each of the crop development stages in stress conditions, thus, improving crop productivity

TFGM

Bernabé Bernabé, F. (2023). Estrategia de monitoreo de cultivos de sandía y melón en secano basada en datos de teledetección (Sentinel-2), con distinto ciclo de cultivo y sistema de producción, en Toledo. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/201612