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Lara, Alfonso de. (2017). Estimación de rendimiento de soja a través de imágenes Modis. Trabajo Final para obtener el grado de Especialista de la Universidad de Buenos Aires en Teledetección y Sistemas de Información Geográfica otorgado por la Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados.. Recuperado de http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/tesis/document/2017delaraalfonso
La predicción de rendimientos agrícolas es demandada por distintos usuarios y por ello es motivo de numerosos estudios. Con el gran crecimiento del cultivo de soja, crece la importancia relativa de definir métodos más precisos de estimación y/o predicción de su rendimiento. Tomando como base trabajos hechos con herramientas de teledetección sobre diferentes cultivos y recursos forrajeros, se propone obtener modelos de estimación basados en el Índice Mejorado de Vegetación (EVI) y el Índice de agua superficial terrestre (LSWI) a nivel de lote productivo. La zona específica estudiada fue la del sudeste bonaerense, Argentina, de la cual se contó con numerosa información de lotes de distintos establecimientos en distintos años. Se calculó la radiación absorbida acumulada y se estimó el contenido hídrico foliar en segmentos de 16 días, y se la correlacionó con los rendimientos de campo. Los modelos obtenidos demostraron un buen ajuste con el rendimiento (r2 > 0,84), pudiendo ser estimado con similar precisión (±300 kg ha-1) tanto a partir de información recolectada hasta solo fines de marzo como durante todo el ciclo de cultivo.
Lara, Alfonso de. (2017). Estimación de rendimiento de soja a través de imágenes Modis. [Trabajo Final, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados]. Recuperado de http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/tesis/document/2017delaraalfonso
Lara, Alfonso de. "Estimación de rendimiento de soja a través de imágenes Modis". (Trabajo Final, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados, 2017), http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/tesis/document/2017delaraalfonso