| Summary: | Los sensores multiespectrales son de gran utilidad en la detección temprana del estrés, las imágenes generadas por estos equipos en conjunto con los índices de vegetación permiten estimar la cantidad, calidad y desarrollo de la vegetación. La presente investigación, realizó la evaluación de una metodología basada en análisis espectral de imágenes para la estimación del estado hídrico en plantas de brócoli (Brassica oleracea var. Itálica). Se trabajó sobre una parcela de “experimentación” en la facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad de Cuenca. Se evaluó cinco
tratamientos; T1-Anegamiento, T2, T3 y T4 a 25-50-75% respectivamente en referencia a la Capacidad de Campo y T5-Testigo, en el cultivo de brócoli. Se sometió a estrés hídrico instantáneo a diferentes dosis de riego; T1>0,52 L/p, T2 0,13 L/p, T3 0,26 L/p, T4 0,39 L/p y Testigo con 0,52 L/p durante trece días, en dos periodos; 45 y 75 días después del trasplante. Se realizó la toma de imágenes con el sensor Parrot Sequoia, además se registró variables fisiológicas como; conductancia estomática y contenido relativo de agua para validar los resultados espectrales del índice de vegetación de diferencia normalizada para los dos periodos. Los resultados mostraron diferencias significativas P=0,0022 para el índice de vegetación en el análisis espectral entre tratamientos en los dos periodos estudiados. Las correlaciones de Pearson realizadas entre índice de vegetación y variables fisiológicas determinaron un
coeficiente R > 0,7 para el primer periodo. Esta investigación sugiere que las técnicas espectrales aplicadas a imágenes captadas con el sensor Parrot Sequoia, permiten analizar el estado hídrico en el cultivo de brócoli.
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