| dc.description | El avellano europeo (Corylus avellana L.) se ha convertido en un cultivo
estratégico del desarrollo de las zonas agrícolas del valle central de Chile. El riego
es una de las variables que interfieren en la productividad. Para precisar el
consumo hídrico, se ha utilizado ampliamente la ecuación adaptada de la Fao-56,
que involucra un coeficiente de cultivo (kc) referente a las características de las
etapas fenológicas. El Kc se puede obtener a través de la fracción de cobertura
(fc). Es por este motivo que se llevó a cabo un estudio durante las temporadas
2019-2020 y 2020-2021 con el objetivo de estimar el Kc utilizando imágenes de un
UAV, en una planta de avellano europeo var. Tonda di Giffoni, en un huerto de la
empresa Agrichile S.A, ubicado en la localidad de Camarico, Rio Claro, Maule,
Chile (35° 18” 30 latitud Sur, 71°, 22 57 latitud oeste, 219 m.s.n.m). La fc se estimó
a través de imágenes capturadas al medio día solar, utilizando 2 métodos
diferentes. El primero, el conteo manual de una cuadricula a través de una
fotografía digital y el segundo procesando las imágenes aéreas de un UAV Dji
Mavic air en el programa QGIS para segmentar el suelo de planta. Además, a
través de la ecuación para estima la evapotranspiración real, adaptada por Allen
et, al., 1998, se calculó un coeficiente de corrección de riego (Kr), que fue
multiplicado por el Kc de la literatura. Finalmente se realizó una regresión lineal
entre ambos métodos que mostraron diferencias estadísticas entre las 2
temporadas. Se obtiene una relación muy baja entre la variable estimada y
observada de (R2) de 0.0268, pendiente de 0.057377, MAE: 0.0711335%, RMSE:
0.00797239 para la temporada 2019-2020. Sin embargo, para la temporada 2020-
2021, existió una relación moderadamente fuerte entre fc observada y la fc
estimada, con un R2= 0.76669 con pendiente de 0.641026, MAE: 0.0322436 % y RMSE: 0.00152509 %. Por medio de los resultados se concluye que el Kc se puede obtener a través de un Kr entregado por la fc capturadas por el UAV, sin embargo, se debe tener en cuenta factores climáticos y agronómicos. // ABSTRACT: The European hazelnut (Corylus avellana L.) has become a strategic crop for the
development of agricultural areas in the central valley of Chile. Irrigation is one of
the variables that interfere with productivity. To specify water consumption, the
adapted equation of Fao-56, which involves a culture coefficient (kc) referring to
the characteristics of the phenological stages, has been widely used. Kc can be
obtained through the coverage fraction (fc). It is for this reason that a study was
carried out during the seasons 2019-2020 and 2020-2021 with the aim of
estimating the Kc using images of a UAV, in a European var hazel plant. Tonda di
Giffoni, in an orchard of the company Agrichile S.A, located in the town of
Camarico, Rio Claro, Maule, Chile (35° 18" 30 latitude South, 71°, 22 57 latitude
West, 219 m.s.n.m). The fc was estimated through images captured at solar noon,
using 2 different methods. The first, the manual counting of a grid through a digital
photograph and the second processing the aerial images of a Dji Mavic air UAV in
the QGIS program to segment the floor plan. In addition, through the equation for
estimating actual evapotranspiration, adapted by Allen et al., 1998, an irrigation
correction coefficient (Kr) was calculated, which was multiplied by the Kc of the
literature. Finally, a linear regression was performed between both methods that
showed statistical differences between the 2 seasons. We obtained a very low ratio
between the estimated and observed variable of (R 2) of 0.0268, slope of
0.057377, MAE: 0.0711335%, RMSE: 0.00797239 for the 2019-2020 season.
However, for the 2020-2021 season, there was a moderately strong relationship
between observed and estimated fc, with an R 2= 0.76669 with a slope of
0.641026, MAE: 0.0322436 % and RMSE: 0.00152509 %. By means of the results
it is concluded that the Kc can be obtained through a Kr delivered by the fc captured by the UAV, however it must take into account climatic and agronomic factors. | |
