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Assessing water demand with remote sensing for two coriander varieties
Determinación de las necesidades hídricas de dos variedades de cilantro mediante sensores remotos
DOI:
https://doi.org/10.15446/agron.colomb.v36n3.71809Keywords:
UNAPAL, Coriandrum sativa, NDVI, water demand. (en)UNAPAL, Coriandrum sativa, NDVI, necesidades hídricas. (es)
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The use of remote sensing to determine water needs has been successfully applied by several authors to different crops, maintaining, as an important basis, the relationship between the normalized difference vegetation index (NDVI) and biophysical variables, such as the fraction of coverage (fc) and the basal crop coefficient (Kcb). Therefore, this study quantified the water needs of two varieties of coriander (UNAPAL Laurena CL and UNAPAL Precoso CP) based on the response of fc and Kcb, using remote sensors and a water balance according to the FAO-56 methodology. A Campbell Scientific meteorological station, a commercial digital camera and a portable spectro radiometer were used to obtain information on the environmental conditions and the crop. By means of remote sensing associated with a water balance, it was found that the water demand was 156 mm for CL and 151 mm for CP until the foliage harvest (41 d after sowing); additionally, the initial Kcb was 0.14, the mean Kcb was 1.16 (approximately) and the final Kcb was 0.71 (approximately).
El uso de la sensores remotos para determinar las necesidades hídricas ha sido aplicada exitosamente por varios autores en diferentes cultivos, manteniendo como base importante la relación existente entre el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) con variables biofísicas como la fracción de cobertura (fc) y el coeficiente basal de cultivo (Kcb). Por esta razón, en este estudio se cuantificaron las necesidades hídricas de dos variedades de cilantro (UNAPAL Laurena CL y UNAPAL Precoso CP) basado en la respuesta de la fc y Kcb, utilizando sensores remotos y empleando un balance hídrico según la metodología de FAO-56. Para la obtención de información de las condiciones ambientales y del cultivo, se utilizaron una estación meteorológica Campbell Scientific, una cámara digital comercial y un espectro radiometro portátil. Se encontró, por medio de sensores remotos asociados a un balance hídrico, que la demanda hídrica para CL fue de 156 mm y 151 mm para CP, hasta la cosecha de follaje (41 días después de siembra). Además el Kcb inicial fue de 0.14, el Kcb medio 1.16 (aproximadamente) y el Kcb final 0.71 (aproximadamente).
References
Allen, R., L. Pereira, D. Raes, and M. Smith. 2006. Evapotrans-piracion del cultivo. Guias para la determinacion de los requerimientos de agua de los cultivos. Estudio FAO: Riego y Drenaje 56. Rome.
Banda, L., C. Fuentes, and B. Chaves. 2011. Producción de semilla de cilantro (Coriandrum sativum L.) bajo la influencia de malezas y Alternaria Nees. Rev. Col. Cienc. Hortic. 5(2), 279-294.
Baret, F., S. Jacquemoud, and J. Hanocq. 1993. About the soil line concept in remote sensing. Adv. Space Res. 13(5), 281-284. Doi: 10.1016/0273-1177(93)90560-X
Bausch, W. 1995. Remote sensing of crop coefficients for improving the irrigation scheduling of corn. Agric. Water Manag. 27(1), 55-68. Doi: 10.1016/0378-3774(95)01125-3
Bausch, W. and C. Neale. 1987. Crop coefficients derived from reflected canopy radiation: A concept. Trans. ASAE 30, 703-709.
Calera, A., A. Jochum, A. Cuesta, A. Montorro, and P. López. 2005. Irrigation management from space: Towards user-friendly products. Irrig. Drain. Syst. 19, 337-353.
Campos, I., C. Neale, A. Calera, C. Balbontín, and J. González. 2010. Assessing satellite-based basal crop coefficients for irrigated grapes (Vitis vinifera L.). Agric. Water Manag. 98(1), 45-54. Doi: 10.1016/j.agwat.2010.07.011
Chuvieco, E. 2008. Teledeteccion ambiental: La observación de la tierra desde el espacio. 3a ed. Editorial Ariel, S.A. Barcelona, Spain.
Duchemin, B., R. Hadria, S. Erraki, G. Boulet, P. Maisongrande, A. Chehbouni, and V. Simonneaux. 2006. Monitoring wheat phenology and irrigation in Central Morocco: On the use of relationships between evapotranspiration, crops coefficients, leaf area index and remotely-sensed vegetation indices. Agric. Water Manag. 79(1), 1-27. Doi: 10.1016/j.agwat.2005.02.013
Er-Raki, S., A. Chehbouni , N. Guemouria, B. Duchemin, J. Ezzahar, and R. Hadria. 2007. Combining FAO-56 model and ground-based remote sensing to estimate water consumptions of wheat crops in a semi-arid region. Agric. Water Manag. 87(1), 41-54. Doi: 10.1016/j.agwat.2006.02.004
Estrada, E., M. García, C. Cardozo, A. Gutierrez, B. Diosdado, M. Salvador, and F. Vallejo. 2004. Cultivo de cilantro: variedad UNAPAL Precoso. Programa de investigación en hortalizas. Doi: 10.1017/CBO9781107415324.004
Estrada, E., M. Trujillo, and A. Durán. 1997. Dinámica de la floración y producción de semilla de cilantro Coriandrum sativum L. Acta Agron. 47(2), 24-31.
García, C. and F. Herrera. 2015. Percepción remota en cultivos de caña de azúcar usando una cámara multiespectral en vehículos aéreos no tripulados. Anais XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, April 2017, 4450-4457.
Gilabert, M., J. González, and B. Martínez. 2010. Theory and applications of vegetation indices. pp. 1-43. In: Maselli F., M. Meneti, and P.A. Brivio (eds.). Remote sensing optical observations of vegetation properties. Research Signpost, Scarborough, Toronto, Canada.
Gonzalez, J., A. Calera, M. Gilabert, A. Cuesta, and F. De la Cruz Tercero. 2004. Estimation of crop coefficients by means of optimized vegetation indices for corn. Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems and Hydrology. Conference proceedings 5232, 110-118. Doi: 10.1117/12.511317
González, J. 2006. Evapotranspiración de la cubierta vegetal mediante la determinación del coeficiente de cultivo por teledetección. Extensión a escala regional: Acuífero 08.29 Mancha Oriental. PhD thesis. Universidad de Valencia, Valencia, Spain.
Hunsaker, D., P. Pinter, E. Barnes, and A. Kimball. 2003. Estimating cotton evapotranspiration crop coefficients with a multispectral vegetation index. Irrig. Sci. 22(2), 95-104. Doi: 10.1007/s00271-003-0074-6
Hunsaker, D., P. Pinter, and B. Kimball. 2005. Wheat basal crop coefficients determined by normalized difference vegetation index. Irrig. Sci. 24(1), 1-14. Doi: 10.1007/s00271-005-0001-0
IDEAM. 2016. Suministro de información hidrometeorológica y ambiental. URL: URL: http://www.ideam.gov.co/solicitud-de-informacion (accessed 27 June 2017).
ISTA. 2016. International rules for seed testing. International rules for seed testing association. Bassersdorf, Switzerland. Doi: 10.15258/istarules.2016.F
Johnson, L. and T. Trout. 2012. Satellite NDVI assisted monitoring of vegetable crop evapotranspiration in California's San Joaquin Valley. Remote Sens. Doi: 10.3390/rs4020439
López, R., A. Montoro, J. González, P. López, and E. Fereres. 2009. Water use of spring wheat to raise water productivity. Agric. Water Manag. 96(9), 1305-1310. Doi: 10.1016/j.agwat.2009.04.015
Neale, C., W. Bausch, and D. Heermann. 1989. Development of reflectance-based crop coefficients for corn. Trans. ASAE 32(6), 1891. Doi: 10.13031/2013.31240
Martínez, L. 2017. Relationship between crop nutritional status, spectral measurements and Sentinel 2 images. Agron. Colomb. 35(2), 205-215. Doi: 10.15446/agron.colomb.v35n2.62875
Mejía, M. and G. Marín. 2014. Respuesta fisiológica de cilantro (Coriandrum sativum L.) a la disponibilidad de agua en el suelo. Acta Agron. 63(2), 246-252.
MADR. 2016. Área, produccion y rendimiento nacional por cultivo. URL: URL: http://www.agronet.gov.co/estadistica (accessed 17 July 2017).
Odi, M., F. Paz, R. López, and J. González. 2013. Definición de la etapa de desarrollo de los cultivos para estimar evapotranspiración usando la metodología FAO-56 y sensores remotos. Tecnol. Cienc. Agua 4(3), 87-102.
Otero, M.A. 2016. Unapal laurena, cilantro precoz. UN Periodico 204, 21.
Puga, B.E. and E.I. Estrada. 2008. Production and post-harvest handling of coriander seed. Acta Agron. 57(3), 4-10.
Rouse, J.W., R.H. Haas, and J.A. Schell. 1974. Monitoring the vernal advancement and retrogradation (greenwave effect) of natural vegetation. Progress report. Remote sensing center. Texas A&M University. College Station, Texas, USA.
Toureiro, C., R. Serralheiro, S. Shahidian, and A. Sousa. 2017. Irrigation management with remote sensing: Evaluating irrigation requirement for maize under Mediterranean climate condition. Agric. Water Manag. 184, 211-220. Doi: 10.1016/j.agwat.2016.02.010
Usman, D.C., C. Usman, R. Bonilla, and M.S. Sánchez. 2003. Efecto de la fertilización orgánica sobre la producción de follaje y rendimiento de semilla de cilantro Coriandrum sativum L. var. Unapal Precoso. Acta Agron. 52(1-4), 59-63.
Vallejo, F. and E. Estrada. 2004. Producción de hortalizas de clima cálido. Universidad Nacional de Colombia, sede Palmira, Palmira, Colombia.
White, M., G. Asner, R. Nemani, J. Privette, and S. Running. 2000. Measuring fractional cover and leaf area index in arid ecosystems: Digital camera, radiation transmittance, and laser altimetry methods. Remote Sens. Environ. 74(1), 45-57. Doi: 10.1016/S0034-4257(00)00119-X
Wright, J.L. 1982. New evapotranspiration crop coefficients. Proceedings of the American society of civil engineers, J. Irrig. Drain. 108(IR2), 57-74.
Zhang, H., R.G. Anderson, and D. Wang. 2015. Satellite-based crop coefficient and regional water use estimates for Hawaiian sugarcane. Field Crop. Res. 180, 143-154. Doi: 10.1016/j.fcr.2015.05.023
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