Aplicación de imágenes de satélite y de sistemas UAV para la producción de guayaba en la provincia de Vélez, Santander

El presente artículo muestra el acercamiento de imágenes provenientes de sensores remotos tales como imágenes de satéliteo imágenes tomadas en sistemas de Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV, por sus siglas en inglés), aplicadas a la producciónde la guayaba. El Centro de Gestión Agroempresarial de Oriente (CGAO), perteneciente al Servicio Nacional de Aprendizaje(SENA), generó productos de escala regional para la provinciade Vélez con imágenes Landsat 8 TIRS como lo son mapas deíndices de vegetación diferencialmente normalizados y ajustadosal suelo (NDVI, SAVI), Mapas de Índices Foliares (IAF, por sussiglas en inglés) y mapas de temperatura. El Modelo Digital deElevación (MDE) para la provincia se generó a partir de imágenesdel sensor ALOS PALSAR; los productos generados a escala localpara los cultivos en diversas etapas de la producción (en funciónde la poda) corresponden a ortofotomosaicos, ortofotomapas,Modelos Digitales de Elevación (MDE) con imágenes capturadas por sistemas UAV. Las resoluciones de los diversos sensoresutilizados facilitan al estudio encontrar una correlación entre lascaracterísticas locales y regionales que afectan directa e indirectamente la producción de la guayaba en la zon

Modelos de temperatura del suelo a partir de sondeos superficiales y sensores remotos para el área geotérmica de Paipa, Boyacá-Colombia

Temperature models were generated from Shallow Temperature Surveys (SST) and Remote Sensing (SR) with Landsat 8 TIRS images for Paipa geothermal area. The temperature range at 20 cm depth fluctuates between 17.04°C and 19.14°C. At 150 cm depth, the temperature values range from 16.81°C to 19.66°C. The normalization of the temperature values in depth (20 cm and 150 cm) as a function of the surface temperature eliminates the effect of the solar radiation and allows to compare the temperatures calculated with SR both in surface and depth. Pearson correlation coefficient measure shows that there are mostly negative correlations in depth (-0,1955) and some positive surface correlations (0,3125) between SST and SR anomaly maps. In turn, an analysis of uranium (38U) (0 ppm and 205,7 ppm), thorium (32Th) (0,6 ppm and 94,2 ppm) and potasio (40K) (0% and 11,8%) anomalies by gamma ray spectrometry, topography (between 2500 mals and 3200 mals) and the estimated temperature anomalies, finding highs and lows with spatial matching between the variables.Se generaron modelos de temperatura a partir de Sondeos Superficiales de Temperatura (SST) y Sensores Remotos (SR), con imágenes Landsat 8 TIRS para el área geotérmica de Paipa. El rango de temperaturas a 20 cm de profundidad fluctúa entre los 17,04°C y 19,14°C. A 150 cm de profundidad, los valores de temperatura oscilan entre 16,81°C a 19.66°C. La normalización de los valores de temperatura en profundidad (20 cm y 150 cm) en función de la temperatura superficial, elimina el efecto de la radiación solar y permite comparar las temperaturas calculadas con SR tanto en superficie como en profundidad. El coeficiente de correlación de Pearson muestra que existen en su mayoría correlaciones negativas en profundidad (-0,1955) y algunas correlaciones positivas en superficie (0,3125) entre los mapas de anomalía de SST y SR. A su vez se incluyó un análisis de anomalías de uranio (38U) (0 ppm y 205,7 ppm), torio (32Th) (0,6 ppm y 94,2 ppm) y potasio (40K) (0% y 11,8%), mediante espectrometría de rayos gamma, topografía (entre 2500 msnm y 3200 msnm) y las anomalías de temperatura estimadas, encontrando altos y bajos con coincidencia espacial entre las variables