Estimation of biomass in a prairie of kikuyu grass using remote sensors

Bernal, Alvaro; Bernal, Alvaro A.; Acero Camelo, Amanda; Gutiérrez, Alex Fernando

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Bernal, Alvaro	en
dc.creator	Bernal, Alvaro A.	es
dc.creator	Acero Camelo, Amanda	es
dc.creator	Gutiérrez, Alex Fernando	es
dc.date	2023-12-19	-
dc.identifier	https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/riaa/article/view/6657	-
dc.identifier	10.22490/21456453.6657	-
dc.description	Contextualization: The direct measurement of biomass in pastures is the most accurate method, however, it is a destructive and time-consuming method. Knowledge gap: Techniques with the use of remote sensors have recently been investigated to estimate physiological and morphological characteristics in crops based on their optical properties and arrive at an estimation of biomass. It is valuable to evaluate these techniques in perennial forages such as kikuyu (Cenchrus clandestinus). Purpose: The objective of this study was to develop a methodology to estimate biomasses from their spectral and morphological characteristics, using different sources of remote information. Methodology: A grazing strip of 1870 m² was subdivided into 27 subplots, where biomass and undisturbed height (ASD) were measured. Aerial photographs were taken with a UAS and a Sentinel 2B satellite image was selected that captured the scene of the study site coinciding with the UAS flight date and field measurements. Using aerial photogrammetry techniques, a digital elevation model (DEM) was calculated to estimate pasture height. The Red Green Blue Vegetation Index (RGBVI) was calculated from the orthophotography and the Normalized Vegetation Difference Index (NDVI) was determined with the satellite image. The height measured in the field was correlated with the height estimated by the DEM using the Pearson coefficient, and the biomass measured in the field was correlated with the NDVI, RGBVI indices, and the height estimated by linear regression. Results and conclusions: A strong correlation (0.64) was found between the height measured directly and the height calculated using the DEM. The correlation between NDVI and biomass was low (R2= 0.13) and no relationship was found with the RGBVI index (R2= 0.02). Between the height estimated by the DEM and the biomass, a medium relationship was found (R2=0.42), which indicates that this is a promising methodology to replace destructive methods and to provide more precise information in time and space.	en
dc.description	Contextualización: La medición directa de la biomasa en las pasturas es el método más confiable, sin embargo, es un método destructivo y dispendioso. Vacío de conocimiento: Recientemente se han investigado técnicas con el uso de sensores remotos para estimar características fisiológicas y morfológicas en cultivos a partir de sus propiedades ópticas y llegar a estimaciones de biomasa, resulta valioso evaluar estas técnicas en forrajes perennes como el kikuyo (Cenchrus clandestinus). Propósito: El objetivo de este trabajo fue desarrollar una metodología para estimar biomasa en praderas a partir de sus características espectrales y morfológicas, utilizando diferentes fuentes de información remota. Metodología: Se tomó una franja de pastoreo de 1870 m², subdividida en 27 subparcelas, en donde se realizaron mediciones directas de biomasa y altura sin disturbar (ASD). Se tomaron fotografías aéreas con un UAS y se seleccionó una imagen del satélite Sentinel 2B que capturó la escena del lugar de estudio coincidente con la fecha de vuelo del UAS y las medidas de campo. Usando técnicas de fotogrametría aérea se calculó un modelo digital de elevación (DEM por su sigla en inglés) que se utilizó para estimar la altura de la pastura. A partir de la ortofotografía se calculó el Índice de Vegetación Rojo Verde Azul (RGBVI) y con la imagen del satélite se determinó el Índice de Diferencia de Vegetación Normalizado (NDVI). Se correlacionó la altura medida en campo con la altura estimada mediante el DEM usando el coeficiente de Pearson, y se correlacionó la biomasa medida en campo con los índices NDVI, RGBVI y la altura estimada mediante modelos de regresión lineal. Resultados y conclusiones: Se encontró una correlación fuerte (0,64) entre la altura medida directamente y la altura calculada mediante el DEM. La correlación entre NDVI y la biomasa fue baja (R2= 0,13) y no se encontró relación con el índice RGBVI (R2= 0,02). Entre la altura estimada mediante el DEM y la biomasa se encontró una relación media (R2=0,42), la cual indica que esta es una metodología promisoria para sustituir los métodos destructivos y para brindar información más precisa en tiempo y espacio.	es
dc.format	application/pdf	-
dc.format	application/zip	-
dc.language	spa	-
dc.publisher	Sello Editorial UNAD	es
dc.relation	https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/riaa/article/view/6657/6576	-
dc.relation	https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/riaa/article/view/6657/7419	-
dc.relation	https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/riaa/article/view/6657/7420	-
dc.relation	https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/riaa/article/view/6657/7421	-
dc.relation	https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/riaa/article/view/6657/7422	-
dc.rights	Derechos de autor 2023 Revista de Investigación Agraria y Ambiental	es
dc.rights	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0	es
dc.source	Revista de Investigación Agraria y Ambiental; Vol. 15 No. 1 (2024); 175-190	en
dc.source	Revista de Investigación Agraria y Ambiental; Vol. 15 Núm. 1 (2024); 175-190	es
dc.source	2145-6453	-
dc.source	2145-6097	-
dc.subject	Cenchrus clandestinus	en
dc.subject	drone	en
dc.subject	grazing management	en
dc.subject	precision grazing	en
dc.subject	Cenchrus clandestinus;	es
dc.subject	drone	es
dc.subject	manejo de praderas	es
dc.subject	pastoreo de precisión	es
dc.title	Estimation of biomass in a prairie of kikuyu grass using remote sensors	en
dc.title	Estimación de la biomasa en una pradera de kikuyo mediante el uso de sensores remotos	es
dc.type	info:eu-repo/semantics/article	-
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	-
dc.type	Área Agrícola	es
Appears in Collections:	Revista RIAA

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