Presentación en el Congreso de Geomática Andina 2018

1. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
APLICACIONES DE LA ESPECTROSCOPIA
EN LA AGRICULTURA
Luis Joel Martínez M
Profesor Asociado
PROGRAMA DE MAESTRÍA EN GEOMATICA
Universidad Nacional de Colombia
ljmartinezm@unal.edu.co

2. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
ESPECTROSCOPIA
La espectroscopia es el estudio de la luz como
una función de la longitud de onda que se ha
emitido, reflejado o dispersado desde un sólido,
líquido o gas (USGS Spectroscopy Lab)
Espectroscopia de imágenes= sensores remotos
hiperespectrales.

3. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
Composición a color bandas 4,3,2 del Sentinel 2
correspondiente a la época seca (enero 17 de 2016)
PROGRAMA DE MAESTRÍA EN GEOMATICA

4. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS

5. DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DEL REP (LINEAR
INTERPOLATION) EN UN CULTIVO DE MAÍZ (Zea
mays L.)

6. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
.

7. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
TRANSFORMACIÓN DEL FLUJO
INCIDENTE
La absorción (A) ocurre
cuando la radiación
(energía) es absorbida por
el objeto.
La transmisión (T) ocurre
cuando la radiación
atraviesa el objeto.
La reflexión (R) ocurre
cuando la radiación
"rebota" fuera del objeto y
se redirecciona.
Fuente: CCRS

8. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS

9. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
ESTRUCTURA DE LA HOJA

10. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
PROGRAMA DE MAESTRÍA EN GEOMATICA

11. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
PROGRAMA DE MAESTRÍA EN GEOMATICA

12. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
RANGO ESPECTRAL
• a-ultraviolet (UV): 0.001 to 0.4 µm,
• b-visible: 0.4 to 0.7 µm,
• c) near-infrared (NIR): 0.7 to 3.0 µm,
• d) the mid-infrared (MIR): 3.0 to 30 µm, and
the far infrared (FIR): 30 µm to 1 mm
• En sensors remotos :~0.4 a 1.0-µm VNIR
(visible-near-infrared), 1.0 a 2.5-µm SWIR
(short-wave infrared).

13. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
REFLECTANCIA EN SUELOS
(Pereira, Brevik, Muñoz, & Miller, 2017)

14. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
ANCHO DE BANDA ESPECTRAL

15. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
Reflectancia en suelos con diferentes
texturas

16. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
REFLECTANCIA DE CULTIVOS
(Martínez,2017)

17. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B8A B11 B12
Reflectacnia
Bandas Sentinel 2
Figura 2: Respuesta espectral de diferentes coberturas en imágenes Sentinel 2.
Epoca húmeda (junio 25 de 2016)
Soya Arroz Palma Pasturas Bosque Sabana Maiz Nubes Sombras

18. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B8A B11 B12
Reflectancia
Bandas Sentinel 2
Figura 3: Respuesta espectral de diversas coberturas
en imágenes Sentinel 2. Epoca seca, enero 17 de 2016
Maiz cosechado Pasturas Suelo preparado Bosque Sabana Palma Quema Humidicola

19. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
EFECTO DEL ESTADO FENOLOGICO EN LA REFLECTANCIA

20. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
EFECTO DE LA APLICACION DE N EN LA REFLECTANCIA

21. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
FORMULA NOMBRE CALCULO CON IMÁGENES
Sentinel 2
FUENTE
(NIR- R)/(NIR + R) NDVI74 (B7-B4)/(B7+B4) (Rouse Jr, J., Haas, R. H.,
Schell, J. A., & Deering 1974)
(NIR-R)/(RE2/RE1) IRECI (B7-B4)/(B5/B6) (Frampton et al. 2013)
(R783/R705)-1 Cl red-edge (B7/B5)-1 (Gitelson et al. 2005)
(R783/R560)-1 Cl-green (B7/B3)-1 (Gitelson et al. 2005)
Longitud de onda del valor
máximo de la primera derivada
del espectro en la región del red-
edge.
REP: método de
extrapolación lineal
REP-LE
Calculado únicamente con lecturas
del espectroradiómetro
(Cho & Skidmore 2006)
700+40(Rre−R700)/(R740−R700)
Rre: (R670+R780)/2
Red edge position: linear
interpolation- REP-LI
700+40(Rre−B5)/(B6−B5)
Rre: (B4+B7)/2
(Guyot, G., & Baret 1988)
(R750 - R700)/R700 Índice de clorofila red-edge (B6-B5)/B5 (Gitelson et al. 1996)
(R531 - R570)/(R531 + R570)
Índice de reflectancia
fotoquímica –PRI_
Calculado únicamente con lecturas
del espectroradiómetro
(Peñuelas et al. 2011)
705 + 35 * ((((NIR + R)/2)-
RE1)/(RE2- RE1)), RE: red-edge
S2-REP 705 + 35 *((((B7 + B4)/2)-B5)/(B6-
B5))
(Frampton et al. 2013)
ÍNDICES DE VEGETACIÓN Y REP CALCULADOS A PARTIR DE LAS RESPUESTAS ESPECTRALES Y
DE LAS IMÁGENES SENTINEL 2.

22. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
PRIMERA DERIVADA DE LA REFLECTANCIA

23. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS

24. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
-0,0008
-0,0006
-0,0004
-0,0002
0
0,0002
0,0004
0,0006
0,0008
670 675 680 685 690 695 700 705 710 715 720 725 730 735 740 745 750 755 760 765 770 775 780
Segundaderivadadelareflectancia
Longitud de onda (nm)
Segunda derivada de la reflectancia de varios cultivos y coberturas de la tierra
Caucho B. humidicola Maíz Sabana Soya

25. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
SNV=Standard normal variate of 1st derivative
RNAUC=Reflectance Normalized area under curve
1st-D = first derivative of reflectance
2nd-D = second derivative of reflectance
ROD= reflectance original data
CORRELACION DEL CONTENIDO DE N (%) Y LA RESPUESTA ESPECTRAL (Martínez, 2017)

26. DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DEL NDVI EN UN
CULTIVO DE MAÍZ (Zea mays L.)

28. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
Factores que afectan la respuesta
espectral
• Morfología de la hoja
• Estado fenológico
• Especie, variedad, densidad de
siembra
• Características de las copas
• Tipo de hoja y parte de la hoja
• Estado nutricional, pigmentos, riego,
plagas, enfermedades.
• Manejo: podas, aplicación de
insumos

29. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
ALGUNAS INVESTIGACIONES REALIZADAS
• Estado nutricional de las plantas: arroz, maíz,
banano, coca, otros.
• Detección temprana de enfermedades: papa,
uchuva.
• Calidad de frutos de agraz

30. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
CONCLUSIONES
• La medición de las respuestas espectrales en los cultivos permite establecer
diferencias en lo referente a la especie y presenta correlaciones con el contenido
de algunos nutrimentos en las hojas. Sin embargo, no todos los índices y REP
calculados, presentan correlaciones significativas con los contenidos de
nutrimentos, los valores de la primera y segunda derivadas calculados para la
respuesta espectral fueron los que presentaron correlaciones significativas.
Problemas de estrés (nutricionales, hídrico, plagas, enfermedades) pueden
presentar respuestas espectrales similares, en consecuencia, se requiere
investigación para poder transformar las respuestas espectrales en información
confiable que apoye las decisiones para mejorar la eficiencia en la aplicación de
insumos.

31. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
REFERENCIAS
1. Martinez, L.J. & Ramos, a., 2015. Estimation of chlorophyll concentration in maize using spectral reflectance. ISPRS - International Archives of the
Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-7/W3(May), pp.65–71. Available at: http://www.int-arch-photogramm-
remote-sens-spatial-inf-sci.net/XL-7-W3/65/2015/.
2. Martínez, L.J., 2017. Relationship between crop nutritional status , spectral measurements and Sentinel 2 images Relación entre el estado
nutricional de los cultivos , las mediciones espectrales y las imágenes Sentinel 2. Agronomia Colombiana, 35(2), pp.205–215.
1. Cho, M.A. & Skidmore, A.K., 2006. A new technique for extracting the red edge position from hyperspectral data: The linear extrapolation method.
Remote Sensing of Environment, 101(2), pp.181–193. Available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425705004244 [Accessed
January 28, 2015].
2. Curran, P.J. et al., 1991. The effect of a red leaf pigment on the relationship between red edge and chlorophyll concentration. Remote Sensing of
Environment, 35(1), pp.69–76. Available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/003442579190066F [Accessed January 28, 2015].
3. Filella, I. & Penuelas, J., 1994. The red edge position and shape as indicator of plant chlorophyll content, biomass and hydric status. Int. J. Remote
Sensing, 15(7), pp.1459–1470.
4. Gitelson, A., 2012. Nondestructive Estimation of Foliar Pigment (Chlorophylls, Carotenoids, and Anthocyanins) Contents: Evaluating a Semianalytical
Three-Band Model. In A. H. Prasad S. Thenkabail , John G. Lyon, ed. Hyperspectral Remote Sensing of Vegetation. CRC Press, pp. 141–167.
5. Gitelson, A.A., Merzlyak, M.N. & Lichtenthaler, H.K., 1996. Detection of Red Edge Position and Chlorophyll Content by Reflectance Measurements
Near 700 nm. Journal of Plant Physiology, 148(3–4), pp.501–508.
6. Liang, S., 2004. Quantitative Remote Sensing of Land Surfaces Wiley & Sons, ed., Wiley & Sons. Available at:
http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/047172372X.
7. Peñuelas, J., Garbulsky, M.F. & Filella, I., 2011. Photochemical reflectance index (PRI) and remote sensing of plant CO2 uptake. New Phytologist,
191(3), pp.596–599.
8. Ruiz, M. & Chen, P., 1982. Use of the First Derivative of Spectral Reflectance to Detect Mold on Tomatoes. , 25(3), pp.759–762.
9. Savitzky, A., & Golay, M.J., 1964. Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures. Analytical chemistry, 36(8), pp.1627–
1639.
10. Schlemmer, M.R. et al., 2005. Remotely measuring chlorophyll content in corn leaves with differing nitrogen levels and relative water content.
Agronomy Journal, 97(1), pp.106–112.
•

32. PATRIMONIO DE TODOS LOS COLOMBIANOS
PROGRAMA DE MAESTRIA EN
GEOAMATICA
• FACULTAD DE CIENCIAS AGRARIAS
Maestría en Geomática
Admisiones