Resumen

Con el objetivo de dar a conocer la percepción remota como una herramienta útil en el seguimiento fisiológico de cultivos, se desarrolló una investigación de análisis espectral en plantas de ají, alterando su condición nutricional. Dentro del proceso metodológico, se realizó un montaje experimental en el que el factor principal fue la fertilización nitrogenada que contó con tres niveles (solución sin nitrógeno 0%, solución con 50% de nitrógeno y solución completa 100%); en cada nivel se distribuyó de manera aleatoria 12 plantas por tratamiento y se escogieron 5 plantas de forma aleatoria para cada nivel; analizando de esta manera no solo cada nivel, sino también la interacción que presentan sobre los valores de reflectancia. La captura de la información espectral se realizó mediante un espectro radiómetro EPP2000, con un rango espectral entre los 400 - 950 nm y una resolución de 0.5 nm, con 3 diferentes franjas horarias de toma 9 am, 12 pm y 3 pm, obteniendo aproximadamente 2025 datos de reflectancia en total, en un periodo de 45 tiempos de muestreo a lo largo de 150 días. Además de los datos de reflectancia, se capturaron al mismo tiempo datos de índice SPAD con un SPAD 502 (medidor de clorofila). Se realizó un análisis exploratorio de datos (AED), con el fin de hallar firmas espectrales anómalas, contiguo se efectuó un análisis descriptivo por fase fenológica para las diferentes franjas horarias y niveles. Posterior a esto, se desarrolló un modelo de análisis de varianza no paramétrico (Kruskal), que se aplicó en cada longitud de onda para cada fase fenológica, y se implementó un análisis de varianza de una vía para contrastar cada nivel contra el nivel control (nutrición completa) en las diferentes franjas horarias. Para el nivel 9:00 am no hubo diferencias significativas entre tratamientos, para las 12:00 pm, la significancia fue en el verde (500-600 nm), y para las 3 pm la significancia fue en la región del infrarrojo cercano (800-950 nm). Se propuso la prueba pos-hoc de comparaciones múltiples con el test de Nemenyi, con el fin de identificar cuáles son los tratamientos que presentan estas diferencias, mostrando que hay diferencias entre los tratamientos 0N y 50N en la región del verde para las 12:00 pm y diferencias entre el 100N y 0N en la región del NIR para las 3:00 pm. Finalmente, se evaluó la bondad de utilizar los valores de reflectancia en el cálculo de variables biofísicas de la planta (clorofila), esto mediante el nivel de correlación entre los valores del índice SPAD y los calculados. Para ello, se aplicaron tres métodos, en el primero se usaron índices normalizados formados por las longitudes que mejor se correlacionan con el índice SPAD, este presentó un R2= 74% para el nivel 100N a las 9 am con el índice W3. En el segundo, se evaluaron los índices de vegetación citados en la literatura enfocados a la determinación de clorofila en la planta, con los cuales se obtuvo un R2=74% para el nivel 50N a las 9 am con el índice NDVI705. Y en el Tercero, se empleó un modelo de regresión funcional, el cual involucra todos los valores de la firma espectral como una sola función, correlacionándolos con los valores medidos in situ, obteniendo así un R2=91% para el nivel 50N y 100N a las 3 pm, con lo que se logró concluir que los modelos en donde se incluyen todos los valores de la reflectancia presentan una mejor predicción de la clorofila, en relación con los modelos que solo utilizan sectores puntuales de esta.