Nitrógeno total en maíz forrajero (Zea mays L.) estimado mediante índices espectrales con el satélite Sentinel-2 Translated title: Total Nitrogen in forage corn (Zea mays L.) estimated by satellite Sentinel-2 spectral indices

Abstract

Resumen: El nitrógeno es el nutriente más importante en cultivos forrajeros, debido a su participación en diversas reacciones bioquímicas en las diferentes etapas fenológicas de la planta. El objetivo del presente estudio fue desarrollar un modelo de regresión lineal múltiple para estimar el nitrógeno total (Nt) en planta de maíz a partir de imágenes satelitales. El porcentaje de Nt se determinó mediante tres muestreos de planta en cuatro parcelas experimentales. El modelo de estimación se obtuvo al procesar las imágenes satelitales Sentinel-2 de acuerdo a las fechas de muestreo, se calcularon 13 índices espectrales y se analizó la asociación entre los valores del contenido de nitrógeno y la reflectancia a través de: análisis de componentes principales (ACP), matriz de correlación y dendrograma. Los índices con mayor relación fueron MCARI/OSAVI, TCARI/OSAVI, MCARI/OSAVI RE y TCARI/OSAVI RE, esto permitió explicar más de 50% de la variabilidad del modelo propuesto y un EMC de 0.12. El presente estudio indicó que el cálculo de índices espectrales derivados de Sentinel-2 tiene gran potencial para conocer el estado nitrogenado del cultivo de maíz, sin embargo, para futuras investigaciones se sugiere obtener modelos de estimación de Nt por etapa fenológica del cultivo.

Translated abstract

Summary: Nitrogen is the most important nutrient for forage crops because of its contribution in various biochemical reactions in the different phenological stages of the plant. The main aim of this study is to develop a multiple linear regression model to estimate total nitrogen (Nt) in corn plants using spectral indexes. The percentage of total nitrogen (Nt) was determined through three plant samplings in four experimental plots. The estimation model was obtained to process the Sentinel-2 satellite images according to the plant sampling dates; 13 spectral indexes were calculated and the association between nitrogen and the reflectance values was analyzed by the principal component analysis (ACP), correlation matrix, and dendrogram. The indexes with the highest relationship were MCARI / OSAVI, TCARI / OSAVI, MCARI / OSAVI RE and TCARI / OSAVI RE, explaining more than 50% of the variability of the proposed model and a MSE of 0.12. This study indicates that the estimation obtained from Sentinel-2 spectral indexes images has great potential to determine nitrogen in crops. However, for future research, Nt estimation models should be obtained for each phenological crop stage.