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Sebastián Balbarini, Daniel Comes, Karen Langer
El trabajo de investigación evalúa una metodología para generar productos de la geomática que aporten valor agregado al ciclo de viticultura de precisión para arribar a una zonificación de la calidad de los viñedos. En particular, mediante procesamiento de datos satelitales de mediana resolución Landsat-8 y Spot-5 se obtuvieron índices de vegetación NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) y SAVI (Soil- Adjusted Vegetation Index) sobre una zona de Mendoza, Argentina. Luego se llevó a cabo un estudio y análisis empírico de dichos índices, que fueron contrastados con datos adquiridos por un sensor terrestre de proximidad como “verdad de campo”. Los valores de Índices de Vegetación derivados de los datos satelitales muestran baja correlación con los índices de vegetación terrestres. Si bien se consideraron las diferencias entre ambas técnicas de captura de datos (satelital y por detección próxima), en cuanto a geometría de adquisición, densidad de muestreo y características instrumentales, se ha demostrado que utilizando este tipo de datos satelitales, la metodología aplicada no alcanza para suplantar o predecir la información recolectada por una tecnología tradicional como el sensoramiento terrestre mediante detección próxima.
We evaluated a methodology to generate products of the geomatics that add value to the cycle of precision viticulture to arrive at a zoning of the quality of the vineyards. In particular, through medium resolution Landsat-8 and Spot-5 satellite data processing, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index) vegetation indices were obtained over an area of Mendoza, Argentina. Then an empirical study and analysis of these indices were carried out, which were contrasted with data acquired by a terrestrial sensor of proximity like "truth of field". The vegetation index values derived from satellite data show a low correlation with the terrestrial index. Although the differences between the two techniques of data collection (satellite and near detection) were considered, in terms of acquisition geometry, sampling density and instrumental characteristics, it is demonstrated that the applied methodology is not enough to impersonate or predict the captured information by a traditional technology such as the terrestrial proximity sensor.
