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Castañeda-Ibáñez,Carlos R.; Martínez-Menes,Mario; Pascual-Ramírez,Fermín; Flores-Magdaleno,Héctor; Fernández-Reynoso,Demetrio S.; Esparza-Govea,Salvador. |
Las estimaciones tradicionales de la evapotranspiración (ET) están basadas en el coeficiente de cultivo (Kc), lo cual es una desventaja cuando se requieren estimaciones precisas de consumo de agua para los cultivos en los Distritos de Riego. Mediante el uso de imágenes de satélite es posible estimar índices de vegetación (IV), como el de vegetación de diferencias normalizadas (NDVI) y el de vegetación ajustado para suelo (SAVI), que permiten monitorear el desarrollo de los cultivos y estimar con precisión la variabilidad espacial y temporal del Kc. El objetivo del presente estudio fue validar el uso de IV para estimar Kc y ET en el Distrito de Riego del Río Yaqui, Sonora, México, con ocho imágenes de los sensores TM y ETM+ de los satélites LANDSAT 5 y 7, y... |
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Triticum aestivum; Evapotranspiración; Coeficientes de cultivo; Imágenes de satélite; Índices de vegetación; Sensores remotos. |
Ano: 2015 |
URL: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-31952015000200009 |
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Espinosa Espinosa, José Luis. |
La tarea de los sistemas de asesoramiento de riego suele ser costosa en recursos humanos y materiales por la necesidad de hacer un seguimiento intensivo en campo, en áreas extensas y se suele enfrentar al reto de transferir la información al usuario, agricultor o técnico, en la vía adecuada y en el momento oportuno. Asimismo, las nuevas tecnologías de observación de la tierra, ha contribuido a que millones de hectáreas sean monitoreadas mediante sensores a bordo de satélites siendo más eficaz el seguimiento en campo, ya que proporcionan imágenes de la superficie terrestre. De igual forma las tecnologías de la información, el internet y la telefonía móvil, permiten que la información generada por los sistemas de asesoramiento de riego, incluida la imagen... |
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Palavras-chave: Sensores remotos; Imágenes de satélite; Indice de vegetación; NDVI; Visor web; Remote sensing; Satellite imagery; Vegetation index; Web viewer; Hidrociencias; Maestría. |
Ano: 2013 |
URL: http://hdl.handle.net/10521/2135 |
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