Uso de la espectroscopia Vis NIR-SWIR para la predicción del estado hídrico de las plantas de soya en el Piedemonte Llanero Colombiano/Use of VIS-NIR-SWIR spectroscopy for the prediction of water status in soybean plants in the Colombian Piedmont Plains

• Published in: Dyna (Medellín, Colombia) Vol. 86; no. 210; p. 125
• Main Authors: Betty Jazmín Gutiérrez Rodríguez, José Orlando Argüello Tovar, García Navarrete, Óscar Leonardo
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Bogota Universidad Nacional de Colombia 01-01-2019
• Subjects: Agricultural production; Infrared analysis; Model accuracy; Moisture content; Multivariate statistical analysis; Reflectance; Soil conditions; Soil stresses; Soil water; Soils; Soybeans; Spectral reflectance; Spectroscopy; Statistical analysis; Water content; Water deficit; Water stress; Wavelengths
• ISSN: 0012-7353; 2346-2183
• DOI: 10.15446/dyna.v86n210.78703

El estrés hídrico por deficiencia de agua es uno de los limitantes en la producción de grano de soya, déficit que puede ser detectado con sensores de reflectancia espectral, en el rango visible e infrarrojo cercano, empleando métodos de análisis estadísticos multivariados. El objetivo fue determinar diferencias en el patrón espectral de las hojas, en plantas sometidas a una de las tres condiciones de contenido de agua edáfica constantes durante todo el ciclo del cultivo. Se construyó un modelo de clasificación con análisis discriminante y mínimos cuadrados parciales, se obtuvieron una precisión de 82.5%, una sensibilidad y especificidad media de 82 y 90%, respectivamente, evaluadas mediante validación cruzada en el estado fenológico de llenado de vainas. Las regiones con mayor importancia en el modelo fueron el visible y el infrarrojo de onda corta entre 1850-2000 nm, donde se presentaron cambios de pendiente en la curva espectral relacionados con el contenido de agua en la hoja Water stress due to soil water deficit is one of the limitations in the soybean production, which can be detected with multivariate statistical analysis and spectral reflectance signals, in the visible and near infrared range. This work was conducted to determine a spectral pattern during the stages of plant development from three conditions of soil water content. Cross validation was used for validation of the classification model, with an accuracy of 82.5%, and the model reached a mean of 82 and 90% of sensitivity and specificity, respectively, at the phenological state of pod filling. The regions with the highest correlation between factors and wavelengths were located at 400-600 nm and 1850-2100 nm, which are related with the peaks of water energy absorbance associated to the hydric state of the plant