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dc.date.available
2024-06-03T13:37:27Z
dc.identifier.citation
Pereyra Irujo, Gustavo Adrian; Molina Favero, María Celeste; (2024): Ejemplo de uso del Open Science Drone Toolkit. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. (dataset). http://hdl.handle.net/11336/236852
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/236852
dc.description.abstract
Este conjunto de datos incluye las imágenes originales y procesadas, datos de vuelo y análisis de los resultados de un vuelo de dron sobre un cultivo de trigo, realizado mediante el Open Science Drone Toolkit. El OSDT incluye un dron autónomo de hardware abierto, software de código abierto, y guías y protocolos que permiten al usuario realizar todas las tareas necesarias para obtener datos a partir de imágenes aéreas. Sus resultados se evaluaron comparando los datos obtenidos con este conjunto de herramientas sobre un campo de trigo con datos de imágenes satelitales y un sensor portátil comercial, encontrándose una alta correlación para ambos instrumentos de referencia. Más detalles en: Pereyra Irujo G, Bernaldo P, Velázquez L, Pérez A, Molina Favero C, Egozcue A (2023) Open Science Drone Toolkit: Open source hardware and software for aerial data capture. PLoS ONE 18(4): e0284184. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0284184
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.title
Ejemplo de uso del Open Science Drone Toolkit
dc.type
dataset
dc.date.updated
2024-06-03T11:53:13Z
dc.description.fil
Fil: Pereyra Irujo, Gustavo Adrian. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible. - Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estacion Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible.; Argentina
dc.description.fil
Fil: Molina Favero, María Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible. - Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estacion Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible.; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
dc.datacite.PublicationYear
2024
dc.datacite.Creator
Pereyra Irujo, Gustavo Adrian
dc.datacite.Creator
Molina Favero, María Celeste
dc.datacite.affiliation
Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible. - Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estacion Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible.
dc.datacite.affiliation
Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible. - Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estacion Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible.
dc.datacite.affiliation
Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias
dc.datacite.affiliation
No especifíca
dc.datacite.affiliation
No especifíca
dc.datacite.publisher
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
dc.datacite.subject
Otras Agricultura, Silvicultura y Pesca
dc.datacite.subject
Agricultura, Silvicultura y Pesca
dc.datacite.subject
CIENCIAS AGRÍCOLAS
dc.datacite.ContributorType
DataCollector
dc.datacite.ContributorType
DataCollector
dc.datacite.ContributorName
Pereyra Molina, Julián
dc.datacite.ContributorName
Pereyra Molina, Abril
dc.datacite.date
06/02/2023
dc.datacite.DateType
Creado
dc.datacite.language
spa
dc.datacite.AlternateIdentifierType
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://osf.io/t7y6x/
dc.datacite.version
1.0
dc.datacite.description
Se relevó un área de 6000 m2 en un lote de trigo sembrado a finales de julio de 2020 en Balcarce, Provincia de Buenos Aires, Argentina. Este lote en particular fue seleccionado por tener una madurez desigual del cultivo debido a la variabilidad en la profundidad del suelo. Se delimitó el área de interés, se diseñó un plan de vuelo y se voló el dron OVLI el 5 de diciembre de 2020, cuando el cultivo se encontraba en la etapa de llenado de granos. Se capturaron un total de 151 imágenes a una altitud de vuelo de 50 m, de las cuales 104 se utilizaron (descartando las capturadas durante el despegue y el aterrizaje) para obtener un ortomosaico con una resolución de 2 cm/pixel. A partir de los canales rojo, verde y azul del ortomosaico se calculó un índice de vegetación (Visible Atmospherically Resistant Index, VARI) que ha sido utilizado previamente para estimar el crecimiento y la fenología del trigo (Gitelson et al., 2002; Zhou et al., 2020), con el fin de cuantificar el “verdor” del cultivo como indicador del grado de madurez. Estos datos obtenidos de las imágenes del dron se compararon con el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), que es el índice de vegetación más ampliamente utilizado (Jiang et al., 2006), obtenido de dos fuentes de referencia: un sensor portátil y datos satelitales. Los datos satelitales de la constelación Sentinel 2 (Agencia Espacial Europea) se obtivieron del sitio web Sentinel Hub EO Browser bajo licencia CC-BY 4.0 (Sinergise Laboratory, 2022). Se utilizaron datos de las bandas B04 (rojo, longitud de onda central = 665 nm) y B08 (infrarrojo cercano, longitud de onda central = 842 nm) para el 6 de diciembre de 2020 (1 día después de la captura de imágenes mediante el dron) a una resolución de 10 m/píxel para calcular los valores NDVI para el área relevada. Para la comparación entre los datos de satélite (NDVI) y dron (VARI) se delimitaron en el ortomosaico procesado 140 áreas de 10 x 10 m equivalentes a los píxeles de la imagen de satélite, y se calculó el valor promedio de VARI en cada una de ellas. Algo a tener en cuenta en esta comparación es que la georreferenciación del ortomosaico estuvo basada en los datos del sensor GNSS del dron, el cual tiene usualmente una exactitud de aproximadamente 2 metros (Guo et al., 2021), por lo que la correspondencia entre estas áreas de 10 x 10 m y los píxeles de la imagen satelital podría no ser completa. El 28 de noviembre de 2020 (7 días antes del vuelo del dron) se utilizó un sensor portátil (Greenseeker, N-tech Industries, EE. UU.) para medir el NDVI en 6 transectas paralelas a los surcos del cultivo, cada una de ellas de 70 metros de largo, y separadas entre sí 18 metros. Para facilitar la correspondencia entre los datos del sensor y del dron, se colocó una marca visible al inicio de la primera transecta, y cada una de las transectas restantes se inició midiendo con cinta métrica a partir de esta marca. Las mediciones se realizaron con el sensor a 1 metro por sobre el tope del canopeo, lo cual resulta en un ancho de medición de 60 cm. Se registraron alrededor de 700 datos puntuales en cada transecta, equivalente a alrededor de 1 dato cada 10 cm. Para la comparación entre los datos del sensor NDVI portátil y los datos del dron (VARI), se promediaron los datos NDVI cada 2 metros (lo que arrojó 35 puntos de datos por transecta y 210 en total). Asimismo, en el ortomosaico procesado se delimitaron 35 áreas de 2x2m a lo largo de cada transecta, y en cada una de ellas se calculó el valor promedio de VARI. Los datos VARI obtenidos del ortomosaico del dron se compararon con los datos NDVI de la imagen satelital y el sensor portátil, y se ajustó una ecuación exponencial de la forma y = axb-c para cada conjunto de datos. El índice NDVI generalmente tiene una relación curvilínea con el índice de área foliar verde, mientras que el índice VARI tiene una relación más bien lineal (Gitelson et al., 2002), por lo que se puede esperar una relación curvilínea entre NDVI y VARI. Se encontró una alta correlación en ambos casos, con valores de R2 de 0,84 y 0,88 para la comparación con los datos del satélite y del sensor de mano, respectivamente. También se pudo ajustar una única curva a ambos conjuntos de datos, con un R2 de 0,86.
dc.datacite.DescriptionType
Métodos
dc.datacite.FundingReference
2019-PD-E3-I060
dc.datacite.FunderName
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
dc.relationtype.isSourceOf
http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0284184
dc.subject.keyword
TRIGO
dc.subject.keyword
DRON
dc.subject.keyword
VEHÍCULO AÉREO NO TRIPULADO
dc.subject.keyword
ÍNDICE DE VEGETACIÓN
dc.datacite.resourceTypeGeneral
dataset
dc.conicet.datoinvestigacionid
17707
dc.datacite.awardTitle
Adaptación de los cultivos al cambio climático: Bases ecofisiológicas para el manejo y la mejora genética
dc.datacite.geolocation
Balcarce: -37.7642, -58.5146
dc.datacite.formatedDate
2023
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