Manejo de Drones para Analizar Imágenes Multiespectrales en Agricultura de Precisión

dc.contributor.advisorRamos Catañeda, Marcos Andres
dc.contributor.authorDíaz Jorge, Iván Camilo
dc.contributor.corporatenameUniversidad Santo Tomás
dc.contributor.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001356699
dc.contributor.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001999776
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2851-2919
dc.date.accessioned2025-07-23T14:41:54Z
dc.date.available2025-07-23T14:41:54Z
dc.date.issued2025-07-23
dc.descriptionEl texto examina 25 estudios que resaltan el uso de drones equipados con cámaras multiespectrales y tecnología de teledetección para crear mapas detallados del terreno y evaluar el estado de los cultivos. Estas herramientas permiten a los agricultores tomar decisiones informadas sobre fertilización y riego, optimizando los recursos disponibles y reduciendo los costos operativos. Asimismo, los drones promueven la sostenibilidad, consolidándose como una herramienta esencial en la agricultura moderna. La agricultura de precisión se presenta como un enfoque tecnológico que utiliza datos y herramientas avanzadas, como sensores, GPS e imágenes satelitales, para gestionar eficientemente recursos como agua, fertilizantes y pesticidas. Este enfoque no solo incrementa la productividad de los cultivos, sino que también minimiza los impactos. Además, las imágenes multiespectrales capturadas por sensores especializados recolectan información en longitudes de onda visibles (rojo, verde, azul) y no visibles (infrarrojo cercano, medio y lejano). Estos datos permiten analizar con precisión la salud de los cultivos y las condiciones del suelo, ya que cada material refleja la luz de En este marco, el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) se destaca como una herramienta clave para medir la cantidad y el estado de la vegetación. Este índice se calcula utilizando las reflectancias en las bandas rojas (620-700 nm) y de infrarrojo cercano (750-900 nm). Los sensores multiespectrales, dependiendo de su resolución y propósito, proporcionan datos más precisos que las imágenes visibles (Campbell). Por último, estudios de caso evidencian que el uso de drones mejora la producción de cultivos como el arroz y el café, ya que permite identificar áreas de bajo rendimiento mediante índices como el NDVI, facilitando intervenciones precisas y fomentando una agricultura más eficiente.
dc.description.abstractThe article examines 25 studies that highlight the use of drones equipped with multispectral cameras and remote sensing technology to create detailed land maps and assess crop health. These tools allow farmers to make informed decisions about fertilization and irrigation, optimizing available resources and reducing operating costs. Drones also promote sustainability, establishing themselves as an essential tool in modern agriculture. Precision agriculture is presented as a technological approach that uses data and advanced tools, such as sensors, GPS, and satellite images, to efficiently manage resources like water, fertilizers, and pesticides. This approach not only increases crop productivity but also minimizes impacts. Furthermore, multispectral images captured by specialized sensors collect information in visible (red, green, blue) and non-visible (near, mid, and far infrared) wavelengths. These data allow for accurate analysis of crop health and soil conditions, as each material reflects light. In this context, the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) stands out as a key tool for measuring the quantity and condition of vegetation. This index is calculated using reflectance in the red (620-700 nm) and near-infrared (750-900 nm) bands. Multispectral sensors, depending on their resolution and purpose, provide more accurate data than visible images (Campbell). Finally, case studies show that the use of drones improves the production of crops such as rice and coffee, as it allows for the identification of low-yielding areas using indices such as NDVI, facilitating precise interventions and promoting more efficient agriculture.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero Ambientalspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationDiaz Jorge I, C. (2024), Manejo de drones para analizar imágenes multiespectrales en agricultura de precisión,[Trabajo de Grado, Universidad santo Tomas]. Repositorio Institucional.
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/68660
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.branchCRAI-USTA Bogotá
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Ambientalspa
dc.publisher.programPregrado de Ingeniería Ambientalspa
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dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombiaen
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.keywordMultispectral sensors
dc.subject.keywordNDVI indices
dc.subject.keywordremote sensing
dc.subject.keywordwater stress
dc.subject.keywordnm (nanometers).
dc.subject.lembIngeniería ambiental
dc.subject.lembImágenes satelitales
dc.subject.lembAplicaciones en agricultura
dc.subject.proposalSensores multiespectrales
dc.subject.proposalíndices NDVI
dc.subject.proposalteledetección
dc.subject.proposalestrés hídrico
dc.subject.proposalnm (nanómetros).
dc.titleManejo de Drones para Analizar Imágenes Multiespectrales en Agricultura de Precisión
dc.typebachelor thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
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dc.type.localTrabajo de Gradospa
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