Alternativa probabilística bayesiana para una estimación mejor del coeficiente de cultivo basado en índices de vegetación

• Autores: Víctor Manuel Salas Aguilar, María Elena Torres Olave, Hugo Rojas Villalobos, Luis Carlos Alatorre Cejudo, Luis Carlos Bravo Peña
• Localización: Agrociencia, ISSN 2521-9766, ISSN-e 1405-3195, Vol. 55, Nº. 2, 2021, págs. 117-131
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A bayesian probabilistic alternative for a better estimation of the crop coefficient based on vegetation indexes
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    La estimación robusta y operativa de los requerimientos hídricos en los cultivos, es una premisa que tienen que cumplir los especialistas en el manejo del agua. El objetivo de este estudio fue implementar el enfoque bayesiano (EB) para estimar el coeficiente de cultivo (Kc) a partir del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), y comparar con los enfoques frecuentistas, ecuaciones generales y específicas para un cultivo. El modelo bayesiano se desarrolló con base en distribuciones de probabilidad de parámetros (a y b) a priori, recopilados de 18 investigaciones, que estimaron la relación lineal (Kc-NDVI). En una primera etapa se compararon los enfoques en siete tamaños de muestra (TM) (5, 10, 30, 60, 90, 120 y 150), en ellas se realizaron 1000 repeticiones sin remplazo. Para validar el ajuste de los enfoques en cada TM se utilizaron 156 datos experimentales de Kc-NDVI. En la segunda etapa se evaluó el EB respecto a ecuaciones ajustadas a cultivos específicos, se añadió el primer y segundo cuartil de los datos para hacer la validación. Los resultados mostraron en primera instancia que el EB superó en todos los TM a los métodos frecuentistas y ecuaciones generales. El EB demostró obtener incertidumbres bajas con solo cinco TM, a diferencia de los otros métodos que necesitaron más de 30 registros para obtener resultados similares. La comparación entre EB y ecuaciones específicas corroboró que cinco datos aleatorios recopilados en el primer cuartil de los registros fueron suficientes para obtener incertidumbres bajas. La metodología propuesta es operativa y los datos de Kc se pueden estimar desde las primeras fases fenológicas con certidumbre alta y con pocos datos del NDVI.

  • English

    The robust and operative estimation of water requirements in crops is a premise that water management specialists must fulfill. The aim of this study was to implement the Bayesian approach (EB) to estimate the crop coefficient (Kc) from the normalized difference vegetation index (NDVI), and to compare them to the frequentist approaches, general and specific equations for a crop. The Bayesian model was developed based on probability distributions of parameters (a and b) a priori, gathered from 18 studies, which estimated the linear relation (Kc-NDVI). In the first stage, the approaches were compared in seven sample sizes (TM) (5, 10, 30, 60, 90, 120 and 150), in which 1000 repetitions were carried out without replacements. In order to validate the adjustments of each TM, a base of 156 experimental data from Kc-NDVI were used. In the second stage, the EB was evaluated regarding equations adjusted to specific crops, and the first and second quartiles of the data were added to perform validation. Results first showed that the EB surpassed the frequentist methods and general equations in all TM. EB obtained low uncertainties with only five TM, unlike the other methods, which needed more than 30 records to obtain similar results. The comparison between EB and specific equations corroborated that five random data gathered in the first quartile were enough to obtain low uncertainties. This proposed methodology is operative and the Kc data can be estimated from the first phenological stages with a high certainty and few NDVI data.