Resumen de Correlación del contenido de clorofila foliar de la especie Coffea arabica con índices espectrales en imágenes

Andrés Felipe Solis, David Armando Revelo luna, Diego Andrés Campo Ceballos, Carlos Alberto Gaviria López

• español

  La clorofila es un pigmento fundamental para los procesos fotosintéticos de las especies vegetales, y constituye una limitante en la producción agrícola. La estimación del contenido de clorofila foliar (LCC) se realiza generalmente mediante técnicas invasivas de espectrofotometría. Las imágenes multiespectrales y los Índices de Vegetación (IV), constituyen una alternativa importante debido a que permiten la estimación in situ del pigmento. En este trabajo se pretende encontrar la variabilidad y relaciones entre el contenido localizado de clorofila, de la especie Coffea arabica, e IV tomados de imágenes multiespectrales. Se realizó un muestreo de hojas al azar, y se seleccionaron hojas sanas y enfermas. Se estimó el LCC de 60 muestras mediante espectrofotometría y se encontró el coeficiente de correlación con IV. Los mejores indicadores del pigmento fueron los índices GARI, GNDVI y NDVI, entre 14 índices estudiados. Se encontró que la variabilidad de los datos de IV en diferentes zonas de hojas enfermas, concuerda con la distribución de clorofila no homogénea en esas hojas, ya que la degradación de clorofila en esta variedad no se comporta de forma isotrópica. Este resultado alienta la posibilidad de usar esta técnica para inferir el estado de salud de esta planta.

• English

  Chlorophyll is a fundamental pigment for the photosynthetic processes of plant species and constitutes a limitation in agricultural production. The estimation of the content of leaf chlorophyll (LCC) is generally carried out through invasive spectrophotometric techniques. The multispectral images and the Vegetation Indexes (IV) constitute an important alternative because they allow the estimation in situ of the pigment. This work, it is intended to find the variability and relationships between the localized content of chlorophyll, of the Coffea arabica species, and IV taken from multispectral images. A random sampling of leaves was carried out, and healthy and sick leaves were selected. The LCC of 60 samples was estimated by spectrophotometry and the correlation coefficient with IV was found. The best indicators of the pigment were the GARI, GNDVI, and NDVI indexes, among 14 indexes studied. It was found that the variability of IV data in different areas of diseased leaves, agrees with the distribution of non-homogeneous chlorophyll in those leaves since chlorophyll degradation in this variety does not behave in an isotropic way. This result encourages the possibility of using this technique to infer the health status of this plant.