Detección de soja, sorgo de Alepo y rama negra mediante información espectral y análisis multivariado

Abstract

La soja (Glycine max L Merril) es uno de los principales cultivos del país, en importancia agronómica y económica. La rama negra (Conyza bonariensis (L.) Cronquist.) y el sorgo de alepo (Sorghum halepense (L.) Persoon.) componen el conjunto de malezas que se encuentran presentes en el crecimiento y desarrollo del cultivo de soja incidiendo en el resultado final del mismo. La complejidad en el manejo de malezas ha aumentado exponencialmente en los últimos años debido a la aparición de biotipos resistentes a los herbicidas. En este contexto, nuevas herramientas y estrategias son requeridas para lidiar más eficientemente con las malezas, con énfasis en aquellos individuos que son resistentes o tolerantes a los herbicidas. Hoy en día existe la posibilidad de ajustar el uso de herbicidas antes de la siembra o pre-emergencia de los cultivos a través de sensores ópticos. El desafío es poder detectarlas con el cultivo ya emergido. En este trabajo se utilizó información de un sensor hiperespectral en el rango de los 380-1100 nm con una resolución espectral de 1 nm. Se graficaron las firmas espectrales del cultivo de soja, rama negra y sorgo de alepo como malezas de estudio. Los datos de reflectancia obtenidos, luego del procesamiento de los datos del sensor, se analizaron mediante análisis de cluster y componentes principales (CP). Con esta metodología se diferenció espectralmente la soja de la rama negra y el sorgo de alepo, logrando identificar regiones del espectro con mayor poder discriminativo en función de la combinación de estadios fenológicos analizados.