Sistema de monitoreo satelital para el seguimiento y desarrollo de cultivos del Distrito de Riego 038

Espinosa, J. L.; Vélez, Enrique Palacios; Chávez, Leonardo Tijerina; Flores-Magdaleno, Héctor; Nolasco, Abel Quevedo

doi:10.24850/j-tyca-2017-01-07

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“…Los mapas digitales deben disponer de información de origen y de las modificaciones realizadas; por tal motivo, es necesario que contengan información que ayude a su rápida identificación (Harlow y Vienneau 2003). Dependiendo del tipo de capa, se agregó información como: nombre del usuario, módulo, sección de riego, superficie, cultivo, longitud del canal, tipo de estructura (Espinosa-Espinosa et al 2017).…”

Section: Materiales Y Métodosunclassified

Aplicación de sistemas de información geográfica y sensoría remota en el seguimiento del avance de riego en un módulo del distrito de riego 017 Región Lagunera

Cruz¹,

Estrada-Ávalos²,

Delgado-Ramírez³

et al. 2022

aap

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Los sistemas de información geográfica (SIG) y de percepción remota (PR) ayudan en el manejo y análisis de la información en los distritos de riego (DR). Por tal motivo, el objetivo del presente estudio fue generar un SIG y dar seguimiento al avance de riego superficial de un módulo del distrito de riego 017 Región Lagunera, México. Para esto, se integró un SIG a partir de topografía de precisión, y se utilizaron diez imágenes del satélite Landsat 8. Los resultados indican que la red principal tiene 19.5 por ciento de menor longitud en el canal lateral derecho (CLD) 57+839, de acuerdo con las cifras oficiales. Los principales cultivos sembrados fueron algodón (35.7%) y nogal (34.3%); asimismo, se identificó 24.2 por ciento de superficie excedente. Los SIG y PR facilitan el seguimiento del avance de riego en el módulo, lo cual contribuye a realizar un uso eficiente del agua.

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Section: Materiales Y Métodosunclassified

Aplicación de sistemas de información geográfica y sensoría remota en el seguimiento del avance de riego en un módulo del distrito de riego 017 Región Lagunera

Cruz¹,

Estrada-Ávalos²,

Delgado-Ramírez³

et al. 2022

aap

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Improving the monitoring of corn phenology in large agricultural areas using remote sensing data series

Sifuentes-Ibarra

Ojeda-Bustamante²,

Ontiveros-Capurata

et al. 2020

Span. j. agric. res.

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Aim of study: Mexico's large irrigation areas demand non-structural actions to improve the irrigation service, such as monitoring crop phenology; however, its application has been limited by the large volumes of field information generated, diversity of crop management and climatic variability. The objective of this study was to generate and validate a methodology to monitor corn (Zea mays L.) phenology from the historical relationship of the vegetation indexes (VIs), EVI and NDVI, with the phenological development (PD) of corn grown in large irrigation zones.Area of study: Irrigation District (ID) 075 “Valle del Fuerte”, northern Sinaloa, Mexico.Material and methods: We used a database of 20 years of climate, field crop growth and crop phenology data, and Landsat satellite images. A methodology was proposed on a large scale supported with GIS and remote sensing data series.Main results: The methodology was validated in 19 plots with an acceptable correlation between observed PD and estimated PD for the two VIs, with slightly better values for EVI than for NDVI. NDVI and EVI models agreed with experimental PD observations in 92.1% of the farms used to validate the methodology, in 2.5% only the NDVI model coincided with the real, in 3.1% only the EVI model coincided, and in 2.3% both models disagreed with observation, generated a stage out of phase with respect to the real phenological stage.Research highlights: is possible to generalize the methodology applied to large irrigation zones with remote sensing data and GIS.

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Sistema de monitoreo satelital para el seguimiento y desarrollo de cultivos del Distrito de Riego 038

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Aplicación de sistemas de información geográfica y sensoría remota en el seguimiento del avance de riego en un módulo del distrito de riego 017 Región Lagunera

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Improving the monitoring of corn phenology in large agricultural areas using remote sensing data series

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