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	<title>EcuRed - Contribuciones del colaborador [es]</title>
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		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Reishi&amp;diff=3673923</id>
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		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Planta&lt;br /&gt;
|nombre=Reishi&lt;br /&gt;
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}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El hongo '''reishi''' (Ganoderma lucidum) es un [[hongo]] de la familia de las ganodermatáceas. Es un [[hongo]] que puede encontrarse en la mayoría de los continentes creciendo sobre troncos de los árboles como arces, ciruelos y robles, de zonas húmedas tropicales o templadas. Su nombre científico &amp;quot; Ganoderma&amp;quot; procede de griego &amp;quot;ganos = brillo &amp;quot; y &amp;quot;dermos =piel&amp;quot;. El nombre de la especie &amp;quot; lucidum&amp;quot; procede del latín y significa brillante. &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== Características del hongo reishi ==&lt;br /&gt;
Su nomenclatura hace referencia al aspecto de la parte superior del sombrero de [[seta]] ya que se caracteriza por tener un color rojizo lustroso. El hongo reishi forma [[setas]] de unos 20 cm de diámetro en la base de los árboles de forma arriñonada, y textura suave cuando son jóvenes. Sin embargo, a medida que crece adquiere una textura coriáceas como de corcho. La parte inferior del sombrero tiene un color marrón claro o blanquecino. &lt;br /&gt;
El nombre vulgar &amp;quot; reishi&amp;quot; es japonés; en chino se conoce como &amp;quot; lingzhi&amp;quot;, que significa &amp;quot; [[hongo]] espiritual&amp;quot; y en coreano &amp;quot; yeongji&amp;quot; . &lt;br /&gt;
Es un hongo muy difícil de encontrar en estado natural, por lo que la mayoría de los ejemplares de la actualidad proceden de cultivos artificiales sobre árboles de robles, hayas y ciruelos a los que se les ha inoculado el micelio del [[hongo]].      &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== Propiedades tradicionales del [[hongo]] reishi ==&lt;br /&gt;
Es un hongo muy importante como [[hongo]] medicinal dentro de la medicina oriental, conociéndose como recurso curativo en China desde hace más de 4000 años. &lt;br /&gt;
El hongo reishi, junto con los hongos shiitake y maitake, han sido utilizados tradicionalmente por la medicina oriental. El [[hongo]] reishi constituye el remedio principal dentro de lo que los japoneses conocen como &amp;quot;Hinnoh Honsohkyo&amp;quot; o &amp;quot; Tratado de medicina China tradicional&amp;quot;. (Ban Chao Gang Moo) Según este tratado, existían 350 remedios clasificados en tres tipos de medicinas : Medicinas superiores, medicinas medias y medicinas inferiores. Se conocen como medicinas superiores aquellas que son capaces de garantizar la eterna juventud y una larga vida. El reishi está contemplado como el remedio principal dentro de las medicinas superiores ( En fitoterapia china se conocen como remedios fu zheng) &lt;br /&gt;
Tradicionalmente los usos de este [[hongo]] han sido muy amplios. Se ha utilizado para combatir las afecciones del hígado, para los problemas de corazón, para los problemas de artritis, hipertensión , asma o cáncer. &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== Hongos adaptógenos ==&lt;br /&gt;
Hoy en día a los productos capaces de aumentar la vitalidad o el bienestar general se le conoce como adaptógenos. Los adaptógenos tienen la capacidad de ayudar al cuerpo a adaptarse a unas condiciones ambientales y personales estresantes. Para ello fortalecen la mayoría de los sistemas corporales, como el endocrino, el sistema nervioso o el sistema inmunológico. Entre los adaptógenos mas reconocidos tenemos el ginseng (Panax ginseng) o la regaliz (Glycyrrhiza glabra) &lt;br /&gt;
Muchos hongos medicinales cumplen la función de adaptógenos. Entre ellos el reishi, el shiitake y el maitake son los más destacados. &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== Propiedades medicinales del hongo reishi ==&lt;br /&gt;
Numerosos estudios llevados a cabo tanto en [[China]] y [[Japón]] como en occidente han servido para confirmar muchas de las propiedades medicinales atribuidas a este [[hongo]] por la medicina tradicional oriental. Entre todas ellas podemos mencionar las siguientes. :&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Tratamiento del cáncer :''' Una de las principales aplicaciones de esta seta es su capacidad para servir de ayuda en el tratamiento del cáncer. Los enfermos de cáncer japonés utilizan una combinación de maitake, shiitake y reishi para aumentar sus defensas. De esta manera, pueden reducir las dosis de químicos en el tratamiento de quimioterapia al mismo tiempo que protegen sus células del daño causado por los mismos. Se ha observado que los síntomas negativos de la quimioterapia como vómitos, náuseas o agotamiento físico disminuyen después de tomar estos preparados. &lt;br /&gt;
Esta propiedad se debe principalmente a la acción que ejerce el polisacarido lentinano (Beta-D-glucano) sobre el sistema inmunológico. Este carbonato complejo tiene la capacidad de elevar el nivel de interferón, una proteína que inhibe el crecimiento de virus y tumores, al mismo tiempo que incentiva la acción de los macrófagos, los linfocitos T y las células NK. De esta manera, el sistema defensivo es mayormente capaz de distinguir aquellos elementos extraños, células infectadas por [[virus]] o células tumorales y destruirlas antes de que produzcan tumores o posibles enfermedades. &lt;br /&gt;
Los últimos experimentos llevados a cabo parecen depositar una gran esperanza en el tratamiento del cáncer de próstata.&lt;br /&gt;
( La forma habitual para el tratamiento de cualquier tipo de cáncer suele ser mediante la ingestión de suplementos. Consultar con el médico u oncólogo sobre la posibilidad de tomar un combinado de suplementos de maitake, shiitake y reishi) &lt;br /&gt;
De igual manera esta seta no solamente resulta útil para las personas que se encuentren enfermas de cáncer sino que también ayuda a proteger a las personas sanas previniendo el desarrollo de tumores cancerosos. En este caso, no haría falta la utilización de un tratamiento tan intensivo. Bastaría con incluir este alimento de vez en cuando en nuestra dieta habitual para beneficiarse de esta propiedad. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Tratamiento de las enfermedades respiratorias:''' Al aumentar las defensas el shiitake protege contra el contagio de las enfermedades respiratorias como la gripe, los resfriados o la bronquitis ( Ingerir suplementos de reishi en forma de cápsulas o comprimidos de acuerdo a las condiciones del prospecto.) &lt;br /&gt;
Igualmente el contenido en antihistamínicos naturales, capaces de disminuir las reacciones alérgicas y rebajar la inflamación, ha llevado a su utilización en el tratamiento del asma. Se ha comprobado que las personas enfermas de asma mejoran bastante al utilizar los suplementos de reishi. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Tratamiento de las enfermedades circulatorias :''' El shiitake posee componentes antiagregantes, que ayudan a fluidificar la corriente sanguínea, impidiendo la formación de coágulos, lo que contribuye a prevenir muchas enfermedades circulatorias en las que esta implicada una mala circulación de la sangre como la aparición de trombosis, hipertensión o infartos. ( Ingerir suplementos de acuerdo a las condiciones del prospecto) &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Tratamiento del colesterol :''' Estudios llevados a cabo en animales han demostrado que los niveles de colesterol se mantenían bajos cuando se les suministraba este [[hongo]] ( Ingerir suplementos de acuerdo a las condiciones del prospecto) &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Tratamiento del síndrome de la fatiga crónica :''' Las propiedades tónicas de este hongo, junto con su capacidad para estabilizar los niveles de azúcar en la sangre, lo convierte en una ayuda en el tratamiento del síndrome de la fatiga crónica. ( Tomar suplementos de maitake, reishi o shiitake o combinarlos de acuerdo a las condiciones del prospecto)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Tratamiento de la diabetes:''' La capacidad del reishi para mantener constante los niveles de azúcar en la sangre o disminuir los mismos cuando estos son elevados resulta de interés para las personas enfermas de diabetes. ( Tomar suplementos de shiitake de acuerdo a las condiciones del prospecto)&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
== Contraindicaciones y efectos secundarios == &lt;br /&gt;
En general, el reishi resulta seguro cuando se usa en dosis adecuadas si bien su uso prolongado y continuo más allá de los tres meses puede producir algunos efectos adversos como gastritis, picor y erupciones en la piel, boca seca, sangre en la nariz o en las deposiciones. De aparecer algún efecto adverso se debe dejar de tomar inmediatamente. &lt;br /&gt;
El uso de maitake fresco puede producir [[diarrea]] o molestias gástrico, lo cual no suele darse cuando se toma en forma de suplementos ( cápsulas, comprimidos o pastillas) . Para evitar la aparición de diarreas, especialmente en pacientes que toman cantidades elevadas de suplementos de este [[hongo]], se suelen añadir suplementos de vitamina C. &lt;br /&gt;
Durante los primeros días puede producir una in estabilización de los niveles de azúcar que quedan compensados al cabo de unas semanas de administración. &lt;br /&gt;
Las mujeres embarazadas o lactantes no deberán tomar estos preparados excepto cuando se lo autorice el médico. No deben tomar estos preparados aquellas personas que estén tomando anticoagulantes pues su uso podría fluidificar demasiado la sangre. Tampoco deben tomarlo aquellas personas con lupus eritematoso.&lt;br /&gt;
Es importante tener en cuenta la procedencia de los suplementos de reishi. Dado el aumento de la demanda, en muchos lugares pueden venderse suplementos u hongos que se parecen al auténtico reishi aunque, en realidad pertenecen a otras especies. No se trata de hongos peligrosos o tóxicos, simplemente se trata de ejemplares que no poseen la eficacia del auténtico [[reishi]]. Por ello, a la hora de comprar esta seta, debemos buscar establecimientos de confianza. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Propiedades alimentarias del hongo reishi ==&lt;br /&gt;
Aunque los análisis nutricionales de este [[hongo]] han confirmado que contiene principios muy adecuados para la salud, especialmente por su riqueza en ácidos grasos insaturados, [[vitamina]] B, calcio y silicio, no suele utilizarse como [[hongo]] alimentario porque su textura es demasiado dura y, especialmente, porque resulta demasiado amargo. En su lugar, se recomienda el uso de otros hongos, como el maitake y el shiitake o las muchas setas comestibles que disponemos en la actualidad.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Fuentes ==&lt;br /&gt;
*[http://www.monografias.com/trabajos10/hongo/hongo.shtml Hongo]&lt;br /&gt;
*[http://familydoctor.org/online/famdoces/home/common/infections/common/fungal/663.html familydoctor.org]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Category:Plantas_por_utilización]]&lt;br /&gt;
[[Category:Cultivos_de_plantas_ornamentales]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Tetu%C3%A1n_del_boniato&amp;diff=3455178</id>
		<title>Tetuán del boniato</title>
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		<updated>2019-07-13T11:44:58Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: /* Ciclo de vida */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Animal&lt;br /&gt;
|nombre =Tetuán del boniato&lt;br /&gt;
|imagen=Tetuandelboniato.jpg&lt;br /&gt;
|descripción=Plaga de importancia en el cultivo del boniato&lt;br /&gt;
|ncientífico='''Cylas formicarius''' var. Elegantulus (Sum)&lt;br /&gt;
|reino=[[Animalia]]&lt;br /&gt;
|filo=[[Arthropoda]]&lt;br /&gt;
|clase=[[Insecta]]&lt;br /&gt;
|orden=[[Coleópteros|Coleoptera]]&lt;br /&gt;
|familia=[[Curculionidae]]&lt;br /&gt;
|generos=[[Cylas]]&lt;br /&gt;
|hábitat=&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Tetuán del boniato'''. Insecto que más daño hace al cultivo del [[boniato]] en nuestro [[país]]. Las larvas y los adultos se alimentan del tubérculo abriéndole galerías y comunicándole con sus deyecciones un sabor desagradable que lo hace inservible para el consumo humano e incluso para los animales.&lt;br /&gt;
==Lesiones y daños==&lt;br /&gt;
El tetuán adulto se alimenta de cualquier parte de la planta (hojas, peciolos, tallos y raíces tuberosas) sin causar daño económico. El daño importante es causado por las larvas que perforan los tallos y las raíces tuberosas, que se vuelven inservibles hasta para la alimentación animal. La larva induce la formación de furano-terpenoides y cumarinas que dan un sabor amargo, muy desagradable, a la raíz tuberosa. Los tallos infestados cerca del cuello de la raíz se hipertrofian, interrumpiendo el flujo se savia.&lt;br /&gt;
==Ciclo de vida ==&lt;br /&gt;
La hembra pone sus huevos, blanco-cremosos, aisladamente, en cavidades superficiales en el tallo o en las raíces tuberosas. Cinco a seis días después (a 30 °C), emergen las larvas, que barrenan tallos y raíces tuberosas, durante 16 días en verano (30 °C), a 58 días en invierno (20 °C), hasta medir 7.2 mm de largo. La pupa es de color blanco amarillento y se encuentra en una cámara pupal, en el tallo o en la raíz tuberosa. Después de 6 a 9 días (30 °C y 25 °C) emerge el adulto. Una vez que fija sus colores, la cabeza y proboscis del adulto son negras y lustrosas; el protórax, estrecho, es de color naranja, los élitros, de color azul oscuro; y las patas, de color rojizo. El ciclo total de huevo a adulto, toma de 32 a 40 días. Los adultos son longevos, viven de dos a cuatro meses, o más.&lt;br /&gt;
==Comportamiento==&lt;br /&gt;
Las hojas y raíces emiten substancias volátiles que atraen a las hembras. La larva, una vez que completa su desarrollo dentro de la galería, en el tallo o en la raíz tuberosa, se dirige hacia la superficie y forma la cámara pupal. La actividad de los adultos (alimentación, apareamiento y oviposición) es nocturna. Sin embargo, cuando se usan trampas con feromonas sintéticas, se les ve activos durante todo el día. Los adultos, cuando se les molesta fingen estar muertos (fenómeno de tanatosis). La distribución de las larvas a lo largo del tallo está influenciada por la lignificación del tejido; la mayoría se encuentra en los 10 cm basales de los tallos y 15 cm debajo del cuello de la raíz.&lt;br /&gt;
==Infestación de las raíces tuberosas==&lt;br /&gt;
La infestación de las raíces tuberosas se produce como continuación de las galerías de la parte basal del tallo, por el cuello de la raíz, y cuando los tetuán s tienen acceso directo a la raíz tuberosa, a través de las grietas del suelo. En experimentos realizados por el INIVIT, cerrando artificialmente las grietas, se encontró que en las parcelas con las grietas cerradas el 26 % de las raíces estaban infestadas y en las parcelas con grietas no cerradas, el 73.8%. Del 100% de boniatos dañados, el 35 % se debió al ingreso de larvas a través del cuello y 65%, al acceso directo de adultos a través de las grietas.&lt;br /&gt;
== Manejo Integrado de la plaga  ==&lt;br /&gt;
Actualmente para en control del esta plaga no se recomienda el uso de productos químicos, se recomienda un manejo integral de la plaga a través de la combinación de los métodos agrotécnicos y biológicos&lt;br /&gt;
*'''Semilla''': Usar semilla procedente de campos sanos, preferiblemente de bancos de semilla.&lt;br /&gt;
*'''Desinfección  de semilla''': Los esquejes se sumergen durante 2 – 3 minutos en una  solución de hongo ([[''Beauveria Bassiana'']] o ''Metarhizium anisopliae''), al 5%  (5 Kg en 100 L de agua), la que debe estar en agitación  constante.&lt;br /&gt;
*'''Colindancia entre campos de  boniato:''' Se pueden sembrar dos campos cercanos cuando la diferencia  de edad no sea mayor de 30 días. Si esa diferencia es mayor, deberá  establecerse la distancia mínima de 1000 metros.&lt;br /&gt;
*'''Rotación  de cultivos''': Debe establecerse como mínimo un año entre dos  plantaciones de boniato en la misma área, si las condiciones lo  permitieran, lo ideal serían dos años.&lt;br /&gt;
*'''Uso del riego''': Elimina las grietas y por ende la penetración del [[insecto]].&lt;br /&gt;
*'''Cosecha  oportuna''': Se ha establecido como criterio de cosecha ( un máximo de 3% de daños para proceder a la misma y no  permitir postergación alguna una vez alcanzado este índice.&lt;br /&gt;
*'''Destrucción  de residuos de cosecha:''' Un kilogramo de restos infestados puede  proporcionar 2 500 insectos entre hembras y machos. &lt;br /&gt;
*'''Medios Biológicos'''. Los principales entomopatógenos que se  utilizan para controlar la plaga son: Beauveria bassiana y Metarhizium  anisopliae. Se  realizan aplicaciones a toda el área a partir de los 15 días de la  plantación y posteriormente 3 más con una frecuencia de 10 días. Si las  condiciones de humedad son favorables, el hongo debe quedar establecido.  La dosis será de 1kg/ha.&lt;br /&gt;
*'''Trampas de feromonas:'''  Finalmente, la dilución del hongo se aplica en lugar de insecticidas,  para controlar los adultos machos atraídos en las trampas de feromonas. &lt;br /&gt;
*'''Utilización de hormigas predadoras''': ''Pheidole megacephala'' conocida como [[Hormiga leona]] y ''Tetramorium guineense''  (hormigas del plátano). Se deben hacer introducciones de hormigas en los entornos de los campos, en lugares húmedos y sombreados.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Fuentes==&lt;br /&gt;
*Mendoza Hernández, Francisco. Gómez Sausa, Jorge. Principales insectos que atacan a las plantas económicas de Cuba.&lt;br /&gt;
*Suárez Rosendo. Plagas Enfermedades y su control. Editorial Pueblo y Educación. 1999. &lt;br /&gt;
*Instructivo Técnico del cultivo del boniato ([[2007]]), ACTAF- INIVIT, Edit. Biblioteca ACTAF, Cuba. &lt;br /&gt;
*Instructivo técnico del cultivo del boniato. Villa Clara, Cuba. INI VIT. ([[2008]]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Category: Insectos]] &lt;br /&gt;
[[Category: Plagas]] &lt;br /&gt;
[[Category: Artrópodos]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
	</entry>
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		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Imagen_multiespectral&amp;diff=3296869</id>
		<title>Imagen multiespectral</title>
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		<updated>2019-01-31T14:02:12Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Definición&lt;br /&gt;
|nombre= imagen multiespectral&lt;br /&gt;
|imagen=&lt;br /&gt;
|tamaño=&lt;br /&gt;
|concepto= es la que captura datos de imágenes dentro de rangos de longitud de onda específicos a través del espectro electromagnético.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Imagen multiespectral''': Es aquella que, además de la información contenida en los colores visibles del espectro, aporta información en otras bandas fuera del umbral visible. Solamente se pueden obtener con aditamentos especiales destinados a tales efectos.&lt;br /&gt;
[[Image: Cam_multesp_Parrot.jpg|thumb|right| Las cámaras multiespectrales Parrot Sequoia son muy utilizadas para estos fines. Tomada de https://elvuelodeldrone.com/repuestos-y-accesorios/repuestos-parrot/camara-multiespectral-parrot-sequoia/]] &lt;br /&gt;
== Generalidades==&lt;br /&gt;
Las imágenes multiespectrales aportan la información de los colores del Espectro Visible (EV), más otras bandas cuyo número no pasa de quince, mayormente del infrarrojo.&lt;br /&gt;
En Agricultura de Precisión se utiliza la banda del infrarrojo cercano, que abarca las longitudes de onda desde 750-900 nm, aprovechando que la vegetación presenta altos niveles de absorción de las luz visible y refleja la luz infrarroja en función del estado de salud y de vigorosidad de las plantas.&lt;br /&gt;
Para el uso de imágenes multiepectrales en Agricultura, se requiere tomar primeramente las Firmas Espectrales (FE) de los cultivos sanos de interés en condiciones controladas y crear una base de datos referencia, que servirá para comparar en el futuro. &lt;br /&gt;
[[Image: fig1ImgMultiesp.png|thumb|left| Firmas Espectrales de tres cultivos. Tomado de Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM]] &lt;br /&gt;
Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia.&lt;br /&gt;
[[Image: fig3Img_Multiesp.png|thumb|center| Diferencias entre las Firmas Espectrales del pasto]]&lt;br /&gt;
En esta imagen puede verse, entre otras, las FE del pasto. Nótese cómo cambian los patrones de absorción del pasto saludable (en verde) y con carencias hídricas (en rojo). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Utilidades en la agricultura==&lt;br /&gt;
El uso de imágenes multiespectrales tomadas con [[drones]] o (VANT, Vehículo Aéreo no Transportado) o mediante [[satélites]], permite diagnosticar el estado de desarrollo de los campos de cultivo, la presencia de plagas u otras patologías como la carencia de nutrientes en el suelo. Estas imágenes, una vez analizadas por computadoras, emiten un diagnóstico sin el riesgo de errores subjetivos que se pueden cometer a simple vista.&lt;br /&gt;
Las imágenes espectrales en la agricultura otorgan una serie de ventajas en base a la toma de datos, su análisis e interpretación. Gracias a estas imágenes, los profesionales de la agricultura consiguen saber las necesidades exactas de insumos, tanto a nivel global como específico. En general, permiten:&lt;br /&gt;
*Extraer información del terreno y de los cultivos agrícolas que el ojo humano no puede capturar.&lt;br /&gt;
*Saber con precisión cuánto fertilizante se recomienda utilizar en nuestros productos agrícolas.&lt;br /&gt;
*Conocer cómo han respondido nuestras explotaciones agrícolas a la aplicación de fertilizantes.&lt;br /&gt;
*Detectar el buen o el mal estado de ciertas cosechas y la presencia de plagas o enfermedades en los diferentes cultivos.&lt;br /&gt;
*Tomar decisiones a tiempo sobre el desarrollo de los sistemas de producción y direccionar las explotaciones hacia una agricultura de precisión.&lt;br /&gt;
*Identificar obstáculos y facilitar el diagnóstico en áreas para obtener posibles puntos de conflicto en el desarrollo del [[cultivo]] y que, aparentemente, parecían favorables. Por ejemplo: [[hongos]] como el [[''mildiu'']], [[''fusarium'']] entre otros, que afectan a cultivos como la [[pepino]] y el [[plátano]].&lt;br /&gt;
*Planificar, supervisar y controlar los cultivos eficazmente.&lt;br /&gt;
==Otras ventajas==&lt;br /&gt;
El uso de herramientas para obtener imágenes multiespectrales en la agricultura permite:&lt;br /&gt;
*Reducción del riesgo humano&lt;br /&gt;
*Menor contaminación&lt;br /&gt;
*Ahorrar tiempo&lt;br /&gt;
*Precisión&lt;br /&gt;
*Versatilidad&lt;br /&gt;
==Fuentes==&lt;br /&gt;
*Gómez Rivera, A.F.; Jiménez López A.F.; Velázquez Clavijo, F. Agricultura de precisión y sensores multiespectrales aerotransportados. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/317225959_Agricultura_de_Precision_y_Sensores_Multiespectrales_Aerotransportados &lt;br /&gt;
*Kharuf-Gutierrez, S.; Hernández-Santana, L.; Orozco-Morales, R. y Aday, O de la C. Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados. RIELAC Vol. XXXIX 2/2018 p. 79-91.&lt;br /&gt;
*Pantaleone L. y Tosini M. Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales Landsat EM. Disponible en: http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1 &lt;br /&gt;
*Santiago, J.J. 2018. ¿Por qué se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?. Conapa.es. Agricultura 4.0. Disponible en: https://blog.conapa.es/por-que-se-utilizan-imagenes-espectrales-en-la-agricultura.&lt;br /&gt;
*Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM. http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1&lt;br /&gt;
*Procesado de imágenes. http://volaya.github.io/libro-sig/chapters/Imagenes.html&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:Drones]][[Category:Agricultura]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
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		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Imagen_multiespectral&amp;diff=3296868</id>
		<title>Imagen multiespectral</title>
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		<updated>2019-01-31T14:01:08Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: /* Generalidades */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Definición&lt;br /&gt;
|nombre= imagen multiespectral&lt;br /&gt;
|imagen=&lt;br /&gt;
|tamaño=&lt;br /&gt;
|concepto= es la que captura datos de imágenes dentro de rangos de longitud de onda específicos a través del espectro electromagnético.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Imagen multiespectral''': Es aquella que, además de la información contenida en los colores visibles del espectro, aporta información en otras bandas fuera del umbral visible. Solamente se pueden obtener con aditamentos especiales desinados a tales efectos.&lt;br /&gt;
[[Image: Cam_multesp_Parrot.jpg|thumb|right| Las cámaras multiespectrales Parrot Sequoia son nuy utilizadas para estos fines. Tomada de https://elvuelodeldrone.com/repuestos-y-accesorios/repuestos-parrot/camara-multiespectral-parrot-sequoia/]] &lt;br /&gt;
== Generalidades==&lt;br /&gt;
Las imágenes multiespectrales aportan la información de los colores del Espectro Visible (EV), más otras bandas cuyo número no pasa de quince, mayormente del infrarrojo.&lt;br /&gt;
En Agricultura de Precisión se utiliza la banda del infrarrojo cercano, que abarca las longitudes de onda desde 750-900 nm, aprovechando que la vegetación presenta altos niveles de absorción de las luz visible y refleja la luz infrarroja en función del estado de salud y de vigorosidad de las plantas.&lt;br /&gt;
Para el uso de imágenes multiepectrales en Agricultura, se requiere tomar primeramente las Firmas Espectrales (FE) de los cultivos sanos de interés en condiciones controladas y crear una base de datos referencia, que servirá para comparar en el futuro. &lt;br /&gt;
[[Image: fig1ImgMultiesp.png|thumb|left| Firmas Espectrales de tres cultivos. Tomado de Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM]] &lt;br /&gt;
Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia.&lt;br /&gt;
[[Image: fig3Img_Multiesp.png|thumb|center| Diferencias entre las Firmas Espectrales del pasto]]&lt;br /&gt;
En esta imagen puede verse, entre otras, las FE del pasto. Nótese cómo cambian los patrones de absorción del pasto saludable (en verde) y con carencias hídricas (en rojo). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Utilidades en la agricultura==&lt;br /&gt;
El uso de imágenes multiespectrales tomadas con [[drones]] o (VANT, Vehículo Aéreo no Transportado) o mediante [[satélites]], permite diagnosticar el estado de desarrollo de los campos de cultivo, la presencia de plagas u otras patologías como la carencia de nutrientes en el suelo. Estas imágenes, una vez analizadas por computadoras, emiten un diagnóstico sin el riesgo de errores subjetivos que se pueden cometer a simple vista.&lt;br /&gt;
Las imágenes espectrales en la agricultura otorgan una serie de ventajas en base a la toma de datos, su análisis e interpretación. Gracias a estas imágenes, los profesionales de la agricultura consiguen saber las necesidades exactas de insumos, tanto a nivel global como específico. En general, permiten:&lt;br /&gt;
*Extraer información del terreno y de los cultivos agrícolas que el ojo humano no puede capturar.&lt;br /&gt;
*Saber con precisión cuánto fertilizante se recomienda utilizar en nuestros productos agrícolas.&lt;br /&gt;
*Conocer cómo han respondido nuestras explotaciones agrícolas a la aplicación de fertilizantes.&lt;br /&gt;
*Detectar el buen o el mal estado de ciertas cosechas y la presencia de plagas o enfermedades en los diferentes cultivos.&lt;br /&gt;
*Tomar decisiones a tiempo sobre el desarrollo de los sistemas de producción y direccionar las explotaciones hacia una agricultura de precisión.&lt;br /&gt;
*Identificar obstáculos y facilitar el diagnóstico en áreas para obtener posibles puntos de conflicto en el desarrollo del [[cultivo]] y que, aparentemente, parecían favorables. Por ejemplo: [[hongos]] como el [[''mildiu'']], [[''fusarium'']] entre otros, que afectan a cultivos como la [[pepino]] y el [[plátano]].&lt;br /&gt;
*Planificar, supervisar y controlar los cultivos eficazmente.&lt;br /&gt;
==Otras ventajas==&lt;br /&gt;
El uso de herramientas para obtener imágenes multiespectrales en la agricultura permite:&lt;br /&gt;
*Reducción del riesgo humano&lt;br /&gt;
*Menor contaminación&lt;br /&gt;
*Ahorrar tiempo&lt;br /&gt;
*Precisión&lt;br /&gt;
*Versatilidad&lt;br /&gt;
==Fuentes==&lt;br /&gt;
*Gómez Rivera, A.F.; Jiménez López A.F.; Velázquez Clavijo, F. Agricultura de precisión y sensores multiespectrales aerotransportados. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/317225959_Agricultura_de_Precision_y_Sensores_Multiespectrales_Aerotransportados &lt;br /&gt;
*Kharuf-Gutierrez, S.; Hernández-Santana, L.; Orozco-Morales, R. y Aday, O de la C. Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados. RIELAC Vol. XXXIX 2/2018 p. 79-91.&lt;br /&gt;
*Pantaleone L. y Tosini M. Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales Landsat EM. Disponible en: http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1 &lt;br /&gt;
*Santiago, J.J. 2018. ¿Por qué se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?. Conapa.es. Agricultura 4.0. Disponible en: https://blog.conapa.es/por-que-se-utilizan-imagenes-espectrales-en-la-agricultura.&lt;br /&gt;
*Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM. http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1&lt;br /&gt;
*Procesado de imágenes. http://volaya.github.io/libro-sig/chapters/Imagenes.html&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:Drones]][[Category:Agricultura]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Imagen_multiespectral&amp;diff=3296768</id>
		<title>Imagen multiespectral</title>
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		<updated>2019-01-30T20:37:45Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Definición&lt;br /&gt;
|nombre= imagen multiespectral&lt;br /&gt;
|imagen=&lt;br /&gt;
|tamaño=&lt;br /&gt;
|concepto= es la que captura datos de imágenes dentro de rangos de longitud de onda específicos a través del espectro electromagnético.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Imagen multiespectral''': Es aquella que, además de la información contenida en los colores visibles del espectro, aporta información en otras bandas fuera del umbral visible. Solamente se pueden obtener con aditamentos especiales desinados a tales efectos.&lt;br /&gt;
[[Image: Cam_multesp_Parrot.jpg|thumb|right| Las cámaras multiespectrales Parrot Sequoia son nuy utilizadas para estos fines. Tomada de https://elvuelodeldrone.com/repuestos-y-accesorios/repuestos-parrot/camara-multiespectral-parrot-sequoia/]] &lt;br /&gt;
== Generalidades==&lt;br /&gt;
Las imágenes multiespectrales aportan la información de los colores del [[Espectro Visible]] (EV), más otras bandas, mayormente del espectro infrarrojo; la cantidad de bandas infrarrojas que se agreguen depende del uso que se les vaya a dar. En [[Agricultura de Precisión]] se agregan tres bandas: &lt;br /&gt;
* [[Infrarrojo]] cercano&lt;br /&gt;
* Infrarrojo medio &lt;br /&gt;
* Infrarrojo Térmico&lt;br /&gt;
La primera etapa del proceso requiere tomar las [[Firmas Espectrales]] (FE) de los cultivos sanos de interés en condiciones controladas y crear una base de datos referencia, que servirá para comparar en el futuro. &lt;br /&gt;
[[Image: fig1ImgMultiesp.png|thumb|left| Firmas Espectrales de tres cultivos. Tomado de Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM]] &lt;br /&gt;
Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia.&lt;br /&gt;
[[Image: fig3Img_Multiesp.png|thumb|center| Diferencias entre las Firmas Espectrales del pasto]]&lt;br /&gt;
En esta imagen puede verse, entre otras, las FE del pasto. Nótese cómo cambian los patrones de absorción del pasto saludable (en verde) y con carencias hídricas (en rojo). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Utilidades en la agricultura==&lt;br /&gt;
El uso de imágenes multiespectrales tomadas con [[drones]] o (VANT, Vehículo Aéreo no Transportado) o mediante [[satélites]], permite diagnosticar el estado de desarrollo de los campos de cultivo, la presencia de plagas u otras patologías como la carencia de nutrientes en el suelo. Estas imágenes, una vez analizadas por computadoras, emiten un diagnóstico sin el riesgo de errores subjetivos que se pueden cometer a simple vista.&lt;br /&gt;
Las imágenes espectrales en la agricultura otorgan una serie de ventajas en base a la toma de datos, su análisis e interpretación. Gracias a estas imágenes, los profesionales de la agricultura consiguen saber las necesidades exactas de insumos, tanto a nivel global como específico. En general, permiten:&lt;br /&gt;
*Extraer información del terreno y de los cultivos agrícolas que el ojo humano no puede capturar.&lt;br /&gt;
*Saber con precisión cuánto fertilizante se recomienda utilizar en nuestros productos agrícolas.&lt;br /&gt;
*Conocer cómo han respondido nuestras explotaciones agrícolas a la aplicación de fertilizantes.&lt;br /&gt;
*Detectar el buen o el mal estado de ciertas cosechas y la presencia de plagas o enfermedades en los diferentes cultivos.&lt;br /&gt;
*Tomar decisiones a tiempo sobre el desarrollo de los sistemas de producción y direccionar las explotaciones hacia una agricultura de precisión.&lt;br /&gt;
*Identificar obstáculos y facilitar el diagnóstico en áreas para obtener posibles puntos de conflicto en el desarrollo del [[cultivo]] y que, aparentemente, parecían favorables. Por ejemplo: [[hongos]] como el [[''mildiu'']], [[''fusarium'']] entre otros, que afectan a cultivos como la [[pepino]] y el [[plátano]].&lt;br /&gt;
*Planificar, supervisar y controlar los cultivos eficazmente.&lt;br /&gt;
==Otras ventajas==&lt;br /&gt;
El uso de herramientas para obtener imágenes multiespectrales en la agricultura permite:&lt;br /&gt;
*Reducción del riesgo humano&lt;br /&gt;
*Menor contaminación&lt;br /&gt;
*Ahorrar tiempo&lt;br /&gt;
*Precisión&lt;br /&gt;
*Versatilidad&lt;br /&gt;
==Fuentes==&lt;br /&gt;
*Gómez Rivera, A.F.; Jiménez López A.F.; Velázquez Clavijo, F. Agricultura de precisión y sensores multiespectrales aerotransportados. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/317225959_Agricultura_de_Precision_y_Sensores_Multiespectrales_Aerotransportados &lt;br /&gt;
*Kharuf-Gutierrez, S.; Hernández-Santana, L.; Orozco-Morales, R. y Aday, O de la C. Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados. RIELAC Vol. XXXIX 2/2018 p. 79-91.&lt;br /&gt;
*Pantaleone L. y Tosini M. Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales Landsat EM. Disponible en: http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1 &lt;br /&gt;
*Santiago, J.J. 2018. ¿Por qué se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?. Conapa.es. Agricultura 4.0. Disponible en: https://blog.conapa.es/por-que-se-utilizan-imagenes-espectrales-en-la-agricultura.&lt;br /&gt;
*Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM. http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1&lt;br /&gt;
*Procesado de imágenes. http://volaya.github.io/libro-sig/chapters/Imagenes.html&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:Drones]][[Category:Agricultura]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
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	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Archivo:Fig3Img_Multiesp.png&amp;diff=3296766</id>
		<title>Archivo:Fig3Img Multiesp.png</title>
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		<updated>2019-01-30T20:32:44Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&lt;br /&gt;
== Información de copyright: ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Fuente: ==&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
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	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Archivo:Cam_multesp_Parrot.jpg&amp;diff=3296762</id>
		<title>Archivo:Cam multesp Parrot.jpg</title>
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		<updated>2019-01-30T20:26:31Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: Aramisroldan subió una nueva versión de Archivo:Cam multesp Parrot.jpg&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&lt;br /&gt;
== Información de copyright: ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Fuente: ==&lt;br /&gt;
INIVIT&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
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	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Imagen_multiespectral&amp;diff=3296757</id>
		<title>Imagen multiespectral</title>
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		<updated>2019-01-30T20:23:13Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Definición&lt;br /&gt;
|nombre= imagen multiespectral&lt;br /&gt;
|imagen=&lt;br /&gt;
|tamaño=&lt;br /&gt;
|concepto= es la que captura datos de imágenes dentro de rangos de longitud de onda específicos a través del espectro electromagnético.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Imagen multiespectral''': Es aquella que, además de la información contenida en los colores visibles del espectro, aporta información en otras bandas fuera del umbral visible. Solamente se pueden obtener con aditamentos especiales desinados a tales efectos.&lt;br /&gt;
[[Image: Cam_multesp_Parrot.jpg|thumb|right| Las cámaras multiespectrales Parrot Sequoia son nuy utilizadas para estos fines. Tomada de https://elvuelodeldrone.com/repuestos-y-accesorios/repuestos-parrot/camara-multiespectral-parrot-sequoia/]] &lt;br /&gt;
== Generalidades==&lt;br /&gt;
Las imágenes multiespectrales aportan la información de los colores del [[Espectro Visible]] (EV), más otras bandas, mayormente del espectro infrarrojo; la cantidad de bandas infrarrojas que se agreguen depende del uso que se les vaya a dar. En [[Agricultura de Precisión]] se agregan tres bandas: &lt;br /&gt;
* [[Infrarrojo]] cercano&lt;br /&gt;
* Infrarrojo medio &lt;br /&gt;
* Infrarrojo Térmico&lt;br /&gt;
La primera etapa del proceso requiere tomar las [[Firmas Espectrales]] (FE) de los cultivos sanos de interés en condiciones controladas y crear una base de datos referencia, que servirá para comparar en el futuro. &lt;br /&gt;
[[Image: fig1ImgMultiesp.png|thumb|left| Firmas Espectrales de tres cultivos. Tomado de Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM]] &lt;br /&gt;
Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia.&lt;br /&gt;
[[Image: fig2Img_Multiesp.png|thumb|center| Diferencias entre las Firmas Espectrales del pasto]]&lt;br /&gt;
En esta imagen puede verse, entre otras, las FE del pasto. Nótese cómo cambian los patrones de absorción del pasto saludable (en verde) y con carencias hídricas (en rojo). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Utilidades en la agricultura==&lt;br /&gt;
El uso de imágenes multiespectrales tomadas con [[drones]] o (VANT, Vehículo Aéreo no Transportado) o mediante [[satélites]], permite diagnosticar el estado de desarrollo de los campos de cultivo, la presencia de plagas u otras patologías como la carencia de nutrientes en el suelo. Estas imágenes, una vez analizadas por computadoras, emiten un diagnóstico sin el riesgo de errores subjetivos que se pueden cometer a simple vista.&lt;br /&gt;
Las imágenes espectrales en la agricultura otorgan una serie de ventajas en base a la toma de datos, su análisis e interpretación. Gracias a estas imágenes, los profesionales de la agricultura consiguen saber las necesidades exactas de insumos, tanto a nivel global como específico. En general, permiten:&lt;br /&gt;
*Extraer información del terreno y de los cultivos agrícolas que el ojo humano no puede capturar.&lt;br /&gt;
*Saber con precisión cuánto fertilizante se recomienda utilizar en nuestros productos agrícolas.&lt;br /&gt;
*Conocer cómo han respondido nuestras explotaciones agrícolas a la aplicación de fertilizantes.&lt;br /&gt;
*Detectar el buen o el mal estado de ciertas cosechas y la presencia de plagas o enfermedades en los diferentes cultivos.&lt;br /&gt;
*Tomar decisiones a tiempo sobre el desarrollo de los sistemas de producción y direccionar las explotaciones hacia una agricultura de precisión.&lt;br /&gt;
*Identificar obstáculos y facilitar el diagnóstico en áreas para obtener posibles puntos de conflicto en el desarrollo del [[cultivo]] y que, aparentemente, parecían favorables. Por ejemplo: [[hongos]] como el [[''mildiu'']], [[''fusarium'']] entre otros, que afectan a cultivos como la [[pepino]] y el [[plátano]].&lt;br /&gt;
*Planificar, supervisar y controlar los cultivos eficazmente.&lt;br /&gt;
==Otras ventajas==&lt;br /&gt;
El uso de herramientas para obtener imágenes multiespectrales en la agricultura permite:&lt;br /&gt;
*Reducción del riesgo humano&lt;br /&gt;
*Menor contaminación&lt;br /&gt;
*Ahorrar tiempo&lt;br /&gt;
*Precisión&lt;br /&gt;
*Versatilidad&lt;br /&gt;
==Fuentes==&lt;br /&gt;
*Gómez Rivera, A.F.; Jiménez López A.F.; Velázquez Clavijo, F. Agricultura de precisión y sensores multiespectrales aerotransportados. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/317225959_Agricultura_de_Precision_y_Sensores_Multiespectrales_Aerotransportados &lt;br /&gt;
*Kharuf-Gutierrez, S.; Hernández-Santana, L.; Orozco-Morales, R. y Aday, O de la C. Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados. RIELAC Vol. XXXIX 2/2018 p. 79-91.&lt;br /&gt;
*Pantaleone L. y Tosini M. Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales Landsat EM. Disponible en: http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1 &lt;br /&gt;
*Santiago, J.J. 2018. ¿Por qué se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?. Conapa.es. Agricultura 4.0. Disponible en: https://blog.conapa.es/por-que-se-utilizan-imagenes-espectrales-en-la-agricultura.&lt;br /&gt;
*Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM. http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:Drones]][[Category:Agricultura]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
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		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Imagen_multiespectral&amp;diff=3296756</id>
		<title>Imagen multiespectral</title>
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		<updated>2019-01-30T20:18:38Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Definición&lt;br /&gt;
|nombre= imagen multiespectral&lt;br /&gt;
|imagen=&lt;br /&gt;
|tamaño=&lt;br /&gt;
|concepto= es la que captura datos de imágenes dentro de rangos de longitud de onda específicos a través del espectro electromagnético.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Imagen multiespectral''': Es aquella que, además de la información contenida en los colores visibles del espectro, aporta información en otras bandas fuera del umbral visible. Solamente se pueden obtener con aditamentos especiales desinados a tales efectos.&lt;br /&gt;
[[Image: Cam_multesp_Parrot.jpg|thumb|right| Las cámaras multiespectrales Parrot Sequoia son nuy utilizadas para estos fines. Tomada de https://elvuelodeldrone.com/repuestos-y-accesorios/repuestos-parrot/camara-multiespectral-parrot-sequoia/]] &lt;br /&gt;
== Generalidades==&lt;br /&gt;
Las imágenes multiespectrales aportan la información de los colores del [[Espectro Visible]] (EV), más otras bandas, mayormente del espectro infrarrojo; la cantidad de bandas infrarrojas que se agreguen depende del uso que se les vaya a dar. En [[Agricultura de Precisión]] se agregan tres bandas: &lt;br /&gt;
* [[Infrarrojo]] cercano&lt;br /&gt;
* Infrarrojo medio &lt;br /&gt;
* Infrarrojo Térmico&lt;br /&gt;
La primera etapa del proceso requiere tomar las [[Firmas Espectrales]] (FE) de los cultivos sanos de interés en condiciones controladas y crear una base de datos referencia, que servirá para comparar en el futuro. &lt;br /&gt;
[[Image: fig1ImgMultiesp.png|thumb|right| Firmas Espectrales de tres cultivos. Tomado de Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM]http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1] &lt;br /&gt;
Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia.&lt;br /&gt;
 [[Image: fig2Img_Multiesp.png|thumb|right| Diferencias entre las Firmas Espectrales del pasto]]&lt;br /&gt;
En esta imagen puede verse, entre otras, las FE del pasto. Nótese cómo cambian los patrones de absorción del pasto saludable (en verde) y con carencias hídricas (en rojo). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Utilidades en la agricultura==&lt;br /&gt;
El uso de imágenes multiespectrales tomadas con [[drones]] o (VANT, Vehículo Aéreo no Transportado) o mediante [[satélites]], permite diagnosticar el estado de desarrollo de los campos de cultivo, la presencia de plagas u otras patologías como la carencia de nutrientes en el suelo. Estas imágenes, una vez analizadas por computadoras, emiten un diagnóstico sin el riesgo de errores subjetivos que se pueden cometer a simple vista.&lt;br /&gt;
Las imágenes espectrales en la agricultura otorgan una serie de ventajas en base a la toma de datos, su análisis e interpretación. Gracias a estas imágenes, los profesionales de la agricultura consiguen saber las necesidades exactas de insumos, tanto a nivel global como específico. En general, permiten:&lt;br /&gt;
*Extraer información del terreno y de los cultivos agrícolas que el ojo humano no puede capturar.&lt;br /&gt;
*Saber con precisión cuánto fertilizante se recomienda utilizar en nuestros productos agrícolas.&lt;br /&gt;
*Conocer cómo han respondido nuestras explotaciones agrícolas a la aplicación de fertilizantes.&lt;br /&gt;
*Detectar el buen o el mal estado de ciertas cosechas y la presencia de plagas o enfermedades en los diferentes cultivos.&lt;br /&gt;
*Tomar decisiones a tiempo sobre el desarrollo de los sistemas de producción y direccionar las explotaciones hacia una agricultura de precisión.&lt;br /&gt;
*Identificar obstáculos y facilitar el diagnóstico en áreas para obtener posibles puntos de conflicto en el desarrollo del [[cultivo]] y que, aparentemente, parecían favorables. Por ejemplo: [[hongos]] como el [[''mildiu'']], [[''fusarium'']] entre otros, que afectan a cultivos como la [[pepino]] y el [[plátano]].&lt;br /&gt;
*Planificar, supervisar y controlar los cultivos eficazmente.&lt;br /&gt;
==Otras ventajas==&lt;br /&gt;
El uso de herramientas para obtener imágenes multiespectrales en la agricultura permite:&lt;br /&gt;
*Reducción del riesgo humano&lt;br /&gt;
*Menor contaminación&lt;br /&gt;
*Ahorrar tiempo&lt;br /&gt;
*Precisión&lt;br /&gt;
*Versatilidad&lt;br /&gt;
==Fuentes==&lt;br /&gt;
*Gómez Rivera, A.F.; Jiménez López A.F.; Velázquez Clavijo, F. Agricultura de precisión y sensores multiespectrales aerotransportados. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/317225959_Agricultura_de_Precision_y_Sensores_Multiespectrales_Aerotransportados &lt;br /&gt;
*Kharuf-Gutierrez, S.; Hernández-Santana, L.; Orozco-Morales, R. y Aday, O de la C. Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados. RIELAC Vol. XXXIX 2/2018 p. 79-91.&lt;br /&gt;
*Pantaleone L. y Tosini M. Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales Landsat EM. Disponible en: http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1 &lt;br /&gt;
*Santiago, J.J. 2018. ¿Por qué se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?. Conapa.es. Agricultura 4.0. Disponible en: https://blog.conapa.es/por-que-se-utilizan-imagenes-espectrales-en-la-agricultura &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:Drones]][[Category:Agricultura]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
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		<title>Imagen multiespectral</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.ecured.cu/index.php?title=Imagen_multiespectral&amp;diff=3296753"/>
		<updated>2019-01-30T20:15:03Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Definición&lt;br /&gt;
|nombre= imagen multiespectral&lt;br /&gt;
|imagen=&lt;br /&gt;
|tamaño=&lt;br /&gt;
|concepto= es la que captura datos de imágenes dentro de rangos de longitud de onda específicos a través del espectro electromagnético.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Imagen multiespectral''': Es aquella que, además de la información contenida en los colores visibles del espectro, aporta información en otras bandas fuera del umbral visible. Solamente se pueden obtener con aditamentos especiales desinados a tales efectos.&lt;br /&gt;
[[Image: Cam_multesp_Parrot.jpg|thumb|right| Las cámaras multiespectrales Parrot Sequoia son nuy utilizadas para estos fines. Tomada de https://elvuelodeldrone.com/repuestos-y-accesorios/repuestos-parrot/camara-multiespectral-parrot-sequoia/]] &lt;br /&gt;
== Generalidades==&lt;br /&gt;
Las imágenes multiespectrales aportan la información de los colores del [[Espectro Visible]] (EV), más otras bandas, mayormente del espectro infrarrojo; la cantidad de bandas infrarrojas que se agreguen depende del uso que se les vaya a dar. En [[Agricultura de Precisión]] se agregan tres bandas: &lt;br /&gt;
* [[Infrarrojo]] cercano&lt;br /&gt;
* Infrarrojo medio &lt;br /&gt;
* Infrarrojo Térmico&lt;br /&gt;
La primera etapa del proceso requiere tomar las [[Firmas Espectrales]] (FE) de los cultivos sanos de interés en condiciones controladas y crear una base de datos referencia, que servirá para comparar en el futuro. &lt;br /&gt;
[[Image: fig1ImgMultiesp.png|thumb|right| Firmas Espectrales de tres cultivos. Tomado de Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM]] &lt;br /&gt;
http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1&lt;br /&gt;
Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia.&lt;br /&gt;
 [[Image: fig2Img_Multiesp.png|thumb|right| Diferencias entre las Firmas Espectrales del pasto]]&lt;br /&gt;
En esta imagen puede verse, entre otras, las FE del pasto. Nótese cómo cambian los patrones de absorción del pasto saludable (en verde) y con carencias hídricas (en rojo). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Utilidades en la agricultura==&lt;br /&gt;
El uso de imágenes multiespectrales tomadas con [[drones]] o (VANT, Vehículo Aéreo no Transportado) o mediante [[satélites]], permite diagnosticar el estado de desarrollo de los campos de cultivo, la presencia de plagas u otras patologías como la carencia de nutrientes en el suelo. Estas imágenes, una vez analizadas por computadoras, emiten un diagnóstico sin el riesgo de errores subjetivos que se pueden cometer a simple vista.&lt;br /&gt;
Las imágenes espectrales en la agricultura otorgan una serie de ventajas en base a la toma de datos, su análisis e interpretación. Gracias a estas imágenes, los profesionales de la agricultura consiguen saber las necesidades exactas de insumos, tanto a nivel global como específico. En general, permiten:&lt;br /&gt;
*Extraer información del terreno y de los cultivos agrícolas que el ojo humano no puede capturar.&lt;br /&gt;
*Saber con precisión cuánto fertilizante se recomienda utilizar en nuestros productos agrícolas.&lt;br /&gt;
*Conocer cómo han respondido nuestras explotaciones agrícolas a la aplicación de fertilizantes.&lt;br /&gt;
*Detectar el buen o el mal estado de ciertas cosechas y la presencia de plagas o enfermedades en los diferentes cultivos.&lt;br /&gt;
*Tomar decisiones a tiempo sobre el desarrollo de los sistemas de producción y direccionar las explotaciones hacia una agricultura de precisión.&lt;br /&gt;
*Identificar obstáculos y facilitar el diagnóstico en áreas para obtener posibles puntos de conflicto en el desarrollo del [[cultivo]] y que, aparentemente, parecían favorables. Por ejemplo: [[hongos]] como el [[''mildiu'']], [[''fusarium'']] entre otros, que afectan a cultivos como la [[pepino]] y el [[plátano]].&lt;br /&gt;
*Planificar, supervisar y controlar los cultivos eficazmente.&lt;br /&gt;
==Otras ventajas==&lt;br /&gt;
El uso de herramientas para obtener imágenes multiespectrales en la agricultura permite:&lt;br /&gt;
*Reducción del riesgo humano&lt;br /&gt;
*Menor contaminación&lt;br /&gt;
*Ahorrar tiempo&lt;br /&gt;
*Precisión&lt;br /&gt;
*Versatilidad&lt;br /&gt;
==Fuentes==&lt;br /&gt;
*Gómez Rivera, A.F.; Jiménez López A.F.; Velázquez Clavijo, F. Agricultura de precisión y sensores multiespectrales aerotransportados. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/317225959_Agricultura_de_Precision_y_Sensores_Multiespectrales_Aerotransportados &lt;br /&gt;
*Kharuf-Gutierrez, S.; Hernández-Santana, L.; Orozco-Morales, R. y Aday, O de la C. Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados. RIELAC Vol. XXXIX 2/2018 p. 79-91.&lt;br /&gt;
*Pantaleone L. y Tosini M. Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales Landsat EM. Disponible en: http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1 &lt;br /&gt;
*Santiago, J.J. 2018. ¿Por qué se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?. Conapa.es. Agricultura 4.0. Disponible en: https://blog.conapa.es/por-que-se-utilizan-imagenes-espectrales-en-la-agricultura &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:Drones]][[Category:Agricultura]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Imagen_multiespectral&amp;diff=3296752</id>
		<title>Imagen multiespectral</title>
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		<updated>2019-01-30T20:12:11Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Definición&lt;br /&gt;
|nombre= imagen multiespectral&lt;br /&gt;
|imagen=&lt;br /&gt;
|tamaño=&lt;br /&gt;
|concepto= es la que captura datos de imágenes dentro de rangos de longitud de onda específicos a través del espectro electromagnético.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Imagen multiespectral''': Es aquella que, además de la información contenida en los colores visibles del espectro, aporta información en otras bandas fuera del umbral visible. Solamente se pueden obtener con aditamentos especiales desinados a tales efectos.&lt;br /&gt;
[[Image: Cam_multesp_Parrot.jpg|thumb|right| Las cámaras multiespectrales Parrot Sequoia son nuy utilizadas para estos fines. Tomada de https://elvuelodeldrone.com/repuestos-y-accesorios/repuestos-parrot/camara-multiespectral-parrot-sequoia/]] &lt;br /&gt;
== Generalidades==&lt;br /&gt;
Las imágenes multiespectrales aportan la información de los colores del [[Espectro Visible]] (EV), más otras bandas, mayormente del espectro infrarrojo; la cantidad de bandas infrarrojas que se agreguen depende del uso que se les vaya a dar. En [[Agricultura de Precisión]] se agregan tres bandas: &lt;br /&gt;
* [[Infrarrojo]] cercano&lt;br /&gt;
* Infrarrojo medio &lt;br /&gt;
* Infrarrojo Térmico&lt;br /&gt;
La primera etapa del proceso requiere tomar las [[Firmas Espectrales]] (FE) de los cultivos sanos de interés en condiciones controladas y crear una base de datos referencia, que servirá para comparar en el futuro. &lt;br /&gt;
[[Image: fig1ImgMultiesp.png|thumb|right| Firmas Espectrales de tres cultivos]] Tomado de Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM&lt;br /&gt;
http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1&lt;br /&gt;
Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia.&lt;br /&gt;
 [[Image: fig2Img_Multiesp.png|thumb|right| Diferencias entre las Firmas Espectrales del pasto]]&lt;br /&gt;
En esta imagen puede verse, entre otras, las FE del pasto. Nótese cómo cambian los patrones de absorción del pasto saludable (en verde) y con carencias hídricas (en rojo). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Utilidades en la agricultura==&lt;br /&gt;
El uso de imágenes multiespectrales tomadas con [[drones]] o (VANT, Vehículo Aéreo no Transportado) o mediante [[satélites]], permite diagnosticar el estado de desarrollo de los campos de cultivo, la presencia de plagas u otras patologías como la carencia de nutrientes en el suelo. Estas imágenes, una vez analizadas por computadoras, emiten un diagnóstico sin el riesgo de errores subjetivos que se pueden cometer a simple vista.&lt;br /&gt;
Las imágenes espectrales en la agricultura otorgan una serie de ventajas en base a la toma de datos, su análisis e interpretación. Gracias a estas imágenes, los profesionales de la agricultura consiguen saber las necesidades exactas de insumos, tanto a nivel global como específico. En general, permiten:&lt;br /&gt;
*Extraer información del terreno y de los cultivos agrícolas que el ojo humano no puede capturar.&lt;br /&gt;
*Saber con precisión cuánto fertilizante se recomienda utilizar en nuestros productos agrícolas.&lt;br /&gt;
*Conocer cómo han respondido nuestras explotaciones agrícolas a la aplicación de fertilizantes.&lt;br /&gt;
*Detectar el buen o el mal estado de ciertas cosechas y la presencia de plagas o enfermedades en los diferentes cultivos.&lt;br /&gt;
*Tomar decisiones a tiempo sobre el desarrollo de los sistemas de producción y direccionar las explotaciones hacia una agricultura de precisión.&lt;br /&gt;
*Identificar obstáculos y facilitar el diagnóstico en áreas para obtener posibles puntos de conflicto en el desarrollo del [[cultivo]] y que, aparentemente, parecían favorables. Por ejemplo: [[hongos]] como el [[''mildiu'']], [[''fusarium'']] entre otros, que afectan a cultivos como la [[pepino]] y el [[plátano]].&lt;br /&gt;
*Planificar, supervisar y controlar los cultivos eficazmente.&lt;br /&gt;
==Otras ventajas==&lt;br /&gt;
El uso de herramientas para obtener imágenes multiespectrales en la agricultura permite:&lt;br /&gt;
*Reducción del riesgo humano&lt;br /&gt;
*Menor contaminación&lt;br /&gt;
*Ahorrar tiempo&lt;br /&gt;
*Precisión&lt;br /&gt;
*Versatilidad&lt;br /&gt;
==Fuentes==&lt;br /&gt;
*Gómez Rivera, A.F.; Jiménez López A.F.; Velázquez Clavijo, F. Agricultura de precisión y sensores multiespectrales aerotransportados. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/317225959_Agricultura_de_Precision_y_Sensores_Multiespectrales_Aerotransportados &lt;br /&gt;
*Kharuf-Gutierrez, S.; Hernández-Santana, L.; Orozco-Morales, R. y Aday, O de la C. Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados. RIELAC Vol. XXXIX 2/2018 p. 79-91.&lt;br /&gt;
*Pantaleone L. y Tosini M. Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales Landsat EM. Disponible en: http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1 &lt;br /&gt;
*Santiago, J.J. 2018. ¿Por qué se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?. Conapa.es. Agricultura 4.0. Disponible en: https://blog.conapa.es/por-que-se-utilizan-imagenes-espectrales-en-la-agricultura &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:Drones]][[Category:Agricultura]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Archivo:Cam_multesp_Parrot.jpg&amp;diff=3296750</id>
		<title>Archivo:Cam multesp Parrot.jpg</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.ecured.cu/index.php?title=Archivo:Cam_multesp_Parrot.jpg&amp;diff=3296750"/>
		<updated>2019-01-30T20:10:50Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: Aramisroldan subió una nueva versión de Archivo:Cam multesp Parrot.jpg&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&lt;br /&gt;
== Información de copyright: ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Fuente: ==&lt;br /&gt;
INIVIT&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Archivo:Cam_multesp_Parrot.jpg&amp;diff=3296748</id>
		<title>Archivo:Cam multesp Parrot.jpg</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.ecured.cu/index.php?title=Archivo:Cam_multesp_Parrot.jpg&amp;diff=3296748"/>
		<updated>2019-01-30T20:07:18Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&lt;br /&gt;
== Información de copyright: ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Fuente: ==&lt;br /&gt;
INIVIT&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Imagen_multiespectral&amp;diff=3296596</id>
		<title>Imagen multiespectral</title>
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		<updated>2019-01-30T16:46:05Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Definición&lt;br /&gt;
|nombre= imagen multiespectral&lt;br /&gt;
|imagen=&lt;br /&gt;
|tamaño=&lt;br /&gt;
|concepto= es la que captura datos de imágenes dentro de rangos de longitud de onda específicos a través del espectro electromagnético.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Imagen multiespectral''': Es aquella que, además de la información contenida en los colores visibles del espectro, aporta información en otras bandas fuera del umbral visible. Solamente se pueden obtener con aditamentos especiales desinados a tales efectos.&lt;br /&gt;
[[Image: fig1ImgMultiesp.png|thumb|right| Las cámaras multiespectrales Parrot Sequoia son nuy utilizadas para estos fines. Tomada de https://elvuelodeldrone.com/repuestos-y-accesorios/repuestos-parrot/camara-multiespectral-parrot-sequoia/]] &lt;br /&gt;
== Generalidades==&lt;br /&gt;
Las imágenes multiespectrales aportan la información de los colores del [[Espectro Visible]] (EV), más otras bandas, mayormente del espectro infrarrojo; la cantidad de bandas infrarrojas que se agreguen depende del uso que se les vaya a dar. En [[Agricultura de Precisión]] se agregan tres bandas: &lt;br /&gt;
* [[Infrarrojo]] cercano&lt;br /&gt;
* Infrarrojo medio &lt;br /&gt;
* Infrarrojo Térmico&lt;br /&gt;
La primera etapa del proceso requiere tomar las [[Firmas Espectrales]] (FE) de los cultivos sanos de interés en condiciones controladas y crear una base de datos referencia, que servirá para comparar en el futuro. &lt;br /&gt;
[[Image: fig1ImgMultiesp.png|thumb|right| Firmas Espectrales de tres cultivos]] Tomado de Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM&lt;br /&gt;
http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1&lt;br /&gt;
Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia.&lt;br /&gt;
 [[Image: fig2Img_Multiesp.png|thumb|right| Diferencias entre las Firmas Espectrales del pasto]]&lt;br /&gt;
En esta imagen puede verse, entre otras, las FE del pasto. Nótese cómo cambian los patrones de absorción del pasto saludable (en verde) y con carencias hídricas (en rojo). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Utilidades en la agricultura==&lt;br /&gt;
El uso de imágenes multiespectrales tomadas con [[drones]] o (VANT, Vehículo Aéreo no Transportado) o mediante [[satélites]], permite diagnosticar el estado de desarrollo de los campos de cultivo, la presencia de plagas u otras patologías como la carencia de nutrientes en el suelo. Estas imágenes, una vez analizadas por computadoras, emiten un diagnóstico sin el riesgo de errores subjetivos que se pueden cometer a simple vista.&lt;br /&gt;
Las imágenes espectrales en la agricultura otorgan una serie de ventajas en base a la toma de datos, su análisis e interpretación. Gracias a estas imágenes, los profesionales de la agricultura consiguen saber las necesidades exactas de insumos, tanto a nivel global como específico. En general, permiten:&lt;br /&gt;
*Extraer información del terreno y de los cultivos agrícolas que el ojo humano no puede capturar.&lt;br /&gt;
*Saber con precisión cuánto fertilizante se recomienda utilizar en nuestros productos agrícolas.&lt;br /&gt;
*Conocer cómo han respondido nuestras explotaciones agrícolas a la aplicación de fertilizantes.&lt;br /&gt;
*Detectar el buen o el mal estado de ciertas cosechas y la presencia de plagas o enfermedades en los diferentes cultivos.&lt;br /&gt;
*Tomar decisiones a tiempo sobre el desarrollo de los sistemas de producción y direccionar las explotaciones hacia una agricultura de precisión.&lt;br /&gt;
*Identificar obstáculos y facilitar el diagnóstico en áreas para obtener posibles puntos de conflicto en el desarrollo del [[cultivo]] y que, aparentemente, parecían favorables. Por ejemplo: [[hongos]] como el [[''mildiu'']], [[''fusarium'']] entre otros, que afectan a cultivos como la [[pepino]] y el [[plátano]].&lt;br /&gt;
*Planificar, supervisar y controlar los cultivos eficazmente.&lt;br /&gt;
==Otras ventajas==&lt;br /&gt;
El uso de herramientas para obtener imágenes multiespectrales en la agricultura permite:&lt;br /&gt;
*Reducción del riesgo humano&lt;br /&gt;
*Menor contaminación&lt;br /&gt;
*Ahorrar tiempo&lt;br /&gt;
*Precisión&lt;br /&gt;
*Versatilidad&lt;br /&gt;
==Fuentes==&lt;br /&gt;
*Gómez Rivera, A.F.; Jiménez López A.F.; Velázquez Clavijo, F. Agricultura de precisión y sensores multiespectrales aerotransportados. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/317225959_Agricultura_de_Precision_y_Sensores_Multiespectrales_Aerotransportados &lt;br /&gt;
*Kharuf-Gutierrez, S.; Hernández-Santana, L.; Orozco-Morales, R. y Aday, O de la C. Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados. RIELAC Vol. XXXIX 2/2018 p. 79-91.&lt;br /&gt;
*Pantaleone L. y Tosini M. Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales Landsat EM. Disponible en: http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1 &lt;br /&gt;
*Santiago, J.J. 2018. ¿Por qué se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?. Conapa.es. Agricultura 4.0. Disponible en: https://blog.conapa.es/por-que-se-utilizan-imagenes-espectrales-en-la-agricultura &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:Drones]][[Category:Agricultura]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Imagen_multiespectral&amp;diff=3296457</id>
		<title>Imagen multiespectral</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.ecured.cu/index.php?title=Imagen_multiespectral&amp;diff=3296457"/>
		<updated>2019-01-30T14:27:09Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: /* Generalidades */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Definición&lt;br /&gt;
|nombre= imagen multiespectral&lt;br /&gt;
|imagen=&lt;br /&gt;
|tamaño=&lt;br /&gt;
|concepto= es la que captura datos de imágenes dentro de rangos de longitud de onda específicos a través del espectro electromagnético.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Imagen multiespectral''': Es aquella que, además de la información contenida en los colores visibles del espectro, aporta información en otras bandas fuera del umbral visible. Solamente se pueden obtener con aditamentos especiales desinados a tales efectos.&lt;br /&gt;
== Generalidades==&lt;br /&gt;
Las imágenes multiespectrales aportan la información de los colores del [[Espectro Visible]] (EV), más otras bandas, mayormente del espectro infrarrojo; la cantidad de bandas infrarrojas que se agreguen depende del uso que se les vaya a dar. En [[Agricultura de Precisión]] se agregan tres bandas: &lt;br /&gt;
* [[Infrarrojo]] cercano&lt;br /&gt;
* Infrarrojo medio &lt;br /&gt;
* Infrarrojo Térmico&lt;br /&gt;
La primera etapa del proceso requiere tomar las [[Firmas Espectrales]] (FE) de los cultivos sanos de interés en condiciones controladas y crear una base de datos referencia, que servirá para comparar en el futuro. &lt;br /&gt;
[[Image: fig1ImgMultiesp.png|thumb|right| Firmas Espectrales de tres cultivos]] Tomado de Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM&lt;br /&gt;
http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1&lt;br /&gt;
Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia.&lt;br /&gt;
 [[Image: fig2Img_Multiesp.png|thumb|right| Diferencias entre las Firmas Espectrales del pasto]]&lt;br /&gt;
En esta imagen puede verse, entre otras, las FE del pasto. Nótese cómo cambian los patrones de absorción del pasto saludable (en verde) y con carencias hídricas (en rojo). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Utilidades en la agricultura==&lt;br /&gt;
El uso de imágenes multiespectrales tomadas con [[drones]] o (VANT, Vehículo Aéreo no Transportado) o mediante [[satélites]], permite diagnosticar el estado de desarrollo de los campos de cultivo, la presencia de plagas u otras patologías como la carencia de nutrientes en el suelo. Estas imágenes, una vez analizadas por computadoras, emiten un diagnóstico sin el riesgo de errores subjetivos que se pueden cometer a simple vista.&lt;br /&gt;
Las imágenes espectrales en la agricultura otorgan una serie de ventajas en base a la toma de datos, su análisis e interpretación. Gracias a estas imágenes, los profesionales de la agricultura consiguen saber las necesidades exactas de insumos, tanto a nivel global como específico. En general, permiten:&lt;br /&gt;
*Extraer información del terreno y de los cultivos agrícolas que el ojo humano no puede capturar.&lt;br /&gt;
*Saber con precisión cuánto fertilizante se recomienda utilizar en nuestros productos agrícolas.&lt;br /&gt;
*Conocer cómo han respondido nuestras explotaciones agrícolas a la aplicación de fertilizantes.&lt;br /&gt;
*Detectar el buen o el mal estado de ciertas cosechas y la presencia de plagas o enfermedades en los diferentes cultivos.&lt;br /&gt;
*Tomar decisiones a tiempo sobre el desarrollo de los sistemas de producción y direccionar las explotaciones hacia una agricultura de precisión.&lt;br /&gt;
*Identificar obstáculos y facilitar el diagnóstico en áreas para obtener posibles puntos de conflicto en el desarrollo del [[cultivo]] y que, aparentemente, parecían favorables. Por ejemplo: [[hongos]] como el [[''mildiu'']], [[''fusarium'']] entre otros, que afectan a cultivos como la [[pepino]] y el [[plátano]].&lt;br /&gt;
*Planificar, supervisar y controlar los cultivos eficazmente.&lt;br /&gt;
==Otras ventajas==&lt;br /&gt;
El uso de herramientas para obtener imágenes multiespectrales en la agricultura permite:&lt;br /&gt;
*Reducción del riesgo humano&lt;br /&gt;
*Menor contaminación&lt;br /&gt;
*Ahorrar tiempo&lt;br /&gt;
*Precisión&lt;br /&gt;
*Versatilidad&lt;br /&gt;
==Fuentes==&lt;br /&gt;
*Gómez Rivera, A.F.; Jiménez López A.F.; Velázquez Clavijo, F. Agricultura de precisión y sensores multiespectrales aerotransportados. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/317225959_Agricultura_de_Precision_y_Sensores_Multiespectrales_Aerotransportados &lt;br /&gt;
*Kharuf-Gutierrez, S.; Hernández-Santana, L.; Orozco-Morales, R. y Aday, O de la C. Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados. RIELAC Vol. XXXIX 2/2018 p. 79-91.&lt;br /&gt;
*Pantaleone L. y Tosini M. Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales Landsat EM. Disponible en: http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1 &lt;br /&gt;
*Santiago, J.J. 2018. ¿Por qué se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?. Conapa.es. Agricultura 4.0. Disponible en: https://blog.conapa.es/por-que-se-utilizan-imagenes-espectrales-en-la-agricultura &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Categoría:Drones]][[Category:Agricultura]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Teledetecci%C3%B3n&amp;diff=3296192</id>
		<title>Teledetección</title>
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		<updated>2019-01-29T19:01:07Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
{{Definición|Nombre=Teledetección |imagen=Teledetección306_MXWE_1.jpg|concepto=Es la [[ciencia|Ciencia]] y [[arte|Arte]] de obtener información acerca de la [[Superficie terrestre]] sin entrar en contacto directo con ella}}'''Teledetección'''. Es el método de exploración e investigación de la [[Tierra]] con la utilización de sensores instalados a bordo de [[aviones]] o [[satélites]] para obtener información relacionada con la [[Superficie terrestre]] sin entrar en contacto directo con el objeto de estudio. Esta información es posteriormente procesada por especialistas calificados. Se le conoce también como percepción remota. Es muy importante por permitir recoger [[información]] a través de diferentes dispositivos de un objeto concreto o un área. Se divide en teledetección pasiva y teledetección activa, atendiendo a los sensores utlizados. En [[inglés]] se le llama “remote sensing”.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Historia ==&lt;br /&gt;
El término de teledetección surge desde mediados de los años [[1950]] a través de la geógrafa-oceanógrafa Evelyn Pruitt, durante el tiempo que trabajó para el ONR (USA Office&lt;br /&gt;
Naval Research). Se estima que el término aparece, por primera vez, en un curso de&lt;br /&gt;
Fotogeología en la reunión Anual de la Sociedad Americana de Geología en [[1958]], dicha geógrafa comienza a usarlo aplicado a las primeras vistas espaciales de la Tierra obtenidas mediante los primeros satélites meteorológicos que eran, evidentemente, más “remotas” que las que se obtenían anteriomente por los aviones meteorológicos. Actualmente los términos teledetección o remote sensing están absolutamente establecidos e indican la adquisición de información a distancia.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El primer globo se denominó L’Entrepremant y fue construido por los físicos franceses Joseph Michel Montgolfier, [[1740]]-[[1810]] y su hermano Jacques Étienne Montgolfier, [[1745]]-[[1799]]) para la observación de los movimientos del enemigo. Los globos estaban llenos de [[hidrógeno]] y eran difíciles de manejar. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El contacto con las tropas enemigas se hacía de forma visual y la comunicación con tierra era mediante señales hechas con banderas y mensajes escritos que dejaba caer junto con un saquito&lt;br /&gt;
de tierra desde la barquilla uno de los tripulantes. Había comenzado una nueva era para&lt;br /&gt;
la [[humanidad]], el [[hombre]] podía volar y lo utilizaba, en primer lugar, para ganar batallas. Se pensó, incluso, en aquella época en la formación de un batallón de globos capaces&lt;br /&gt;
de cruzar el [[Canal de la Mancha]] para invadir [[Inglaterra]]). [[Napoleón Bonaparte]] construyó otros globos pero desestimó la idea de utilizarlos para observación en el campo de batalla, haciéndose un vacío entre el final de los años 90 en el [[siglo XVIII]] y mediados del [[siglo XIX]].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En [[1946]] se da inicio a la era espacial, cuando los científicos  comienzan a utilizar los cohetes capturados V-2  alemanes para realizar  mediciones de la [[atmósfera]|Atmósfera], anteriormente se utilizaban globos que ascendían hasta los 30 km de  altitud y [[Ondas de radio]] para estudiar la [[Ionosfera]]. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En el período de [[1946]] a  [[1952]] se utilizan los cohetes V-2 y Aerobee para la investigación de  la parte superior de la atmósfera, lo que permitía realizar mediciones  de la [[presión]], [[densidad]] y [[temperatura]] hasta una altitud de  200 km.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El primer satélite artificial de la Tierra, es el [[Sputnik  1]], fue lanzado por la [[Unión Soviética]] el [[4 de octubre]] de [[1957]] y posteriormente los [[Estados Unidos]] lanzan el cohete Explorer 1, el [[31 de enero]] de [[1958]], con el cual se descubren los cinturones de [[radiación]] de la Tierra.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En los  años siguientes se lanzaron varios cientos de satélites, la mayor parte  desde Estados Unidos y desde la antigua [[URSS]], hasta [[1983]], año en  que la Agencia Espacial Europea comienza los lanzamientos desde un  centro espacial en la [[Guayana Francesa]]. El [[27 de agosto]] de  [[1989]] se utiliza un cohete privado para lanzar un satélite por  primera vez. El cohete, construido y lanzado por una compañía de  estadounidense, colocó un satélite inglés de difusión televisiva en  [[órbita]] geosíncrona.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Fundamentos físicos  ==&lt;br /&gt;
Teledetección es la técnica que permite obtener información a distancia de objetos sin que exista un contacto material, generalmente son objetos situados sobre la [[Superficie terrestre]]. Para  que esta observación se logre es necesario que, aunque sin contacto  material, exista algún tipo de interacción entre los objetos y el  [[sensor|Sensor]]. En este caso la interacción va a ser un flujo de [[radiación|Radiación]] que  parte de los objetos y se dirige hacia el sensor. Este flujo puede ser,  en cuanto a su origen, de tres tipos:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[Radiación solar]]. Es la reflejada por los objetos (luz visible e infrarrojo  reflejado) &lt;br /&gt;
*[[Radiación terrestre]]. Es la emitida por los objetos (infrarrojo térmico) &lt;br /&gt;
*Radiación emitida. Es la emitida por el sensor y reflejada por los objetos (radar) &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Naturaleza de la radiación===&lt;br /&gt;
La radiación electromagnética es una forma de [[energía|Energía]] que se propaga  mediante ondas que se desplazan por el espacio a la velocidad de la luz  (300 000 Km/s) transportando cantidades discretas de energía (cuantos). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Estas ondas se caracterizan por tener longitudes muy diferentes, desde  los [[Rayos X]] y gamma con longitudes de onda menores de 100 Angstroms  hasta las ondas de televisión y radio, con longitudes mayores de un  metro. El conjunto de todas las longitudes de onda se denomina espectro  electromagnético. Dentro de este se distinguen una  serie de regiones en función de la longitud de onda. Las regiones más  utilizadas por las diferentes técnicas de teledetección son:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[Luz]] visible &lt;br /&gt;
*Infrarrojo reflejado &lt;br /&gt;
*Infrarrojo térmico  &lt;br /&gt;
*[[Radar]] &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Teorías de la Radiación electromagnética===&lt;br /&gt;
Las propiedades de la [[Radiación electromagnética]] están basadas en dos teorías aparentemente contrapuestas, las cuales son:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Teoría ondulatoria'''&lt;br /&gt;
La [[Teoría]] ondulatoria ha sido representada por científicos como  Huygens o Maxwell y expone  que la [[naturaleza]] de la [[luz]] es ondulatoria y se transmite siguiendo un modelo armónico y continuo, a la velocidad de  3×10&amp;lt;sup&amp;gt;8&amp;lt;/sup&amp;gt; m/s. Está formada por dos campos de fuerzas ortogonales  entre sí: eléctrico y magnético. Las características de esta onda  pueden describirse con dos parámetros:&lt;br /&gt;
Longitud de onda (l): Distancia entre dos picos sucesivos de una onda, entre dos puntos con igual fase.&lt;br /&gt;
Frecuencia (F): número de ciclos que pasan por un punto fijo por unidad de tiempo.&lt;br /&gt;
La relación entre longitud de onda y frecuencia viene dada por la expresión:&lt;br /&gt;
c = l × F&lt;br /&gt;
(c = 3 × 10&amp;lt;sup&amp;gt;8&amp;lt;/sup&amp;gt; m/s)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Teoría corpuscular''' &lt;br /&gt;
Los creadores fueron Planck y  [[Einstein]], los cuales planteaban que la luz es una sucesión de unidades discretas  de [[energía]] ([[fotones|Fotones]]) con [[masa|Masa]] igual a cero. Son paquetes discretos de  energía.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Plataformas, sensores y canales ==&lt;br /&gt;
Las plataformas son los satélites (LANDSAT,  METEOSAT,  NOAA, SPOT) o [[aviones]] que transportan los aparatos necesarios   para captar, almacenar y transmitir [[imágenes]] a distancia. La resolución temporal indica el intervalo de [[tiempo]] entre cada  imagen  obtenida por la plataforma (la que se seleccione en el caso  de los aviones)  cada media hora en el caso de los satélites geosíncronos y variable en el caso de los satélites heliosíncrono.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Existen diferentes sensores para captar la información, los  cuales responden a las características del tipo de objeto que se desea estudiar, por ello cuando se realiza el proyecto es necesario analizar la resolución espectral, espacial, temporal y radiométrica. Los sensores se clasifican en: &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Activos'''&lt;br /&gt;
Son los que emiten radiación en la longitud de onda deseada y luego reciben la porción que los objetos han reflejado.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''pasivos'''&lt;br /&gt;
Son los que se limitan a recibir radiación electromagnética.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además  de esta clasificación es la que los diferencias atendiendo al satélite o plataforma sobre la que van instalados, entre los que se  encuentran:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''satélites de órbita geoestacionaria'''&lt;br /&gt;
Vuelan  a 35 786 kilómetros sobre la Tierra y giran con el mismo  período de  revolución que ella, de forma que el sensor está continuamente tomando  imágenes (electrónicas, no fotográficas) del mismo punto.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''satélites de órbitas polares'''&lt;br /&gt;
Estos  satélites orbitan a  400 km. de distancia, el tamaño de [[pixel]] será,  por tanto, más reducido, y vuelven a tomar la misma escena cada cierto  período de tiempo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Un sensor  es el dispositivo que reúne la tecnología necesaria  para captar  imágenes a distancia. Puede captar información para diferentes regiones  del espectro y cada una de estas regiones se denomina canal o banda. Los diferentes canales se pueden caracterizar  en función de variables como: &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Amplitud espectral (región del espectro para la cual capta datos) &lt;br /&gt;
*Resolución radiométrica (número de intervalos de intensidad  que puede captar) &lt;br /&gt;
*Resolución espacial (tamaño de pixel) &lt;br /&gt;
*Resolución temporal (tiempo que tarda el satélite en pasar dos veces por el mismo sitito).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El diseño de los sensores de un satélite se hace teniendo en cuenta todas las consideraciones realizadas hasta ahora. Salvo excepciones, se va a  trabajar con ventanas atmosféricas y se va a seleccionar aquella combinación de regiones del espectro  que mayor información van a proporcionar acerca de los fenómenos  que se quiere estudiar y que mejor van a ayudar a discriminarlos. Los principales satélites y sensores utilizados en teledetección son:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Meteosat&lt;br /&gt;
*NOAA&lt;br /&gt;
*Lansat&lt;br /&gt;
*Spot&lt;br /&gt;
*IRS&lt;br /&gt;
*Ikonos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Respecto  a la resolución temporal, Meteosat proporciona una imagen cada 30  minutos, NOAA cada 6 horas, Landsat cada 15-16 días y tanto Sport como los de más baja resolución hay que contratarlos previamente. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La resolución radiométrica depende del número de bits que sea capaz de   almacenar el sensor. Normalmente va a ser 2^b niveles. En el caso de landsat son 8 bits y por tanto 256 niveles de gris, de manera que se transforma la cantidad de energía que llega al sensor números entre 0 y 255 que se denominan Niveles Digitales (ND). Este paso implica también hacer un promedio de la cantidad de radiación que llega dentro del rango de amplitud espectral del canal y del tamaño del [[pixel|Pixel]].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aplicaciones de la teledetección  ==&lt;br /&gt;
La teledetección es una tecnología de avanzada y ha resuelto múltiples problemas, a pesar de ser costosa los beneficios se equiparan. Entre algunas de las ramas y campos en que se aplica están:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[Meteorología]]&lt;br /&gt;
*Análisis de masas nubosas y su [[evolución|Evolución]]&lt;br /&gt;
*[[Climatología]], permitiendo la modelización climática a diferentes escalas&lt;br /&gt;
*Predicción de desastres naturales de origen climático&lt;br /&gt;
*[[Agricultura]] y [[Bosques]].&lt;br /&gt;
*Discriminación de tipos de [[vegetación]]: tipos de cultivos, tipos de maderas.&lt;br /&gt;
*Determinación del vigor de la vegetación&lt;br /&gt;
*Calculos de [[biomasa]].&lt;br /&gt;
*Medición de extensión de cultivos y maderas por especies&lt;br /&gt;
*Clasificación de usos del suelo.&lt;br /&gt;
*[[Cartografía]] y Planeamiento Urbanístico.&lt;br /&gt;
*Cartografía y actualización de [[mapas|Mapas]].&lt;br /&gt;
*Separación de categorías urbana y rural.&lt;br /&gt;
*Planificación regional.&lt;br /&gt;
*Cartografía de redes de transporte y comunicación en general.&lt;br /&gt;
*[[Cartografía]] de límites tierra-[[agua]].&lt;br /&gt;
*Cartografía de fracturas.&lt;br /&gt;
*[[Geología]]. Cartografía de unidades geológicas principales. Revisión de mapas geológicos.&lt;br /&gt;
*[[Petrografía]]. Delineación de rocas y suelos no consolidados.&lt;br /&gt;
*Cartografía de intrusiones ígneas.&lt;br /&gt;
*Cartografía de depósitos de superficie volcánica reciente.&lt;br /&gt;
*Cartografía de terrenos valdíos y cultivados.&lt;br /&gt;
*[[Hidrografía]].&lt;br /&gt;
*Determinación del área y límites de zonas nevadas.&lt;br /&gt;
*Medida de rasgos [[glaciares|Glaciares]].&lt;br /&gt;
*Modelos de [[Sedimentación]] y [[Turbidez]].&lt;br /&gt;
*Inventario de [[Lagos]].&lt;br /&gt;
*[[Oceanografía]] y Recursos Marítimos. Mapas de circulación y de [[Mareas]].&lt;br /&gt;
*Cartografía de biotopos marinos.&lt;br /&gt;
*Cartografía de Tipos de fondos.&lt;br /&gt;
*cartografía de vegetación submarina.&lt;br /&gt;
*Cartografía de seibadales o paraderas de [[Thalassia testudinum]].&lt;br /&gt;
*Determinación de modelos de turbidez y circulación.&lt;br /&gt;
*Cartografía térmica de la superficie del mar.&lt;br /&gt;
*Cartografía de tipos de costas.&lt;br /&gt;
*Cartografía de hielos para navegación.&lt;br /&gt;
*Estudio de mareas y olas.&lt;br /&gt;
*[[Medio Ambiente]].&lt;br /&gt;
*Control de superficies mineras.&lt;br /&gt;
*Cartografía y control de polución de aguas.&lt;br /&gt;
*Detección de polución del [[aire]] y sus efectos.&lt;br /&gt;
*Determinación de efectos de [[Desastres Naturales]].&lt;br /&gt;
*Control medioambiental de actividades humanas (eutrofización de aguas, pérdida de hojas, etc.)&lt;br /&gt;
*Seguimiento de incendios forestales y sus efectos.&lt;br /&gt;
*Estimación de modelos de [[Escorrentía Superficial]] y [[erosión]].&lt;br /&gt;
*Cartografía de áreas ecologicamente sensibles.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Teledetección en Cuba==&lt;br /&gt;
Los primeros trabajos de teledetección en [[Cuba]] comienzan a desarrollarse a mediados de la década del 70 en el marco del [[Programa intercosmos]], los cuales consistieron en una serie de experimentos denominados Trópico, en los cuales se emplearon cámaras fotográficas sincrónicas, con una combinación adecuada de filtros y películas que permitieron la obtención de fotografías del terreno en diferentes zonas de la banda visible e infrarroja cercana del espectro electromagnético. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los experimentos Trópico I y II se realizaron desde aviones; el Trópico III contempló el nivel aéreo y cósmico y se realizó en el marco del Vuelo espacial conjunto Cuba-URSS, donde el cosmonauta [[Arnaldo Tamayo Méndez]] participa, siendo el primer cubano en viajar al Cosmos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Otros experimentos se realizan en la esfera de Geología marina y el desarrollo de la cartografía temática fueron los denominados Sondeo, con el empleo de películas especiales espectrozonales y en colores, así como la serie de experiemntos Plataforma destinados a la confección y actualización de cartas náuticas y otras tareas de carácter hidrográfico.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con el desarrollo del [[turismo|Turismo]] se realizan una serie de levantamientos aéreos para dar inicio al [[Estudio de los Grupos Insulares y Zonas Litorales del Archipiélago Cubano con Fines Turísticos]], que comienzan en [[1988]] en [[Cayo Levisa]], norte de [[Pinar del Río]]. Posteriormente se editan las monografías científicas del archipiélago Sabana-Camaguey, en el siguiente orden:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Libro 1. Cayo Sabinal-Playa Santa Lucia, [[1989]].&lt;br /&gt;
*Libro 2. Cayos Mégano Grande, Cruz, Romano y Guajaba, [[1990]]&lt;br /&gt;
*Libro 3. Cayos Guillermo, Coco y Paredón Grande, 1990&lt;br /&gt;
*Libro 4. Cayos Las Brujas, Ensenachos y Santa María, 1990&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En [[1993]] se realiza el [[Estudio Geográfico Integral de la Ciénaga de Zapata]], el cual recoge una monografía científica y un compendio de Mapas temáticos desarrollados mediante el uso de las técnicas de teledtección y muestreos de campo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A partir de [[1994]] se desarrolla un proyecto internacional apoyado por PNUD-[[FAO]], para el monitoreo del Archipiélago Sabana Camagüey. Así como el Grupo Empresarial Geocuba realiza una serie de estudios de Impacto Ambiental en diferentes zonas de la plataforma marina cubana, donde aplica las técnicas combinadas de teledetección y muestreos de campo como en: [[PLaya Maguana]], [[Bahía de Taco]], [[Bahía de Mata]] y [[Bahía de Baracoa]], en el norte de [[Baracoa]].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Fuentes==&lt;br /&gt;
*[http://www.todoelsistemasolar.com.ar/satelite.htm Satélite]&lt;br /&gt;
*[http://www.innovanet.com.ar/gis/TELEDETE/TELEDETE/teledete.htm Teledetección]&lt;br /&gt;
*[http://www.um.es/geograf/sig/teledet/ Teledetección]&lt;br /&gt;
*[http://www.ocw.innova.uned.es/ocwuniversia/tecnologias-del-medio-ambiente/curso-basico-de-teledeteccion/curso/material/historia-de-la-teledeteccion.pdf Historia de la teledetección]&lt;br /&gt;
*La Teledetección en Cuba. Instituto Cubano de geodesia y Cartografía. Ediciones GEO.1987.&lt;br /&gt;
*Teledetección. Algunos resultados del primer vuelo Espacial Soviético cubano. Revista Órbita. Número extraordinario. Mayo 1987&lt;br /&gt;
[[Category:Geografía]][[Category:Astronomía_y_astrofísica]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Teledetecci%C3%B3n&amp;diff=3296076</id>
		<title>Teledetección</title>
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		<updated>2019-01-29T16:34:02Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
{{Definición|Nombre=Teledetección |imagen=Teledetección306_MXWE_1.jpg|concepto=Es la [[ciencia|Ciencia]] y [[arte|Arte]] de obtener información acerca de la [[Superficie terrestre]] sin entrar en contacto directo con ella}}'''Teledetección'''. Es el método de exploración e investigación de la [[Tierra]] con la utilización de sensores instalados a bordo de [[aviones]] o [[satélites]] para obtener información relacionada con la [[Superficie terrestre]] sin entrar en contacto directo con el objeto de estudio. Esta información es posteriormente procesada por especialistas calificados. Se le conoce también como percepción remota. Es muy importante por permitir recoger [[información]] a través de diferentes dispositivos de un objeto concreto o un área. Se divide en teledetección pasiva y teledetección activa, atendiendo a los sensores utlizados. En [[inglés]] se le llama “remote sensing”.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Historia ==&lt;br /&gt;
El término de teledetección surge desde mediados de los años [[1950]] a través de la geógrafa-oceanógrafa Evelyn Pruitt, durante el tiempo que trabajó para el ONR (USA Office&lt;br /&gt;
Naval Research). Se estima que el término aparece, por primera vez, en un curso de&lt;br /&gt;
Fotogeología en la reunión Anual de la Sociedad Americana de Geología en [[1958]], dicha geógrafa comienza a usarlo aplicado a las primeras vistas espaciales de la Tierra obtenidas mediante los primeros satélites meteorológicos que eran, evidentemente, más “remotas” que las que se obtenían anteriomente por los aviones meteorológicos. Actualmente los términos teledetección o remote sensing están absolutamente establecidos e indican la adquisición de información a distancia.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El primer globo se denominó L’Entrepremant y fue construido por los físicos franceses Joseph Michel Montgolfier, [[1740]]-[[1810]] y su hermano Jacques Étienne Montgolfier, [[1745]]-[[1799]]) para la observación de los movimientos del enemigo. Los globos estaban llenos de [[hidrógeno]] y eran difíciles de manejar. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El contacto con las tropas enemigas se hacía de forma visual y la comunicación con tierra era mediante señales hechas con banderas y mensajes escritos que dejaba caer junto con un saquito&lt;br /&gt;
de tierra desde la barquilla uno de los tripulantes. Había comenzado una nueva era para&lt;br /&gt;
la [[humanidad]], el [[hombre]] podía volar y lo utilizaba, en primer lugar, para ganar batallas. Se pensó, incluso, en aquella época en la formación de un batallón de globos capaces&lt;br /&gt;
de cruzar el [[Canal de la Mancha]] para invadir [[Inglaterra]]). [[Napoleón Bonaparte]] construyó otros globos pero desestimó la idea de utilizarlos para observación en el campo de batalla, haciéndose un vacío entre el final de los años 90 en el [[siglo XVIII]] y mediados del [[siglo XIX]].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En [[1946]] se da inicio a la era espacial, cuando los científicos  comienzan a utilizar los cohetes capturados V-2  alemanes para realizar  mediciones de la [[atmósfera]|Atmósfera], anteriormente se utilizaban globos que ascendían hasta los 30 km de  altitud y [[Ondas de radio]] para estudiar la [[Ionosfera]]. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En el período de [[1946]] a  [[1952]] se utilizan los cohetes V-2 y Aerobee para la investigación de  la parte superior de la atmósfera, lo que permitía realizar mediciones  de la [[presión]], [[densidad]] y [[temperatura]] hasta una altitud de  200 km.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El primer satélite artificial de la Tierra, es el [[Sputnik  1]], fue lanzado por la [[Unión Soviética]] el [[4 de octubre]] de [[1957]] y posteriormente los [[Estados Unidos]] lanzan el cohete Explorer 1, el [[31 de enero]] de [[1958]], con el cual se descubren los cinturones de [[radiación]] de la Tierra.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En los  años siguientes se lanzaron varios cientos de satélites, la mayor parte  desde Estados Unidos y desde la antigua [[URSS]], hasta [[1983]], año en  que la Agencia Espacial Europea comienza los lanzamientos desde un  centro espacial en la [[Guayana Francesa]]. El [[27 de agosto]] de  [[1989]] se utiliza un cohete privado para lanzar un satélite por  primera vez. El cohete, construido y lanzado por una compañía de  estadounidense, colocó un satélite inglés de difusión televisiva en  [[órbita]] geosíncrona.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Fundamentos físicos  ==&lt;br /&gt;
Teledetección es la técnica que permite obtener información a distancia de objetos sin que exista un contacto material, generalmente son objetos situados sobre la [[Superficie terrestre]]. Para  que esta observación se logre es necesario que, aunque sin contacto  material, exista algún tipo de interacción entre los objetos y el  [[sensor|Sensor]]. En este caso la interacción va a ser un flujo de [[radiación|Radiación]] que  parte de los objetos y se dirige hacia el sensor. Este flujo puede ser,  en cuanto a su origen, de tres tipos:  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[Radiación solar]]. Es la reflejada por los objetos (luz visible e infrarrojo  reflejado) &lt;br /&gt;
*[[Radiación terrestre]]. Es la emitida por los objetos (infrarrojo térmico) &lt;br /&gt;
*Radiación emitida. Es la emitida por el sensor y reflejada por los objetos (radar) &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Naturaleza de la radiación===&lt;br /&gt;
La radiación electromagnética es una forma de [[energía|Energía]] que se propaga  mediante ondas que se desplazan por el espacio a la velocidad de la luz  (300000 Km/s) transportando cantidades discretas de energía (cuantos). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Estas ondas se caracterizan por tener longitudes muy diferentes, desde  los [[Rayos X]] y gamma con longitudes de onda menores de 100 Angstroms  hasta las ondas de televisión y radio, con longitudes mayores de un  metro. El conjunto de todas las longitudes de onda se denomina espectro  electromagnético. Dentro de este se distinguen una  serie de regiones en función de la longitud de onda. Las regiones más  utilizadas por las diferentes técnicas de teledetección son:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[Luz]] visible &lt;br /&gt;
*Infrarrojo reflejado &lt;br /&gt;
*Infrarrojo térmico  &lt;br /&gt;
*[[Radar]] &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Teorías de la Radiación electromagnética===&lt;br /&gt;
Las propiedades de la [[Radiación electromagnética]] están basadas en dos teorías aparentemente contrapuestas, las cuales son:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Teoría ondulatoria'''&lt;br /&gt;
La [[Teoría]] ondulatoria ha sido representada por científicos como  Huygens o Maxwell y expone  que la [[naturaleza]] de la [[luz]] es ondulatoria y se transmite siguiendo un modelo armónico y continuo, a la velocidad de  3•10&amp;lt;sup&amp;gt;8&amp;lt;/sup&amp;gt; m/s. Está formada por dos campos de fuerzas ortogonales  entre sí: eléctrico y magnético. Las características de esta onda  pueden describirse con dos parámetros:&lt;br /&gt;
Longitud de onda (l): Distancia entre dos picos sucesivos de una onda, entre dos puntos con igual fase.&lt;br /&gt;
Frecuencia (F): número de ciclos que pasan por un punto fijo por unidad de tiempo.&lt;br /&gt;
La relación entre longitud de onda y frecuencia viene dada por la expresión:&lt;br /&gt;
c = l x F&lt;br /&gt;
(c = 3 x 10&amp;lt;sup&amp;gt;8&amp;lt;/sup&amp;gt; m/s)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Teoría corpuscular''' &lt;br /&gt;
Los creadores fueron Planck y  [[Einstein]], los cuales planteaban que la luz es una sucesión de unidades discretas  de [[energía]] ([[fotones|Fotones]]) con [[masa|Masa]] igual a cero. Son paquetes discretos de  energía.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Plataformas, sensores y canales ==&lt;br /&gt;
Las plataformas son los satélites (LANDSAT,  METEOSAT,  NOAA, SPOT) o [[aviones]] que transportan los aparatos necesarios   para captar, almacenar y transmitir [[imágenes]] a distancia. La resolución temporal indica el intervalo de [[tiempo]] entre cada  imagen  obtenida por la plataforma (la que se seleccione en el caso  de los aviones)  cada media hora en el caso de los satélites geosíncronos y variable en el caso de los satélites heliosíncrono.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Existen diferentes sensores para captar la información, los  cuales responden a las características del tipo de objeto que se desea estudiar, por ello cuando se realiza el proyecto es necesario analizar la resolución espectral, espacial, temporal y radiométrica. Los sensores se clasifican en: &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Activos'''&lt;br /&gt;
Son los que emiten radiación en la longitud de onda deseada y luego reciben la porción que los objetos han reflejado.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''pasivos'''&lt;br /&gt;
Son los que se limitan a recibir radiación electromagnética.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Además  de esta clasificación es la que los diferencias atendiendo al satélite o plataforma sobre la que van instalados, entre los que se  encuentran:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''satélites de órbita geoestacionaria'''&lt;br /&gt;
Vuelan  a 35.786 kilómetros sobre la Tierra y giran con el mismo  período de  revolución que ella, de forma que el sensor está continuamente tomando  imágenes (electrónicas, no fotográficas) del mismo punto.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''satélites de órbitas polares'''&lt;br /&gt;
Estos  satélites orbitan a  400 km. de distancia, el tamaño de [[pixel]] será,  por tanto, más reducido, y vuelven a tomar la misma escena cada cierto  período de tiempo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Un sensor  es el dispositivo que reúne la tecnología necesaria  para captar  imágenes a distancia. Puede captar información para diferentes regiones  del espectro y cada una de estas regiones se denomina canal o banda. Los diferentes canales se pueden caracterizar  en función de variables como: &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Amplitud espectral (región del espectro para la cual capta datos) &lt;br /&gt;
*Resolución radiométrica (número de intervalos de intensidad  que puede captar) &lt;br /&gt;
*Resolución espacial (tamaño de pixel) &lt;br /&gt;
*Resolución temporal (tiempo que tarda el satélite en pasar dos veces por el mismo sitito).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El diseño de los sensores de un satélite se hace teniendo en cuenta todas las consideraciones realizadas hasta ahora. Salvo excepciones, se va a  trabajar con ventanas atmosféricas y se va a seleccionar aquella combinación de regiones del espectro  que mayor información van a proporcionar acerca de los fenómenos  que se quiere estudiar y que mejor van a ayudar a discriminarlos. Los principales satélites y sensores utilizados en teledetección son:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Meteosat&lt;br /&gt;
*NOAA&lt;br /&gt;
*Lansat&lt;br /&gt;
*Spot&lt;br /&gt;
*IRS&lt;br /&gt;
*Ikonos&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Respecto  a la resolución temporal, Meteosat proporciona una imagen cada 30  minutos, NOAA cada 6 horas, Landsat cada 15-16 días y tanto Sport como los de más baja resolución hay que contratarlos previamente. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
La resolución radiométrica depende del número de bits que sea capaz de   almacenar el sensor. Normalmente va a ser 2^b niveles. En el caso de landsat son 8 bits y por tanto 256 niveles de gris, de manera que se transforma la cantidad de energía que llega al sensor números entre 0 y 255 que se denominan Niveles Digitales (ND). Este paso implica también hacer un promedio de la cantidad de radiación que llega dentro del rango de amplitud espectral del canal y del tamaño del [[pixel|Pixel]].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aplicaciones de la teledetección  ==&lt;br /&gt;
La teledetección es una tecnología de avanzada y ha resuelto múltiples problemas, a pesar de ser costosa los beneficios se equiparan. Entre algunas de las ramas y campos en que se aplica están:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[Meteorología]]&lt;br /&gt;
*Análisis de masas nubosas y su [[evolución|Evolución]]&lt;br /&gt;
*[[Climatología]], permitiendo la modelización climática a diferentes escalas&lt;br /&gt;
*Predicción de desastres naturales de origen climático&lt;br /&gt;
*[[Agricultura]] y [[Bosques]].&lt;br /&gt;
*Discriminación de tipos de [[vegetación]]: tipos de cultivos, tipos de maderas.&lt;br /&gt;
*Determinación del vigor de la vegetación&lt;br /&gt;
*Calculos de [[biomasa]].&lt;br /&gt;
*Medición de extensión de cultivos y maderas por especies&lt;br /&gt;
*Clasificación de usos del suelo.&lt;br /&gt;
*[[Cartografía]] y Planeamiento Urbanístico.&lt;br /&gt;
*Cartografía y actualización de [[mapas|Mapas]].&lt;br /&gt;
*Separación de categorías urbana y rural.&lt;br /&gt;
*Planificación regional.&lt;br /&gt;
*Cartografía de redes de transporte y comunicación en general.&lt;br /&gt;
*[[Cartografía]] de límites tierra-[[agua]].&lt;br /&gt;
*Cartografía de fracturas.&lt;br /&gt;
*[[Geología]]. Cartografía de unidades geológicas principales. Revisión de mapas geológicos.&lt;br /&gt;
*[[Petrografía]]. Delineación de rocas y suelos no consolidados.&lt;br /&gt;
*Cartografía de intrusiones ígneas.&lt;br /&gt;
*Cartografía de depósitos de superficie volcánica reciente.&lt;br /&gt;
*Cartografía de terrenos valdíos y cultivados.&lt;br /&gt;
*[[Hidrografía]].&lt;br /&gt;
*Determinación del área y límites de zonas nevadas.&lt;br /&gt;
*Medida de rasgos [[glaciares|Glaciares]].&lt;br /&gt;
*Modelos de [[Sedimentación]] y [[Turbidez]].&lt;br /&gt;
*Inventario de [[Lagos]].&lt;br /&gt;
*[[Oceanografía]] y Recursos Marítimos. Mapas de circulación y de [[Mareas]].&lt;br /&gt;
*Cartografía de biotopos marinos.&lt;br /&gt;
*Cartografía de Tipos de fondos.&lt;br /&gt;
*cartografía de vegetación submarina.&lt;br /&gt;
*Cartografía de seibadales o paraderas de [[Thalassia testudinum]].&lt;br /&gt;
*Determinación de modelos de turbidez y circulación.&lt;br /&gt;
*Cartografía térmica de la superficie del mar.&lt;br /&gt;
*Cartografía de tipos de costas.&lt;br /&gt;
*Cartografía de hielos para navegación.&lt;br /&gt;
*Estudio de mareas y olas.&lt;br /&gt;
*[[Medio Ambiente]].&lt;br /&gt;
*Control de superficies mineras.&lt;br /&gt;
*Cartografía y control de polución de aguas.&lt;br /&gt;
*Detección de polución del [[aire]] y sus efectos.&lt;br /&gt;
*Determinación de efectos de [[Desastres Naturales]].&lt;br /&gt;
*Control medioambiental de actividades humanas (eutrofización de aguas, pérdida de hojas, etc.)&lt;br /&gt;
*Seguimiento de incendios forestales y sus efectos.&lt;br /&gt;
*Estimación de modelos de [[Escorrentía Superficial]] y [[erosión]].&lt;br /&gt;
*Cartografía de áreas ecologicamente sensibles.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Teledetección en Cuba==&lt;br /&gt;
Los primeros trabajos de teledetección en [[Cuba]] comienzan a desarrollarse a mediados de la década del 70 en el marco del [[Programa intercosmos]], los cuales consistieron en una serie de experimentos denominados Trópico, en los cuales se emplearon cámaras fotográficas sincrónicas, con una combinación adecuada de filtros y películas que permitieron la obtención de fotografías del terreno en diferentes zonas de la banda visible e infrarroja cercana del espectro electromagnético. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Los experimentos Trópico I y II se realizaron desde aviones; el Trópico III contempló el nivel aéreo y cósmico y se realizó en el marco del Vuelo espacial conjunto Cuba-URSS, donde el cosmonauta [[Arnaldo Tamayo Méndez]] participa, siendo el primer cubano en viajar al Cosmos.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Otros experimentos se realizan en la esfera de Geología marina y el desarrollo de la cartografía temática fueron los denominados Sondeo, con el empleo de películas especiales espectrozonales y en colores, así como la serie de experiemntos Plataforma destinados a la confección y actualización de cartas náuticas y otras tareas de carácter hidrográfico.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Con el desarrollo del [[turismo|Turismo]] se realizan una serie de levantamientos aéreos para dar inicio al [[Estudio de los Grupos Insulares y Zonas Litorales del Archipiélago Cubano con Fines Turísticos]], que comienzan en [[1988]] en [[Cayo Levisa]], norte de [[Pinar del Río]]. Posteriormente se editan las monografías científicas del archipiélago Sabana-Camaguey, en el siguiente orden:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Libro 1. Cayo Sabinal-Playa Santa Lucia, [[1989]].&lt;br /&gt;
*Libro 2. Cayos Mégano Grande, Cruz, Romano y Guajaba, [[1990]]&lt;br /&gt;
*Libro 3. Cayos Guillermo, Coco y Paredón Grande, 1990&lt;br /&gt;
*Libro 4. Cayos Las Brujas, Ensenachos y Santa María, 1990&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
En [[1993]] se realiza el [[Estudio Geográfico Integral de la Ciénaga de Zapata]], el cual recoge una monografía científica y un compendio de Mapas temáticos desarrollados mediante el uso de las técnicas de teledtección y muestreos de campo.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
A partir de [[1994]] se desarrolla un proyecto internacional apoyado por PNUD-[[FAO]], para el monitoreo del Archipiélago Sabana Camagüey. Así como el Grupo Empresarial Geocuba realiza una serie de estudios de Impacto Ambiental en diferentes zonas de la plataforma marina cubana, donde aplica las técnicas combinadas de teledetección y muestreos de campo como en: [[PLaya Maguana]], [[Bahía de Taco]], [[Bahía de Mata]] y [[Bahía de Baracoa]], en el norte de [[Baracoa]].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Fuentes==&lt;br /&gt;
*[http://www.todoelsistemasolar.com.ar/satelite.htm Satélite]&lt;br /&gt;
*[http://www.innovanet.com.ar/gis/TELEDETE/TELEDETE/teledete.htm Teledetección]&lt;br /&gt;
*[http://www.um.es/geograf/sig/teledet/ Teledetección]&lt;br /&gt;
*[http://www.ocw.innova.uned.es/ocwuniversia/tecnologias-del-medio-ambiente/curso-basico-de-teledeteccion/curso/material/historia-de-la-teledeteccion.pdf Historia de la teledetección]&lt;br /&gt;
*La Teledetección en Cuba. Instituto Cubano de geodesia y Cartografía. Ediciones GEO.1987.&lt;br /&gt;
*Teledetección. Algunos resultados del primer vuelo Espacial Soviético cubano. Revista Órbita. Número extraordinario. Mayo 1987&lt;br /&gt;
[[Category:Geografía]][[Category:Astronomía_y_astrofísica]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Agricultura_de_Precisi%C3%B3n&amp;diff=3296057</id>
		<title>Agricultura de Precisión</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.ecured.cu/index.php?title=Agricultura_de_Precisi%C3%B3n&amp;diff=3296057"/>
		<updated>2019-01-29T16:11:40Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Definición&lt;br /&gt;
|nombre=Agricultura de preicisión Daivis&lt;br /&gt;
|imagen=Agricultura_de_precisión.jpeg&lt;br /&gt;
|concepto=La agricultura de precisión, es un concepto agronómico de gestión de parcelas agrícolas, basado en la existencia de variabilidad en campo.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
'''&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Agricultura de Precisión'''. La tecnología de Agricultura de Precisión incluye el uso de [[computadora]]s, sensores y otras tecnologías de información para automatizar el viejo concepto del manejo sitio específico de cultivos. Se centra en cultivos extensivos, los principios pueden ser aplicados a todos los tipos de manejo sitio específico, incluyendo cultivos hortícolas, [[ganadería]] y [[forestación]]. La Agricultura Precisión incluye el uso de: [[sistema de posicionamiento global|sistemas de posicionamiento global]] (GPS), [[Sistemas de Información Geográfica|sistemas de información geográfica]] (GIS o SIG), [[Teledetección|percepción remota]], monitores de rendimiento, sensores de suelo, y aplicación variable de insumos (VRA). A veces se usan los términos agricultura de precisión y manejo sitio específicos como sinónimos, pero el manejo sitio específico es un término más amplio que considera todos los tipos de manejo espacial, con o sin la ayuda de la [[electrónica]].&lt;br /&gt;
==Historia==&lt;br /&gt;
Desde [[1992]], la Agricultura de Precisión ha atraído mucho la atención de los medios masivos de comunicación. Actualmente, la inversión en Agricultura de Precisión ha sido prometedora en algunos sectores de [[Norte América]], pero es considerablemente más modesta que lo que sugieren los medios. El uso de tecnologías de Agricultura de Precisión en economías en desarrollo ha sido extensamente discutido, pero su uso ha sido limitado principalmente a algunos productores en países con una agricultura comercial en gran escala, mecanizada (ej. Brasil, Argentina, México, Sudáfrica). &lt;br /&gt;
==Definiciones de Agricultura de precisión==&lt;br /&gt;
Agricultura de precisión es un concepto agrícola basado en la existencia de variabilidad en campo. Requiere el uso de nuevas tecnologías, tales como sistemas de posicionamiento global (GPS), sensores, satélites e imágenes aéreas junto con herramientas de manejo de información (SIG) para estimar, evaluar y entender dichas variaciones.&lt;br /&gt;
La aplicación más exitosa de la [[Agricultura]] de Precisión ha sido los monitores de rendimientos instalados en cosechadoras. La mayoría de la tecnología de computación aplicada a la agricultura en el pasado estaba destinada a tareas que los productores encontraban aburridas y desagradables (ej. impuestos, contabilidad, pagos). Los monitores brindan información sobre algo en que los productores tienen un interés apasionado: el rendimiento de los cultivos. El uso de monitores de rendimiento ha crecido rápidamente desde las pruebas a campo realizadas con algunos equipos en [[1992]]. Los monitores tienden a estar instalados en cosechadoras modernas, más grandes, por eso se estima que se utilizaron en aproximadamente el 8% de la superficie cosechada de cereales y oleaginosas.&lt;br /&gt;
Los monitores de rendimiento originales eran para granos de cereales y oleaginosas, pero hoy en día se están desarrollando para un amplio rango de cultivos, incluyendo forraje, remolacha azucarera, papa, tomate, maní y uvas. También se están desarrollando métodos, a través de un GPS, para lograr mapas espaciales de cultivos cosechados a mano, como manzanas y peras. Los primeros monitores de rendimiento solamente medían la cantidad producida. Actualmente se está desarrollando y comercializando equipamientos para medir contenido de proteína en grano y otros parámetros de calidad, sobre la marcha.&lt;br /&gt;
==Aplicación variable de fertilizantes== &lt;br /&gt;
Otra de las tecnologías de Agricultura de Precisión que ha tenido un alto perfil ha sido el muestreo de suelos y la aplicación variable. En [[1996]], el 29% de los proveedores de insumos en Norte América ofrecían algún servicio de muestreo de suelo en grilla utilizando GPS (Akridge y Whipker, 1996). Para [[1999]], el 45% ofrecía este servicio (Akridge y Whipker, 1999). La aplicación variable con controladores tuvo un crecimiento similar, en 1996 el 13% de los vendedores de fertilizante ofrecían este servicio, y para [[1999]] el porcentaje llegaba al 37%.&lt;br /&gt;
Muchos productores de maíz, soja y trigo están fascinados con la idea del manejo sitio específico de la fertilidad del suelo. Es un concepto intuitivamente atrayente, pero han sido plagados por continuas preguntas sobre la rentabilidad de la práctica. La respuesta de varios productores ha sido de incorporar parte de su superficie en alguno de los programas de manejo sitio específico de nutrientes ofrecido por los proveedores de fertilizante. Para muchos productores esta es una forma barata de aprender sobre Agricultura de Precisión sin inversiones a largo plazo en equipamiento.&lt;br /&gt;
En Europa occidental, [[América Latina]], [[Sudáfrica]] y [[Australia]] existe experimentación en aplicación variable, pero relativamente poco uso comercial. En [[América Latina]] y [[Australia]] el alto costo de las muestras de suelo limita el muestreo intensivo de suelos que es corrientemente la base de las decisiones en la aplicación variable. En [[Europa Occidental]] parece estar impulsado principalmente por la preocupación y regulación ambiental. [[Gran Bretaña]] parece estar en la delantera, así como en el monitoreo de rendimiento. &lt;br /&gt;
==Proyecciones de adopción== &lt;br /&gt;
Existen estudios que sugieren que el patrón de adopción de la Agricultura de Precisión puede ser lento y desigual comparado con otras tecnologías agrícolas (Lowenberg-DeBoer, [[1998]]). La adopción de la Agricultura de Precisión puede ser más parecida a la dispersión de la mecanización en la primera mitad del siglo [[XX]] o a la adopción de la siembra directa en la segunda mitad del siglo, que a la adopción del híbrido de maíz en la década de [[1930]] o a las semillas genéticamente modificadas en los ´90. Esto es principalmente porque la tecnología de Agricultura de Precisión ha llegado inmadura al mercado. Los sistemas integrados necesarios para la rentabilidad aún no existen. Muchas firmas han utilizado productores para probar sus equipos y lleva tiempo al mercado a seleccionar ganadores y perdedores.&lt;br /&gt;
Un problema adicional es el costo de ajuste relativamente alto de pasarse a un sistema de Agricultura de Precisión. Uno de los pasos más simples al comenzar es el uso del monitor de rendimiento, e inclusive eso requiere la compra o instalación de equipamiento electrónico desconocido, se debe aprender a manejar y calibrar el monitor, y adquirir habilidades en interpretación de mapas de rendimiento.&lt;br /&gt;
== Potencial en países en desarrollo ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El manejo sitio específico tiene gran potencial en países en desarrollo, pero el uso de las tecnologías de Agricultura de Precisión para automatizar el manejo sitio específico probablemente se limitará, en un principio, a áreas con grandes explotaciones mecanizadas. A medida que el costo de la tecnología baje, se difundirá progresivamente a explotaciones menores. En cualquier parte del mundo, las explotaciones pequeñas pueden incrementar el caudal de conocimiento de su manejo sin procesos de automatización. Las explotaciones pequeñas generalmente emplean la mano de obra familiar, y es posible que los productores observen personalmente la variabilidad espacial del suelo y rendimiento. Sumado a esto, es difícil de justificar económicamente la inversión en equipamiento de Agricultura de Precisión en campos pequeños.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Según una hipótesis de Norton y Swinton (2000) la Agricultura de Precisión va a ser adoptada primero en zonas de explotaciones &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
grandes y con gran capital de inversión por hectárea. Las estadísticas de [[FAO]] muestran que, como países en un conjunto, solo [[EEUU]], [[Canadá]] y [[Australia]] cumplen esas condiciones, pero creen que hay países en vías de desarrollo cuyo promedio de producción es disminuido por explotaciones de subsistencia, que poseen regiones que cumplen las condiciones necesarias para un uso rentable de la Agricultura de Precisión, en un futuro cercano (ej la pampa húmeda Argentina, los cerrados brasileños) También sugieren que en algunos países industrializados prósperos con alta densidad poblacional, el uso de la Agricultura de Precisión puede estar motivado por razones ambientales. Dada la falta de evidencia de que la Agricultura de Precisión puede mejorar la performance ambiental y dada la baja preocupación estatal en temas ambientales en la mayoría de los países en desarrollo, esto parece un motor improbable para la difusión de la Agricultura de Precisión fuera de [[Europa]] Occidental, EEUU, [[Canadá]], [[Japón]], [[Australia]] y [[Nueva Zelandia]]. El manejo sitio específico tiene gran potencial en países en desarrollo, pero el uso de las tecnologías de Agricultura de Precisión para automatizar el manejo sitio específico se limitará probablemente a zonas con producciones mecanizadas de gran escala. Los patrones de adopción de la Agricultura de Precisión fuera de EEUU y Canadá no han sido estudiados en profundidad, pero hay indicadores de que las condiciones locales van a jugar un papel importante en la velocidad de adopción y en que componentes de la tecnología se utilicen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Fuente==&lt;br /&gt;
*Akridge, Jay, and Linda Whipker, &amp;quot;[[1996]]. Precision Agricultural Services: Dealership Survey Results,&amp;quot; Purdue University, Center for Agri-Business Staff Paper No. 96-11, June, 1996.&lt;br /&gt;
*Akridge, Jay, and Linda Whipker, &amp;quot;[[1999]]. Precision Agriculture Services and Enhanced Seed Dealership Survey Results,&amp;quot; Purdue University, Center for Agri-Business Staff Paper No. 99- 6, June, 1999.&lt;br /&gt;
*Lowenberg-DeBoer, J., &amp;quot; [[1998]]. Adoption Patterns for Precision Agriculture.&amp;quot; in Agricultural Machine Systems, SP-1383, Society of Automotive Engineers, Warrendale, PA, September 1998. (SAE Technical paper 982041, www.sae.org/PRODSERV/papers/982041.htm)&lt;br /&gt;
*Norton, George, and Scott Swinton, &amp;quot;Precision Agriculture: Global Prospects and Environmental Implications,&amp;quot; (draft of forthcoming invited paper presentation at the XXIV International Association of Agricultural Economists meeting, Berlin, August 13-19, [[2000]]).&lt;br /&gt;
[[Category:Agricultura]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Agricultura_de_Precisi%C3%B3n&amp;diff=3296054</id>
		<title>Agricultura de Precisión</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.ecured.cu/index.php?title=Agricultura_de_Precisi%C3%B3n&amp;diff=3296054"/>
		<updated>2019-01-29T16:09:28Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Definición&lt;br /&gt;
|nombre=Agricultura de preicisión Daivis&lt;br /&gt;
|imagen=Agricultura_de_precisión.jpeg&lt;br /&gt;
|concepto=La agricultura de precisión, es un concepto agronómico de gestión de parcelas agrícolas, basado en la existencia de variabilidad en campo.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
'''&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Agricultura de Precisión'''. La tecnología de Agricultura de Precisión incluye el uso de [[computadora]]s, sensores y otras tecnologías de información para automatizar el viejo concepto del manejo sitio específico de cultivos. Se centra en cultivos extensivos, los principios pueden ser aplicados a todos los tipos de manejo sitio específico, incluyendo cultivos hortícolas, [[ganadería]] y [[forestación]]. La Agricultura Precisión incluye el uso de: [[sistema de posicionamiento global|sistemas de posicionamiento global]] (GPS), [[Sistemas de Información Geográfica|sistemas de información geográfica]] (GIS o SIG), percepción remota, monitores de rendimiento, sensores de suelo, y aplicación variable de insumos (VRA). A veces se usan los términos agricultura de precisión y manejo sitio específicos como sinónimos, pero el manejo sitio específico es un término más amplio que considera todos los tipos de manejo espacial, con o sin la ayuda de la [[electrónica]].&lt;br /&gt;
==Historia==&lt;br /&gt;
Desde [[1992]], la Agricultura de Precisión ha atraído mucho la atención de los medios masivos de comunicación. Actualmente, la inversión en Agricultura de Precisión ha sido prometedora en algunos sectores de [[Norte América]], pero es considerablemente más modesta que lo que sugieren los medios. El uso de tecnologías de Agricultura de Precisión en economías en desarrollo ha sido extensamente discutido, pero su uso ha sido limitado principalmente a algunos productores en países con una agricultura comercial en gran escala, mecanizada (ej. Brasil, Argentina, México, Sudáfrica). &lt;br /&gt;
==Definiciones de Agricultura de precisión==&lt;br /&gt;
Agricultura de precisión es un concepto agrícola basado en la existencia de variabilidad en campo. Requiere el uso de nuevas tecnologías, tales como sistemas de posicionamiento global (GPS), sensores, satélites e imágenes aéreas junto con herramientas de manejo de información (SIG) para estimar, evaluar y entender dichas variaciones.&lt;br /&gt;
La aplicación más exitosa de la [[Agricultura]] de Precisión ha sido los monitores de rendimientos instalados en cosechadoras. La mayoría de la tecnología de computación aplicada a la agricultura en el pasado estaba destinada a tareas que los productores encontraban aburridas y desagradables (ej. impuestos, contabilidad, pagos). Los monitores brindan información sobre algo en que los productores tienen un interés apasionado: el rendimiento de los cultivos. El uso de monitores de rendimiento ha crecido rápidamente desde las pruebas a campo realizadas con algunos equipos en [[1992]]. Los monitores tienden a estar instalados en cosechadoras modernas, más grandes, por eso se estima que se utilizaron en aproximadamente el 8% de la superficie cosechada de cereales y oleaginosas.&lt;br /&gt;
Los monitores de rendimiento originales eran para granos de cereales y oleaginosas, pero hoy en día se están desarrollando para un amplio rango de cultivos, incluyendo forraje, remolacha azucarera, papa, tomate, maní y uvas. También se están desarrollando métodos, a través de un GPS, para lograr mapas espaciales de cultivos cosechados a mano, como manzanas y peras. Los primeros monitores de rendimiento solamente medían la cantidad producida. Actualmente se está desarrollando y comercializando equipamientos para medir contenido de proteína en grano y otros parámetros de calidad, sobre la marcha.&lt;br /&gt;
==Aplicación variable de fertilizantes== &lt;br /&gt;
Otra de las tecnologías de Agricultura de Precisión que ha tenido un alto perfil ha sido el muestreo de suelos y la aplicación variable. En [[1996]], el 29% de los proveedores de insumos en Norte América ofrecían algún servicio de muestreo de suelo en grilla utilizando GPS (Akridge y Whipker, 1996). Para [[1999]], el 45% ofrecía este servicio (Akridge y Whipker, 1999). La aplicación variable con controladores tuvo un crecimiento similar, en 1996 el 13% de los vendedores de fertilizante ofrecían este servicio, y para [[1999]] el porcentaje llegaba al 37%.&lt;br /&gt;
Muchos productores de maíz, soja y trigo están fascinados con la idea del manejo sitio específico de la fertilidad del suelo. Es un concepto intuitivamente atrayente, pero han sido plagados por continuas preguntas sobre la rentabilidad de la práctica. La respuesta de varios productores ha sido de incorporar parte de su superficie en alguno de los programas de manejo sitio específico de nutrientes ofrecido por los proveedores de fertilizante. Para muchos productores esta es una forma barata de aprender sobre Agricultura de Precisión sin inversiones a largo plazo en equipamiento.&lt;br /&gt;
En Europa occidental, [[América Latina]], [[Sudáfrica]] y [[Australia]] existe experimentación en aplicación variable, pero relativamente poco uso comercial. En [[América Latina]] y [[Australia]] el alto costo de las muestras de suelo limita el muestreo intensivo de suelos que es corrientemente la base de las decisiones en la aplicación variable. En [[Europa Occidental]] parece estar impulsado principalmente por la preocupación y regulación ambiental. [[Gran Bretaña]] parece estar en la delantera, así como en el monitoreo de rendimiento. &lt;br /&gt;
==Proyecciones de adopción== &lt;br /&gt;
Existen estudios que sugieren que el patrón de adopción de la Agricultura de Precisión puede ser lento y desigual comparado con otras tecnologías agrícolas (Lowenberg-DeBoer, [[1998]]). La adopción de la Agricultura de Precisión puede ser más parecida a la dispersión de la mecanización en la primera mitad del siglo [[XX]] o a la adopción de la siembra directa en la segunda mitad del siglo, que a la adopción del híbrido de maíz en la década de [[1930]] o a las semillas genéticamente modificadas en los ´90. Esto es principalmente porque la tecnología de Agricultura de Precisión ha llegado inmadura al mercado. Los sistemas integrados necesarios para la rentabilidad aún no existen. Muchas firmas han utilizado productores para probar sus equipos y lleva tiempo al mercado a seleccionar ganadores y perdedores.&lt;br /&gt;
Un problema adicional es el costo de ajuste relativamente alto de pasarse a un sistema de Agricultura de Precisión. Uno de los pasos más simples al comenzar es el uso del monitor de rendimiento, e inclusive eso requiere la compra o instalación de equipamiento electrónico desconocido, se debe aprender a manejar y calibrar el monitor, y adquirir habilidades en interpretación de mapas de rendimiento.&lt;br /&gt;
== Potencial en países en desarrollo ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El manejo sitio específico tiene gran potencial en países en desarrollo, pero el uso de las tecnologías de Agricultura de Precisión para automatizar el manejo sitio específico probablemente se limitará, en un principio, a áreas con grandes explotaciones mecanizadas. A medida que el costo de la tecnología baje, se difundirá progresivamente a explotaciones menores. En cualquier parte del mundo, las explotaciones pequeñas pueden incrementar el caudal de conocimiento de su manejo sin procesos de automatización. Las explotaciones pequeñas generalmente emplean la mano de obra familiar, y es posible que los productores observen personalmente la variabilidad espacial del suelo y rendimiento. Sumado a esto, es difícil de justificar económicamente la inversión en equipamiento de Agricultura de Precisión en campos pequeños.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Según una hipótesis de Norton y Swinton (2000) la Agricultura de Precisión va a ser adoptada primero en zonas de explotaciones &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
grandes y con gran capital de inversión por hectárea. Las estadísticas de [[FAO]] muestran que, como países en un conjunto, solo [[EEUU]], [[Canadá]] y [[Australia]] cumplen esas condiciones, pero creen que hay países en vías de desarrollo cuyo promedio de producción es disminuido por explotaciones de subsistencia, que poseen regiones que cumplen las condiciones necesarias para un uso rentable de la Agricultura de Precisión, en un futuro cercano (ej la pampa húmeda Argentina, los cerrados brasileños) También sugieren que en algunos países industrializados prósperos con alta densidad poblacional, el uso de la Agricultura de Precisión puede estar motivado por razones ambientales. Dada la falta de evidencia de que la Agricultura de Precisión puede mejorar la performance ambiental y dada la baja preocupación estatal en temas ambientales en la mayoría de los países en desarrollo, esto parece un motor improbable para la difusión de la Agricultura de Precisión fuera de [[Europa]] Occidental, EEUU, [[Canadá]], [[Japón]], [[Australia]] y [[Nueva Zelandia]]. El manejo sitio específico tiene gran potencial en países en desarrollo, pero el uso de las tecnologías de Agricultura de Precisión para automatizar el manejo sitio específico se limitará probablemente a zonas con producciones mecanizadas de gran escala. Los patrones de adopción de la Agricultura de Precisión fuera de EEUU y Canadá no han sido estudiados en profundidad, pero hay indicadores de que las condiciones locales van a jugar un papel importante en la velocidad de adopción y en que componentes de la tecnología se utilicen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Fuente==&lt;br /&gt;
*Akridge, Jay, and Linda Whipker, &amp;quot;[[1996]]. Precision Agricultural Services: Dealership Survey Results,&amp;quot; Purdue University, Center for Agri-Business Staff Paper No. 96-11, June, 1996.&lt;br /&gt;
*Akridge, Jay, and Linda Whipker, &amp;quot;[[1999]]. Precision Agriculture Services and Enhanced Seed Dealership Survey Results,&amp;quot; Purdue University, Center for Agri-Business Staff Paper No. 99- 6, June, 1999.&lt;br /&gt;
*Lowenberg-DeBoer, J., &amp;quot; [[1998]]. Adoption Patterns for Precision Agriculture.&amp;quot; in Agricultural Machine Systems, SP-1383, Society of Automotive Engineers, Warrendale, PA, September 1998. (SAE Technical paper 982041, www.sae.org/PRODSERV/papers/982041.htm)&lt;br /&gt;
*Norton, George, and Scott Swinton, &amp;quot;Precision Agriculture: Global Prospects and Environmental Implications,&amp;quot; (draft of forthcoming invited paper presentation at the XXIV International Association of Agricultural Economists meeting, Berlin, August 13-19, [[2000]]).&lt;br /&gt;
[[Category:Agricultura]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
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	<entry>
		<id>https://www.ecured.cu/index.php?title=Agricultura_de_Precisi%C3%B3n&amp;diff=3296049</id>
		<title>Agricultura de Precisión</title>
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		<updated>2019-01-29T15:58:38Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Aramisroldan: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Definición&lt;br /&gt;
|nombre=Agricultura de preicisión Daivis&lt;br /&gt;
|imagen=Agricultura_de_precisión.jpeg&lt;br /&gt;
|concepto=La agricultura de precisión, es un concepto agronómico de gestión de parcelas agrícolas, basado en la existencia de variabilidad en campo.&lt;br /&gt;
}}&lt;br /&gt;
'''&amp;lt;div align=&amp;quot;justify&amp;quot;&amp;gt;'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Agricultura de Precisión'''. La tecnología de Agricultura de Precisión incluye el uso de [[computadora]]s, sensores y otras tecnologías de información para automatizar el viejo concepto del manejo sitio específico de cultivos. Se centra en cultivos extensivos, los principios pueden ser aplicados a todos los tipos de manejo sitio específico, incluyendo cultivos hortícolas, [[ganadería]] y [[forestación]]. La Agricultura Precisión incluye el uso de: [[sistema de posicionamiento global|sistemas de posicionamiento global]] (GPS), sistemas de información geográfica (GIS o SIG), percepción remota, monitores de rendimiento, sensores de suelo, y aplicación variable de insumos (VRA). A veces se usan los términos agricultura de precisión y manejo sitio específicos como sinónimos, pero el manejo sitio específico es un término más amplio que considera todos los tipos de manejo espacial, con o sin la ayuda de la [[electrónica]].&lt;br /&gt;
==Historia==&lt;br /&gt;
Desde [[1992]], la Agricultura de Precisión ha atraído mucho la atención de los medios masivos de comunicación. Actualmente, la inversión en Agricultura de Precisión ha sido prometedora en algunos sectores de [[Norte América]], pero es considerablemente más modesta que lo que sugieren los medios. El uso de tecnologías de Agricultura de Precisión en economías en desarrollo ha sido extensamente discutido, pero su uso ha sido limitado principalmente a algunos productores en países con una agricultura comercial en gran escala, mecanizada (ej. Brasil, Argentina, México, Sudáfrica). &lt;br /&gt;
==Definiciones de Agricultura de precisión==&lt;br /&gt;
Agricultura de precisión es un concepto agrícola basado en la existencia de variabilidad en campo. Requiere el uso de nuevas tecnologías, tales como sistemas de posicionamiento global (GPS), sensores, satélites e imágenes aéreas junto con herramientas de manejo de información (SIG) para estimar, evaluar y entender dichas variaciones.&lt;br /&gt;
La aplicación más exitosa de la [[Agricultura]] de Precisión ha sido los monitores de rendimientos instalados en cosechadoras. La mayoría de la tecnología de computación aplicada a la agricultura en el pasado estaba destinada a tareas que los productores encontraban aburridas y desagradables (ej. impuestos, contabilidad, pagos). Los monitores brindan información sobre algo en que los productores tienen un interés apasionado: el rendimiento de los cultivos. El uso de monitores de rendimiento ha crecido rápidamente desde las pruebas a campo realizadas con algunos equipos en [[1992]]. Los monitores tienden a estar instalados en cosechadoras modernas, más grandes, por eso se estima que se utilizaron en aproximadamente el 8% de la superficie cosechada de cereales y oleaginosas.&lt;br /&gt;
Los monitores de rendimiento originales eran para granos de cereales y oleaginosas, pero hoy en día se están desarrollando para un amplio rango de cultivos, incluyendo forraje, remolacha azucarera, papa, tomate, maní y uvas. También se están desarrollando métodos, a través de un GPS, para lograr mapas espaciales de cultivos cosechados a mano, como manzanas y peras. Los primeros monitores de rendimiento solamente medían la cantidad producida. Actualmente se está desarrollando y comercializando equipamientos para medir contenido de proteína en grano y otros parámetros de calidad, sobre la marcha.&lt;br /&gt;
==Aplicación variable de fertilizantes== &lt;br /&gt;
Otra de las tecnologías de Agricultura de Precisión que ha tenido un alto perfil ha sido el muestreo de suelos y la aplicación variable. En [[1996]], el 29% de los proveedores de insumos en Norte América ofrecían algún servicio de muestreo de suelo en grilla utilizando GPS (Akridge y Whipker, 1996). Para [[1999]], el 45% ofrecía este servicio (Akridge y Whipker, 1999). La aplicación variable con controladores tuvo un crecimiento similar, en 1996 el 13% de los vendedores de fertilizante ofrecían este servicio, y para [[1999]] el porcentaje llegaba al 37%.&lt;br /&gt;
Muchos productores de maíz, soja y trigo están fascinados con la idea del manejo sitio específico de la fertilidad del suelo. Es un concepto intuitivamente atrayente, pero han sido plagados por continuas preguntas sobre la rentabilidad de la práctica. La respuesta de varios productores ha sido de incorporar parte de su superficie en alguno de los programas de manejo sitio específico de nutrientes ofrecido por los proveedores de fertilizante. Para muchos productores esta es una forma barata de aprender sobre Agricultura de Precisión sin inversiones a largo plazo en equipamiento.&lt;br /&gt;
En Europa occidental, [[América Latina]], [[Sudáfrica]] y [[Australia]] existe experimentación en aplicación variable, pero relativamente poco uso comercial. En [[América Latina]] y [[Australia]] el alto costo de las muestras de suelo limita el muestreo intensivo de suelos que es corrientemente la base de las decisiones en la aplicación variable. En [[Europa Occidental]] parece estar impulsado principalmente por la preocupación y regulación ambiental. [[Gran Bretaña]] parece estar en la delantera, así como en el monitoreo de rendimiento. &lt;br /&gt;
==Proyecciones de adopción== &lt;br /&gt;
Existen estudios que sugieren que el patrón de adopción de la Agricultura de Precisión puede ser lento y desigual comparado con otras tecnologías agrícolas (Lowenberg-DeBoer, [[1998]]). La adopción de la Agricultura de Precisión puede ser más parecida a la dispersión de la mecanización en la primera mitad del siglo [[XX]] o a la adopción de la siembra directa en la segunda mitad del siglo, que a la adopción del híbrido de maíz en la década de [[1930]] o a las semillas genéticamente modificadas en los ´90. Esto es principalmente porque la tecnología de Agricultura de Precisión ha llegado inmadura al mercado. Los sistemas integrados necesarios para la rentabilidad aún no existen. Muchas firmas han utilizado productores para probar sus equipos y lleva tiempo al mercado a seleccionar ganadores y perdedores.&lt;br /&gt;
Un problema adicional es el costo de ajuste relativamente alto de pasarse a un sistema de Agricultura de Precisión. Uno de los pasos más simples al comenzar es el uso del monitor de rendimiento, e inclusive eso requiere la compra o instalación de equipamiento electrónico desconocido, se debe aprender a manejar y calibrar el monitor, y adquirir habilidades en interpretación de mapas de rendimiento.&lt;br /&gt;
== Potencial en países en desarrollo ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
El manejo sitio específico tiene gran potencial en países en desarrollo, pero el uso de las tecnologías de Agricultura de Precisión para automatizar el manejo sitio específico probablemente se limitará, en un principio, a áreas con grandes explotaciones mecanizadas. A medida que el costo de la tecnología baje, se difundirá progresivamente a explotaciones menores. En cualquier parte del mundo, las explotaciones pequeñas pueden incrementar el caudal de conocimiento de su manejo sin procesos de automatización. Las explotaciones pequeñas generalmente emplean la mano de obra familiar, y es posible que los productores observen personalmente la variabilidad espacial del suelo y rendimiento. Sumado a esto, es difícil de justificar económicamente la inversión en equipamiento de Agricultura de Precisión en campos pequeños.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Según una hipótesis de Norton y Swinton (2000) la Agricultura de Precisión va a ser adoptada primero en zonas de explotaciones &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
grandes y con gran capital de inversión por hectárea. Las estadísticas de [[FAO]] muestran que, como países en un conjunto, solo [[EEUU]], [[Canadá]] y [[Australia]] cumplen esas condiciones, pero creen que hay países en vías de desarrollo cuyo promedio de producción es disminuido por explotaciones de subsistencia, que poseen regiones que cumplen las condiciones necesarias para un uso rentable de la Agricultura de Precisión, en un futuro cercano (ej la pampa húmeda Argentina, los cerrados brasileños) También sugieren que en algunos países industrializados prósperos con alta densidad poblacional, el uso de la Agricultura de Precisión puede estar motivado por razones ambientales. Dada la falta de evidencia de que la Agricultura de Precisión puede mejorar la performance ambiental y dada la baja preocupación estatal en temas ambientales en la mayoría de los países en desarrollo, esto parece un motor improbable para la difusión de la Agricultura de Precisión fuera de [[Europa]] Occidental, EEUU, [[Canadá]], [[Japón]], [[Australia]] y [[Nueva Zelandia]]. El manejo sitio específico tiene gran potencial en países en desarrollo, pero el uso de las tecnologías de Agricultura de Precisión para automatizar el manejo sitio específico se limitará probablemente a zonas con producciones mecanizadas de gran escala. Los patrones de adopción de la Agricultura de Precisión fuera de EEUU y Canadá no han sido estudiados en profundidad, pero hay indicadores de que las condiciones locales van a jugar un papel importante en la velocidad de adopción y en que componentes de la tecnología se utilicen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Fuente==&lt;br /&gt;
*Akridge, Jay, and Linda Whipker, &amp;quot;[[1996]]. Precision Agricultural Services: Dealership Survey Results,&amp;quot; Purdue University, Center for Agri-Business Staff Paper No. 96-11, June, 1996.&lt;br /&gt;
*Akridge, Jay, and Linda Whipker, &amp;quot;[[1999]]. Precision Agriculture Services and Enhanced Seed Dealership Survey Results,&amp;quot; Purdue University, Center for Agri-Business Staff Paper No. 99- 6, June, 1999.&lt;br /&gt;
*Lowenberg-DeBoer, J., &amp;quot; [[1998]]. Adoption Patterns for Precision Agriculture.&amp;quot; in Agricultural Machine Systems, SP-1383, Society of Automotive Engineers, Warrendale, PA, September 1998. (SAE Technical paper 982041, www.sae.org/PRODSERV/papers/982041.htm)&lt;br /&gt;
*Norton, George, and Scott Swinton, &amp;quot;Precision Agriculture: Global Prospects and Environmental Implications,&amp;quot; (draft of forthcoming invited paper presentation at the XXIV International Association of Agricultural Economists meeting, Berlin, August 13-19, [[2000]]).&lt;br /&gt;
[[Category:Agricultura]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Aramisroldan</name></author>
		
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