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ISSN: 0365-2807 EISSN: 0717-6333 Vol. 67, Num. 4, 2007, pp. 362-371
Agricultura Técnica, Vol. 67, No. 4, Oct-Dec, 2007 pp. 362-371
INTEGRACIÓN DEL ÍNDICE DE VEGETACIÓN DE LA DIFERENCIA NORMALIZADA (NDVI) Y DEL CICLO FENOLÓGICO DE MAÍZ PARA ESTIMAR EL RENDIMIENTO A
ESCALA DEPARTAMENTAL EN CÓRDOBA, ARGENTINA Normalized Difference
Vegetation Index (NDVI) and phenological data integration to estimate county
yield of corn in Córdoba, Argentina Antonio de la Casa[1]* y Gustavo Ovando1 [1]Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Ciencias Agropecuarias,
CC 509-Ciudad Universitaria, 5000 Córdoba, Argentina.
E-mail: delacasa@agro.uncor.edu *Autor para correspondencia.
Recibido: 19 de diciembre de 2006. Aceptado: 5 de abril de 2007.
Code Number: at07044 ABSTRACT
Integration of satellite data with
agroclimatic information can result in better procedures to evaluate the state
and evolution of grain crops. In this work, phenologic calendar of corn (Zea
mays L.) crop based on growing-degree days procedures was integrated with
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) estimations from global coverage
of National Oceanic and Atmospheric Administration-Advanced Very High
Resolution Radiometer (NOAA-AVHRR) system. The main objectives were: i) to evaluate the relationship
between NDVI and corn yield in different stages of crop cycle; ii) to analyze
the influence of sowing date, and iii) to develop a predictive model of county
(departmental) corn yield using satellite and ground data. The NDVI values accumulated
in different corn phenologic stages showed a positive association with yield,
and this relationship was modified in function of sowing date. The NDVI value
during the reproductive stage, for any sowing date, always expressed a high
association with corn yield, reaching significant correlation values (P <
0.05) in all cases, and even higher (P < 0.01) for some evaluated dates. The
higher sensitivity showed by the reproductive stage confirms that it is a
critical period. Starting from this information, a prediction model was
obtained that explains around 80% of corn yield variability of Marcos Juárez
Department in Córdoba Province, Argentina. Key words: corn, yield, development stages, sowing
date, Zea mays L.
La integración de datos radiométricos
con información agroclimática puede resultar en mejores procedimientos para
evaluar el estado y evolución de los cultivos. En este trabajo, datos del
calendario fenológico del cultivo de maíz (Zea mays L.),
estimados a partir de procedimientos de sumas térmicas, fueron integrados con
registros del Indice de Vegetación de la Diferencia Normalizada (NDVI) de cobertura global del sistema Radiómetro Avanzado de Muy Alta
Resolución de la Administración Nacional del Océano y la Atmósfera de los Estados Unidos (NOAA-AVHRR), con los siguientes objetivos: i) evaluar la relación
entre el NDVI y el rendimiento de maíz en distintas etapas del ciclo del cultivo;
ii) analizar la influencia de la fecha de siembra, y iii) desarrollar un modelo
de pronóstico del rendimiento de maíz a escala departamental. Los valores
acumulados de NDVI presentaron una asociación positiva con el rendimiento de
maíz, variable de acuerdo a la etapa de desarrollo y la fecha de siembra
consideradas. Durante la etapa reproductiva, el NDVI expresó una elevada
asociación con el rendimiento en cualquier fecha de siembra eventual,
alcanzando valores de correlación significativos (P < 0,05) en todos los
casos, y aun superiores (P < 0,01) en algunas de las fechas evaluadas. La
mayor sensibilidad que presenta la etapa reproductiva del cultivo de maíz pone
de manifiesto su condición de período crítico. A partir de esta información, se
obtuvo un modelo de predicción que explica alrededor del 80% de la variabilidad
del rendimiento de maíz del Departamento Marcos Juárez en la Provincia de
Palabras clave: maíz, rendimiento, etapas
de desarrollo, fechas de siembra, Zea mays L.
La predicción del rendimiento de los
cultivos anticipada a la cosecha ha sido un objetivo prioritario de la
agrometeorología, tanto con el fin de aumentar el conocimiento de las
relaciones clima/cultivo como para generar información que se pueda aprovechar
oportunamente en la planificación y manejo de la producción agropecuaria. Las
técnicas de estimación del rendimiento se incrementaron con el desarrollo de la
tecnología satelital, dando lugar a una gama de posibilidades que comprenden,
además de los procedimientos originales en base a modelos matemáticos de
simulación de cultivos, a los que emplean información exclusivamente satelital,
como así también los que integran ambas fuentes de datos (Weiss et al.,
2001; Doraiswamy et al., 2003).
La oficina que elabora las
estadísticas de la producción agrícola en la Provincia de Córdoba utiliza
procedimientos tradicionales, basados en encuestas para establecer el área de
siembra, cosecha, rendimiento y producción de los cultivos de mayor importancia
económica de la región (SAGyA, 2002). Esta información se elabora a nivel
departamental y, por lo general, hace las veces de variable dependiente en los
modelos regionales de estimación del rendimiento (de la Casa, 1992). La
estimación del rendimiento de cultivos en áreas extensas, que se obtiene tanto
a través de encuestas como mediante la utilización de modelos de cultivo,
adolece de algunos defectos como son: la imprecisión, que deriva de una
cobertura espacial limitada del procedimiento; y la oportunidad, dado que la
información de rendimiento y producción se obtiene en una fecha posterior a la
cosecha (Dawbin et al., 1980). La ventaja de emplear datos
satelitales para el pronóstico del rendimiento agrícola es su capacidad de
observación global del territorio, aunque esta tecnología también tiene puntos
débiles y restricciones. Así, en una primera etapa de su aplicación para el
seguimiento de la condición de los cultivos fueron empleadas imágenes del
satélite LANDSAT, que posee una resolución temporal limitada de aproximadamente
16 días. La baja frecuencia de las observaciones (por su propio funcionamiento
y la ocurrencia de nubosidad) representa una restricción operacional
importante, que procuró remediarse acoplando los datos de origen satelital con
la información derivada de modelos de cultivos. Por lo general, los modelos de
cultivos proveen estimaciones diarias de su evolución (Maas, 1988; 1993), lo
que permite salvar la discontinuidad propia de la información satelital con
mayor resolución espacial. La capacidad de observación del
territorio se amplió con la utilización de sistemas satélite-sensor de mayor
resolución temporal como el Radiómetro Avanzado de Muy Alta Resolución de la Administración Nacional del Océano y la Atmósfera de los Estados Unidos (NOAA-AVHRR), cuyos
datos tienen una frecuencia diaria y son de menor costo que las imágenes
LANDSAT, aunque su resolución espacial es de menor detalle, aproximadamente 100 ha (Smith et al., 1995). El proyecto Pathfinder sistematizó e integró una base de datos
del Indice de Vegetación de la Diferencia Normalizada (NDVI) a escala global, que en la actualidad permite disponer de una
serie prolongada de registros del NDVI. Estos datos son apropiados para evaluar
la variabilidad interanual de las series de rendimiento agrícola agregados por
unidad territorial administrativa, como fuera realizado por Mika et al.
(2002) para los cultivos de trigo (Triticum aestivum L.) y maíz
Chang et al. (2003) han
establecido que los modelos de pronóstico del rendimiento de maíz desarrollados
a partir de información radiométrica explican una mayor proporción de la
variabilidad del rendimiento, por lo general, cuando consideran varias fechas
de muestreo durante el ciclo. Por su parte, Shanahan et al. (2001)
determinaron que el uso del Indice de Vegetación de la Diferencia Normalizada Verde (GNDVI), una variante del NDVI que utiliza la información del
canal verde en lugar del rojo, presentó una fuerte correlación con el
rendimiento de maíz, en particular durante la etapa media de llenado del grano.
Los primeros estudios conducidos a
escala de predio han mostrado que los datos obtenidos a partir de sensores
remotos pueden ser incorporados en los modelos de simulación de cultivo para
calibrar o ajustar sus parámetros durante el período de simulación, a fin de
asegurar que la condición simulada del crecimiento, desarrollo o rendimiento
del cultivo, concuerde con la observada (Doraiswamy et al., 2003). Los modelos de simulación de cultivos
estiman la tasa y duración de los procesos de crecimiento y desarrollo,
recurriendo a procedimientos basados en sumas térmicas o grados días. Estas
técnicas determinan en forma simple el momento de ocurrencia de un evento
fenológico a partir de información térmica, superando la mayor inexactitud que
deriva de usar los días calendarios de manera directa (Warrington y Kanemasu,
1983; Kiniry y Bonhomme, 1991; Stewart et al., 1998). Esta información
es relevante porque las etapas de desarrollo de los cultivos presentan
condiciones de sensibilidad particular frente al estrés hídrico. En el caso del
maíz, la floración es una fase decisiva en la determinación del rendimiento
final, razón por la cual las condiciones climáticas que acompañan su ocurrencia
son utilizadas de manera particular con fines de pronóstico (Dale y Daniels,
1995) o para evaluar el impacto de la sequía (Meyer et al., 1993a;
1993b). También la información radiométrica, en virtud de la interacción de la
energía luminosa con la canopia del cultivo, resulta particularmente dependiente
de la etapa fenológica durante el ciclo. Así, Lobell et al. (2003)
utilizan una función de suma térmica para modelar la variación que experimenta
la radiación fotosintéticamente activa absorbida por la canopia durante el
ciclo del trigo. Por su parte, existen distintos
niveles de complejidad e integración de los datos de satélite en los modelos de
cultivos (Maas, 1988; Weiss et al., 2001; Doraiswamy et al.,
2003). En este trabajo se propone integrar datos del calendario fenológico del
cultivo de maíz, estimados a partir del método de sumas térmicas, con datos de
NDVI que fueron obtenidos por el sistema NOAA-AVHRR y están disponibles en un
formato de cobertura global. Este análisis ha sido acotado geográficamente al
sector comprendido por el Departamento Marcos Juárez, que constituye una de las
principales áreas de producción de maíz en la Provincia de Córdoba.
Dado que no existe un sistema de
pronóstico de rendimiento de cultivos en la Provincia de Córdoba, que esté
basado en modelos de simulación o que haga uso de información radiométrica de
origen satelital, los objetivos del trabajo fueron: 1) evaluar la relación
entre el NDVI y el rendimiento de maíz en distintas etapas del ciclo del
cultivo; 2) analizar la influencia de la fecha de siembra sobre estas
relaciones, y 3) desarrollar un modelo de pronóstico del rendimiento
departamental de maíz a partir de la información producida. Como paso previo a
la obtención de un modelo de predicción de rendimiento, se requiere verificar
el alcance local de la rutina de sumas térmicas para representar el calendario
fenológico del maíz en la región. MATERIALES Y MÉTODOS Datos de NDVI
Los datos de NDVI fueron provistos
por Goddard Space Flight Center (Greenbelt, Maryland, USA) de NOAA/NASA y
corresponden al proyecto Pathfinder AVHRR Land (PAL) (Agbu y James, 1994). Las imágenes originales se presentan
corregidas radiométricamente (la reflectancia de los canales 1 y 2 está
corregida por la dispersión de Rayleigh y la absorción del ozono) y la
proyección geográfica responde a la Homolosina Interrumpida de Goode, diseñada para reducir distorsiones de las principales masas
continentales (Steinwand et al.,
El NDVI se define
como (Tarpley et al., 1984):
donde ρnir y ρr
son los valores de reflectancia correspondientes a las longitudes de onda del
infrarrojo cercano y del rojo (canales 2 y 1 del NOAA-AVHRR), respectivamente.
Las imágenes resultantes del
procesamiento, que originalmente presentan un formato digital de 8 bits [0,255]
(CD), se transformaron a la expresión real del NDVI [1,1] usando el valor
correspondiente de ganancia (0,008) y offset (128), de acuerdo a la siguiente
expresión (Agbu y James, 1994):
NDVI = (CD - 128) × 0,008
La serie disponible de imágenes de
NDVI, compuestas en períodos de 10 días (Holben, 1986) y con formato de
cobertura global (con un píxel de 8 km), se inicia en julio de 1981 y se
extiende hasta diciembre de 1999. En esta primera etapa del análisis se
utilizaron las imágenes entre agosto de 1981 y mayo de 1991, para abarcar 11
ciclos consecutivos de maíz. El resto de las imágenes se reservó para efectuar
una verificación posterior del modelo. Los datos de NDVI se ordenaron desde
agosto de un año hasta mayo del siguiente, para evaluar el ciclo potencial de
cultivo en cada campaña agrícola. La ubicación geográfica del
Departamento Marcos Juárez en la Provincia de Córdoba, Argentina, se ubica en las
coordenadas 32º03-33º56 lat. Sur; 61º47-62º48 long. Oeste. Por medio de la
superposición del mapa vectorial, correspondiente a la localización geográfica
de los límites políticos del Departamento Marcos Juárez, sobre cada imagen
raster (matriz de datos) de la serie de NDVI decádico, se extrajo el conjunto
de píxeles a fin de obtener los estadísticos descriptivos de esta región para
la serie analizada. Datos de rendimiento de maíz
La información estadística de la
producción de maíz del Departamento Marcos Juárez fue provista por la
dependencia encargada del gobierno de la Provincia de Córdoba (SAGyA, 2002).
Datos de temperatura para
evaluar la rutina de sumas térmicas
cálculos de sumas térmicas se utilizó la información de la temperatura del aire
de la estación meteorológica Marcos Juárez AERO (32º42 lat. Sur; 62º09 long.
Oeste). Se asumió que estos valores eran válidos para todo el departamento
homónimo. Se dispuso de una serie de datos diarios de temperatura máxima
(Tºmax, ºC) y de temperatura mínima (Tºmin, ºC) entre 1968 y 1991, a los efectos de calcular las sumas de grados días (GD) con la siguiente expresión según la Organización Meteorológica Mundial (WMO, 1983):
Si Tºmax > 30 ºC, entonces Tºmax = 30 ºC; Si Tºmin < 10 ºC, entonces Tºmin = 10 ºC; Tb = temperatura base (ºC) Por su parte, Tb se estableció en 10 ºC (Brown y Bootsma, 1993) y 8 ºC (Ritchie y Nesmith, 1991), de acuerdo al requerimiento
particular de los distintos métodos de sumas térmicas aplicados.
Procedimientos de sumas
Se utilizaron dos procedimientos de
sumas térmicas. El primero para establecer el calendario fenológico del cultivo
de maíz, de acuerdo al esquema de etapas de desarrollo o subperíodos propuesto
en los modelos de Doorembos y Kassam (1979), como el utilizado por Barron et
al. (2003) para analizar el efecto de los períodos secos sobre el
rendimiento del maíz durante la estación de cultivo. Dicho esquema considera
cuatro subperíodos entre siembra y cosecha: establecimiento, vegetativo,
reproductivo y maduración, de acuerdo a la variación de los umbrales de GD
acumulados (Tb = 10 ºC), con respecto a la latitud geográfica (Burt et al.,
1981), como muestra la Figura 1 . La etapa de establecimiento, que
ocurre entre siembra y emergencia, se incluyó en el subperíodo vegetativo,
asumiendo un requerimiento fijo de sumas térmicas de 66 ºC días (Nielsen et al., 2002). A los efectos de verificar el alcance local del
procedimiento anterior, se utilizó información de un ensayo conducido en la Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez del Instituto Nacional de Tecnología
Agropecuaria, de acuerdo con la cual los cultivares de maíz de uso en la región
requieren una acumulación de alrededor de 850 GD (Tb = 8 ºC) para alcanzar la floración (Vallone et al., 2003). Procedimiento de análisis
Se establecieron 10 fechas de siembra
tentativas, y para cada una se obtuvo la suma de GD de las respectivas etapas
de desarrollo (subperíodos) durante 23 años (entre 1968 y 1991). Esto permitió
analizar la variabilidad de GD acumulados en cada uno de los subperíodos del
modelo fenológico. Las fechas de siembra simuladas, que representan un rango
potencial desde aquellas más tempranas hasta las más tardías, corresponden a
los días 1 y 15 de cada mes entre agosto y diciembre. La verificación de la
rutina fenológica, en particular respecto al subperíodo reproductivo, se
realizó comparando su desempeño con la ocurrencia de la fase de floración que
presentan los cultivares de uso en la región (Vallone et al., 2003).
rendimiento departamental de maíz se elaboró un modelo empírico que permite
ponderar la influencia particular de cada etapa fenológica, sobre la base de la
siguiente expresión (Unganai y Kogan, 1998): donde Rest es el
rendimiento departamental estimado; a y b son coeficientes de
ajuste obtenidos por regresión; ND es el valor promedio departamental del NDVI
de cada subperíodo j; w es un coeficiente de ponderación para cada
subperíodo j, que se obtiene con la siguiente expresión: donde R2 es
el coeficiente de determinación de cada subperíodo j; y el divisor es la suma
de los coeficientes de determinación de los subperíodos considerados. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Evaluación del comportamiento
fenológico estimado del maíz
La duración estimada del ciclo de
cultivo del maíz, la fecha de ocurrencia de la etapa de floración, como así
también las condiciones térmicas que las acompañan para cada fecha de siembra
en Marcos Juárez, se presentan en el Cuadro 1.
Cuadro 1. Extensión y
temperatura media del ciclo (T ciclo), subperíodo desde siembra a floración (DDS-F)
y temperatura de la etapa (T S-F), y grados días acumulados (temperatura base
8 ºC) (STT8) de 23 ciclos entre 1968 y 1991, para distintas fechas de siembra
tentativas en Marcos Juárez, Córdoba, Argentina. Valores
promedio (media) y desviación estándar (DE).
Table 1. Length and mean temperature of the life cycle (T cycle),
period from sowing date to flowering (DDS-F) and its temperature (T S-F)
and growing degree days (base temperature 8 ºC) (STT8) of 23 cycles between
1968 and 1991, for different sowing dates in Marcos Juárez, Córdoba, Argentina. Average
(media) and standard deviation (DE) values.
DDS-F
T S-F
(Día juliano)
(ºC días)
1 de agosto Media
estimados de sumas térmicas correspondientes a cada fecha de siembra potencial,
hubo una variabilidad interanual reducida en las variables relacionadas con el
comportamiento fenológico del cultivo, que se pone de manifiesto por los
valores de desviación estándar, en todos los casos inferiores a 8% del valor
promedio correspondiente. Mientras que para una misma fecha de siembra las
sumas de temperatura o la duración de las etapas de desarrollo no se modifican
notablemente de un año a otro, las diferencias son de mayor magnitud cuando se
comparan las distintas fechas de siembra tentativas. De aquí se desprende que
los valores medios de la duración de las etapas de desarrollo para cada fecha
de siembra pueden ser utilizados en las diferentes campañas o ciclos sin
cometer con ello errores muy apreciables. Además, se debe tener en cuenta que
en este estudio, las imágenes procesadas corresponden a valores de NDVI
compuestos de 10 días, lo que limita la precisión del análisis.
La Figura 2 se presenta a fin
de verificar de manera gráfica el comportamiento de la rutina fenológica que se
utiliza en la evaluación, especialmente durante la etapa reproductiva por su
importancia sobre el rendimiento del cultivo de maíz (Dale y Daniels, 1995). Al
resultado de la época del año en que transcurre el subperíodo reproductivo de
acuerdo a las estimaciones del modelo, se superpuso la fecha estimada en que
sucede la floración de los cultivares de uso en la región.
De esta forma, la ocurrencia estimada
de la fase de floración de los cultivares más difundidos en Marcos Juárez, para
todas las fechas de siembra, se cumple en un momento aproximadamente central
del subperíodo reproductivo (Figura 2 ), que es determinado por el modelo
fenológico utilizado para discriminar las etapas de desarrollo del maíz.
Asimismo, se manifiesta el acortamiento de la etapa vegetativa a medida que la
fecha de siembra se retrasa (Warrington y Kanemasu, 1983), alcanzando en las siembras
tardías de diciembre una extensión inferior al 50% respecto a las siembras más
tempranas de agosto, cuando esta etapa se prolonga entre 70 y 80 días. En
cuanto al tiempo a floración, para las fechas del 1 y del 15 de diciembre se
estimaron 53 y 52 días, respectivamente. Estos valores son similares a los
observados en Marcos Juárez para las fechas de siembra más tardías, que es de
49 días para los cultivares de ciclo corto-intermedio y de 54 días para los de
ciclo largo (Vallone et al., 2003).
Relación entre el rendimiento
departamental de maíz y el NDVI durante cada etapa de desarrollo del cultivo
Hayes y Decker (1996) en el cinturón
del maíz de EE.UU., Mika et al. (2002) en Hungría, y Mkhabela et al.
(2005) en Swazilandia, han mostrado que los datos del NOAA-AVHRR pueden ser
utilizados para explicar una parte sustancial de la variabilidad del
rendimiento de maíz sobre grandes extensiones geográficas. En este mismo
sentido, se estableció la relación entre el rendimiento estimado de maíz y el
valor de NDVI promedio del Departamento Marcos Juárez, con el propósito de
discriminar la influencia de cada etapa de desarrollo en la productividad de
esta región. El análisis de correlación, en general, expresa una asociación
positiva entre el NDVI acumulado en cada etapa y el rendimiento de maíz (Figura 3 ).
La correlación entre el NDVI de cada
etapa de desarrollo y la productividad global del departamento cambia a medida
que son consideradas diferentes fechas de siembra (Figura 3 ). De todos
modos, la etapa reproductiva, para cualquier fecha de siembra, expresa siempre
una elevada asociación con el rendimiento, alcanzando valores de correlación de
carácter significativo en todos los casos al nivel de 5% y, en algunas fechas
superiores a 1%. Este comportamiento se explica por cuanto en la etapa
reproductiva ocurre la floración, momento en que el maíz tiene mayor
sensibilidad al estrés hídrico (Dale y Daniels, 1995; Sadrás y Calviño, 2001).
En las fechas de siembra tempranas, el subperíodo de maduración también tiene
una alta capacidad para explicar la variabilidad, en tanto en las fechas
tardías es la etapa vegetativa la que exhibe esta mayor capacidad. El análisis
conjunto de las Figuras 2 y 3 revela que la fecha de siembra del
15 de octubre (día 288), con su ciclo comprendido aproximadamente entre los
días 290 y 410, acusa correlación significativa en todas las etapas de
desarrollo, probablemente como consecuencia de ser la fecha de siembra más
difundida en la región. Esta información puede ser útil a fin de considerar una
estrategia para elaborar algún sistema de pronóstico de rendimiento para la
región que considere la evolución del área sembrada conforme avanza la
estación. Modelo de estimación
Se desarrolló un modelo empírico de
estimación del rendimiento departamental de maíz, ponderando el efecto parcial
del NDVI sobre el rendimiento durante cada etapa fenológica. Unganai y Kogan
(1998) utilizaron este procedimiento para una región del SE de Africa,
considerando como variables independientes sólo el NDVI de los períodos
semanales que presentaban correlación significativa. El denominador del
coeficiente de ponderación wj se obtuvo de la suma de R2j
de estas etapas de desarrollo. Los coeficientes de correlación y regresión de
los modelos obtenidos para cada fecha de siembra se presentan en el Cuadro 2.
Cuadro 2. Coeficientes de
regresión (a: intercepción y b: pendiente) y determinación (R2) de
los modelos de estimación del rendimiento para cada fecha de siembra considerando
el efecto sólo de los subperíodos que presentan influencia
significativa (P < 0,05) (Ver Figura 3 ). Table 2. Regression (a: interception and b: slope) and determination
(R2) coefficients of yield estimation models for each sowing date
considering only periods highly significant (P < 0.05) (See Figure 3).
Fecha de siembra (día del año)
18.728,9
17.603,7
16.629,4
15.866,4
18.815,0
16.951,0
16.120,2
14.691,6
14.497,4
-5.917,6
-5.451,2
-5.073,0
-4.798,0
-6.273,6
-5.139,7
-4.798,6
-4.431,8
-4.530,2
A partir de estos modelos, que
constituyen expresiones relativamente simples, se obtienen estimaciones que
explican alrededor de 80% de la variabilidad interanual del rendimiento
departamental. De acuerdo a los resultados que se obtienen para las siembras
tempranas del 1 de septiembre (244) y del 1 de octubre (274), cuando en ambos
casos se alcanza un R2 máximo de 0,84, sería factible elaborar una
proyección anticipada del rendimiento desde finales de enero y mediados de
febrero, es decir un par de meses antes de la cosecha. Este análisis coincide en términos de anticipo con los resultados obtenidos por
Mkhabela et al. (2005). Los resultados también confirman que
a los efectos de pronosticar el rendimiento de maíz por medios satelitales es
conveniente emplear distintas fechas de muestreo (análisis multitemporal)
durante el ciclo (Chang et al., 2003). Resultados de Shanahan et al.
(2001), quienes emplearon el índice GNDVI para correlacionar con el rendimiento
de maíz, obtuvieron coeficientes de 0,7 y 0,92 en las dos campañas que
analizaron, y los valores más altos los obtuvieron durante la etapa del llenado
de granos. CONCLUSIONES El esquema de etapas fenológicas
utilizado ofrece una delimitación confiable del calendario del cultivo de maíz
en el Departamento Marcos Juárez, en particular con respecto a la ocurrencia
estimada de la etapa reproductiva. La variabilidad interanual que presenta la
duración de los distintos subperíodos es reducida con respecto a las diferencias
que acontecen entre fechas de siembra. En cualquier fecha de siembra tentativa,
el valor de NDVI durante la etapa reproductiva expresa siempre una elevada
asociación con el rendimiento. En las fechas de siembra tempranas, el NDVI
acumulado durante la etapa de maduración también tiene una alta capacidad para
explicar la variabilidad del rendimiento; mientras que en las tardías es la
etapa vegetativa, en cambio, la que exhibe esta mayor capacidad. Un modelo
desarrollado con esta información permite estimar con buena precisión el
rendimiento de maíz desde finales de enero y febrero, lo que se anticipa en un
par de meses a la cosecha. LITERATURA CITADA Agbu, P.A., and
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