Methodology for prediction of corn yield using remote sensing satellite data in Central Mexico

El principal reto de la agricultura en cualquier país, es garantizar la producción de alimentos para su población. La heterogeneidad de condiciones de cultivo del maíz en muchos países, especialmente en México, hace más difícil hacer predicciones de sitios de ocurrencia y de rendimiento antes de l...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Jesús Soria Ruiz, Yolanda Fernández Ordóñez, Rebeca Granados Ramírez
Formato:	article
Lenguaje:	EN ES
Publicado:	Universidad Nacional Autónoma de México 2004
Materias:	sensores remotos maíz rendimiento predicción méxico Geography. Anthropology. Recreation G Geography (General) G1-922
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/c2044f097f684cbd90fe80efc63ca3aa
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description	El principal reto de la agricultura en cualquier país, es garantizar la producción de alimentos para su población. La heterogeneidad de condiciones de cultivo del maíz en muchos países, especialmente en México, hace más difícil hacer predicciones de sitios de ocurrencia y de rendimiento antes de la cosecha. Las predicciones anticipadas a la cosecha son necesarias al gobierno para estimar la cantidad de grano que requiere importar con el fin de afrontar los déficit de producción. Por ello, en este artículo se desarrolla una metodología para la estimación anticipada a la cosecha del rendimiento de maíz, bajo las condiciones de sistemas de producción intensivos en el Centro de México. El método se basa en el análisis multi-temporal de los índices de vegetación normalizados (NDVI) de imágenes de satélite NOAA-AVHRR, grados-calor (DD) y los índices de área foliar (LAI) para predecir ocurrencia en maíz y su rendimiento. En este artículo se discuten los resultados de la aplicación de una metodología generada para identificar áreas de siembra de maíz y predecir su rendimiento en el Centro de México.
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