Abstract:
El presente proyecto se origina de la necesidad de satisfacer la alta demanda alimentaria, que cumplan con los niveles de nutrición adecuados, para lo cual las técnicas de teledetección han sido de gran utilidad porque permite producir alimentos de alta calidad de forma sostenible. Este estudio pretende analizar la respuesta espectral tras la aplicación de nanofertilizantes y la presencia de Antracnosis en el lupino (Lupinus mutabilis Sweet) mediante imágenes obtenidas por cámaras multiespectrales acopladas a drones y el uso de espectroradiómetro, en la zona del IASA I (Sangolquí), para mejorar su cadena productiva. Para la determinación de la variabilidad espectral, se sintetizó nanopartículas quelatadas de Fe y Zn a una concentración de 80 ppm, las mismas que se aplicaron vía foliar con un diseño completamente al azar (DCA) para las dos variedades de lupino i) 450 Andino y ii) F5 (ECU-2658 x ECU-8415) en tres estados fenológicos. Con los datos espectrales obtenidos del espectroradiómetro y los ortomosaicos generados a partir de las imágenes multiespectrales se calcularon los índices de vegetación (NDVI. DVI, RDVI y TNDVI), a los cuales se les estudió estadísticamente bajo un análisis de varianza ANOVA y Tukey, también se elaboró una biblioteca espectral. Además, para la detección de antracnosis en el estado reproductivo, se tomaron muestras georreferenciadas de plantas sanas y enfermas (afectadas por antracnosis) e imágenes multiespectrales a las alturas de 20 y 30 m, para la generación de ortomosaicos que mediante métodos de clasificación supervisada (Random Forest, CART y SVM), fueron clasificados en dos niveles de acuerdo a las muestras tomadas. Como resultado se determinó, que existe variabilidad espectral en los tratamientos con nanopartículas de hierro y zinc, destacando que la variedad de lupino F5 muestra una mejora del 2% en la vigorosidad del cultivo tras aplicar nanopartículas quelatadas de zinc en los estados fenológicos de desarrollo vegetativo y floración, aseverando que existe mejoría del protocolo previamente utilizado por Martínez & Yanchatipán, (2020). Con respecto a las clasificaciones, al validar los métodos de clasificación supervisada mediante matriz de confusión e índice kappa, se demostró que CART detectó con mayor precisión la presencia de Antracnosis.
