Evolución espacial y temporal de cultivo del olivo por efecto del ataque de plagas, utilizando sensoramiento remoto y procesamiento de imágenes satelitales
DOI:
https://doi.org/10.17268/sci.agropecu.2022.013Palavras-chave:
Plagas del olivo, evolución temporal, sensores remotos, firmas espectrales, La Yarada, Desierto AtacamaResumo
El cambio climático, así como la aparición de plagas y enfermedades, están afectando las plantaciones de olivos (Olea europaea L.) y la producción de aceitunas en el mundo, por lo tanto, urge la necesidad de contar con herramientas que nos ayuden a identificar la evolución espacial y temporal de los olivares, respecto al ataque de plagas, como la Orthezia olivicola y el barrenillo del olivo Phloeotribus scarabaeoides. En este trabajo utilizamos información de imágenes satelitales de libre disposición que permitieron realizar el análisis espacial y temporal y la combinación de índices de vegetación. Para la zona de estudio, según los valores del NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) se identificó que la superficie de plantas enfermas va de 42% a 68%, plantas moderadamente sanas de 2% a 18%, y el estado de la plantación considerado como plantas muy sanas con tendencia a 0%, lo que significa que prácticamente el 100% de los olivos se encuentran con algún nivel de afectación. La variación temporal de los índices NDVI, DVI, SAVI, GNDVI, EVI2 y MSAVI, permitieron establecer los estados de afectación como leve, ataque de plagas moderado, severidad del ataque de las plagas sumado al déficit hídrico y ataque de plagas muy fuerte asociado al punto de marchitez permanente.
Referências
Abrook, A. M., Matthews, I. P., Milner, A. M., Candy, I., Palmer, A. P., & Timms, R. G. O. (2019). Environmental variability in response to abrupt climatic change during the Last Glacial-Interglacial Transition (16-8 cal ka BP): Evidence from Mainland, Orkney. Scottish Journal of Geology, 56(1), 30-46.
Andronis, V., Karathanassi, V., Tsalapati, V., Kolokoussis, P., Miltiadou, M., Danezis, C. (2022). Time Series Analysis of Landsat Data for Investigating the Relationship between Land Surface Temperature and Forest Changes in Paphos Forest, Cyprus. Remote Sens. 14, 1010.
Assirelli, A., Romano, E., Bisaglia, C., Lodolini, E. M., Neri, D., & Brambilla, M. (2021). Canopy Index Evaluation for Precision Management in an Intensive Olive Orchard. Sustainability, 13(15), 8266.
Avola, G., Gennaro, S. F. Di, Cantini, C., Riggi, E., Muratore, F., Tornambè, C., & Matese, A. (2019). Remotely Sensed Vegetation Indices to Discriminate Field-Grown Olive Cultivars. Remote Sensing, 11(10), 1242.
Bartz, M., Walk, J., Binnie, S. A., Brill, D., Stauch, G., Lehmkuhl, F., Hoffmeister, D., & Brückner, H. (2020). Late Pleistocene alluvial fan evolution along the coastal Atacama Desert (N Chile). Global and Planetary Change, 190, 103091.
Besnard, G., Gorrilliot, O., Raimondeau, P., Génot, B., El Bakkali, A., Anthelme, F., & Baali-Cherif, D. (2021). Contrasting Genetic Footprints among Saharan Olive Populations: Potential Causes and Conservation Implications. Plants, 10(6), 1207.
Boshkovski, B., Doupis, G., Zapolska, A., Kalaitzidis, C., & Koubouris, G. (2022). Hyperspectral Imagery Detects Water Deficit and Salinity Effects on Photosynthesis and Antioxidant Enzyme Activity of Three Greek Olive Varieties. Sustainability, 14(3), 1432.
Buja, I., Sabella, E., Monteduro, A. G., Chiriacò, M. S., Bellis, L. De, Luvisi, A., & Maruccio, G. (2021). Advances in Plant Disease Detection and Monitoring: From Traditional Assays to In-Field Diagnostics. Sensors, 21(6), 2129.
Burnett, M., & Chen, D. (2021). The Impact of Seasonality and Land Cover on the Consistency of Relationship between Air Temperature and LST Derived from Landsat 7 and MODIS at a Local Scale: A Case Study in Southern Ontario. Land, 10(7), 672.
Caselli, A., & Petacchi, R. (2021). Climate Change and Major Pests of Mediterranean Olive Orchards: Are We Ready to Face the Global Heating? Insects, 12(9), 802.
Chucuya, S., Vera, A., Pino-Vargas, E., Steenken, A., Mahlknecht, J., & Montalván, I. (2022). Hydrogeochemical Characterization and Identification of Factors Influencing Groundwater Quality in Coastal Aquifers, Case: La Yarada, Tacna, Peru. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(5), 2815.
Daliakopoulos, I. N., Grillakis, E. G., Koutroulis, A. G., & Tsanis, L. K. (2009). Tree crown detection on multispectral VHR satellite imagery. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 75(10), 1201-1211.
Ding, Y., Zheng, X., Zhao, K., Xin, X., & Liu, H. (2016). Quantifying the Impact of NDVIsoil Determination Methods and NDVIsoil Variability on the Estimation of Fractional Vegetation Cover in Northeast China. Remote Sensing, 8(1), 29.
Ermida, S. L., Soares, P., Mantas, V., Göttsche, F.-M., & Trigo, I. F. (2020). Google Earth Engine Open-Source Code for Land Surface Temperature Estimation from the Landsat Series. Remote Sensing, 12(9), 1471.
Erten, L., & Yıldız, M. (2011). Screening for resistance of Turkish olive cultivars and clonal rootstocks to Verticillium wilt. Phytoparasitica, 39(1), 83-92.
Feng, J., Sun, Y., Zhang, K., Zhao, Y., Ren, Y., Chen, Y., Zhuang, H., & Chen, S. (2022). Autonomous Detection of Spodoptera frugiperda by Feeding Symptoms Directly from UAV RGB Imagery. Applied Sciences, 12(5), 2592.
Fern, R. R., Foxley, E. A., Bruno, A., & Morrison, M. L. (2018). Suitability of NDVI and OSAVI as estimators of green biomass and coverage in a semi-arid rangeland. Ecological Indicators, 94, 16-21.
González, R., & Campos, M. (1990). Evaluation of natural enemies of the phloeotribus scarabaeoides (bern.) (col: scolytidae) in Granada olive groves. Acta Horticulturae, 286, 355-358.
Khanal, S., KC, K., Fulton, J. P., Shearer, S., & Ozkan, E. (2020). Remote Sensing in Agriculture—Accomplishments, Limitations, and Opportunities. Remote Sensing, 12(22), 3783.
Komba, A. W., Watanabe, T., Kaneko, M., & Chand, M. B. (2021). Monitoring of Vegetation Disturbance around Protected Areas in Central Tanzania Using Landsat Time-Series Data. Remote Sensing, 13(9), 1800.
Latini, A., Foxi, C., Borfecchia, F., Lentini, A., De Cecco, L., Iantosca, D., Serafini, M., Laneri, U., Citterio, M., Campiotti, A., Benelli, G., & Mariani, S. (2019). Tacking the vector of Xylella fastidiosa: geo-statistical analysis of long-term field observations on host plants influencing the distribution of Phylaenus spumarius nymphs. Environmental Science and Pollution Research, 26(7), 6503-6516.
Lima-Cueto, F. J., Blanco-Sepúlveda, R., Gómez-Moreno, M. L., & Galacho-Jiménez, F. B. (2019). Using Vegetation Indices and a UAV Imaging Platform to Quantify the Density of Vegetation Ground Cover in Olive Groves (Olea Europaea L.) in Southern Spain. Remote Sensing, 11(21), 2564
Martos, V., Ahmad, A., Cartujo, P., & Ordoñez, J. (2021). Ensuring Agricultural Sustainability through Remote Sensing in the Era of Agriculture 5.0. Applied Sciences, 11(13), 5911.
Montes-Osuna, N., & Mercado-Blanco, J. (2020). Verticillium Wilt of Olive and Its Control: What Did We Learn during the Last Decade? Plants, 9(6), 735.
Narvaez-Montoya, C., Torres-Martínez, J. A., Pino-Vargas, E., Cabrera-Olivera, F., Loge, F. J., & Mahlknecht, J. (2022). Predicting adverse scenarios for a transboundary coastal aquifer system in the Atacama Desert (Peru/Chile). Science of The Total Environment, 806, 150386.
Neupane, K., & Baysal-Gurel, F. (2021). Automatic Identification and Monitoring of Plant Diseases Using Unmanned Aerial Vehicles: A Review. Remote Sensing, 13(19), 3841.
Nielsen, D. C., & Nelson, N. O. (1998). Black Bean Sensitivity to Water Stress at Various Growth Stages. Crop Science, 38(2), 422–427.
Ozturk, M., Altay, V., Gönenç, T. M., Unal, B. T., Efe, R., Akçiçek, E., & Bukhari, A. (2021). An overview of olive cultivation in Turkey: Botanical features, eco-physiology and phytochemical aspects. Agronomy, 11(2), 295.
Pino-Vargas, E., Chávarri-Velarde, E., Ingol-Blanco, E., Mejía, F., Cruz, A., & Vera, A. (2022). Impacts of Climate Change and Variability on Precipitation and Maximum Flows in Devil’s Creek, Tacna, Peru. Hydrology, 9(1), 10.
Pino, V. (2019a). Los drones una herramienta para una agricultura eficiente: un futuro de alta tecnología. Idesia, 37(1), 75-84.
Pino, E. (2019b). El acuífero costero La Yarada, después de 100 años de explotación como sustento de una agricultura en zonas áridas: una revisión histórica. Idesia, 37(3), 39-45.
Pino, E., Chávarri V., E., & Ramos F., L. (2018). Governability and governance crisis its implications in the inadequate use of groundwater, case coastal aquifer of La Yarada, Tacna, Perú. Idesia, 36(3), 77-85.
Pino, E., Ramos F., L., Mejía M., J., Chávarri V., E., Ascensios T., D., Pino V., E., Ramos F., L., Mejía M., J., Chávarri V., E., & Ascensios T., D. (2020). Medidas de mitigación para el acuífero costero La Yarada, un sistema sobreexplotado en zonas áridas. Idesia, 38(3), 21–31.
Pino, E., Ramos Fernández, L., Avalos, O., Tacora, P., Chavarri, E., Angulo, O., Ascencios Templo, D. R., & Mejía, J. (2019). Factores que inciden en el agotamiento y la contaminación por intrusión marina en el acuífero costero de La Yarada, Tacna, Perú. Tecnología y Ciencias Del Agua, 10(5), 177-213.
Pino, E., Tacora, P., Steenken, A., Alfaro, L., Valle, A., Chávarri, E., Ascencios, D., & Mejía, J. (2017). Efecto de las características ambientales y geológicas sobre la calidad del agua en la cuenca del río Caplina, Tacna, Perú. Tecnología y Ciencias Del Agua, 08(6), 77–99.
Pino V., E. (2021). Conflictos por el uso del agua en una región árida: Caso Tacna, Perú. Diálogo Andino, 65, 405–415.
Pino V., E., Montalván D., I., Vera M., A., & Ramos F, L. (2019). La conductancia estomática y su relación con la temperatura foliar y humedad del suelo en el cultivo del olivo (Olea europaea L.), en periodo de maduración de frutos, en zonas áridas.La Yarada, Tacna, Perú. Idesia, 37(4), 55-64.
Rey, B., Aleixos, N., Cubero, S., & Blasco, J. (2019). Xf-Rovim. A field robot to detect olive trees infected by Xylella fastidiosa using proximal sensing. Remote Sensing, 11(3), 221.
Rodrı́guez, E., Peña, A., Sánchez Raya, A. J., & Campos, M. (2003). Evaluation of the effect on arthropod populations by using deltamethrin to control Phloeotribus scarabaeoides Bern. (Coleoptera: Scolytidae) in olive orchards. Chemosphere, 52(1), 127–134.
Semeraro, T., Buccolieri, R., Vergine, M., De Bellis, L., Luvisi, A., Emmanuel, R., & Marwan, N. (2021). Analysis of Olive Grove Destruction by Xylella fastidiosa Bacterium on the Land Surface Temperature in Salento Detected Using Satellite Images. Forests, 12(9), 1266.
Stein, B. A., Staudt, A., Cross, M. S., Dubois, N. S., Enquist, C., Griffis, et al. (2013). Preparing for and managing change: Climate adaptation for biodiversity and ecosystems. In Frontiers in Ecology and the Environment, 11(9), 502-510.
Vera, A., Pino-Vargas, E., Verma, M. P., Chucuya, S., Chávarri, E., Canales, M., Torres-Martínez, J. A., Mora, A., & Mahlknecht, J. (2021). Hydrodynamics, Hydrochemistry, and Stable Isotope Geochemistry to Assess Temporal Behavior of Seawater Intrusion in the La Yarada Aquifer in the Vicinity of Atacama Desert, Tacna, Peru. Water, 13(22), 3161.
Vono, G., Bonsignore, C. P., Gullo, G., & Marullo, R. (2020). Olive Production Threatened by a Resurgent Pest Liothrips oleae (Costa, 1857) (Thysanoptera: Phlaeothripidae) in Southern Italy. Insects, 11(12), 887.
Waleed, M., Um, T.-W., Khan, A., & Khan, U. (2020). Automatic Detection System of Olive Trees Using Improved K-Means Algorithm. Remote Sensing, 12(5), 760.
Yang, J., Ren, J., Sun, D., Xiao, X., Xia, J., Jin, C., & Li, X. (2021). Understanding land surface temperature impact factors based on local climate zones. Sustainable Cities and Society, 69, 102818.
Zheng, Q., Ye, H., Huang, W., Dong, Y., Jiang, H., Wang, C., Li, D., Wang, L., & Chen, S. (2021). Integrating Spectral Information and Meteorological Data to Monitor Wheat Yellow Rust at a Regional Scale: A Case Study. Remote Sensing, 13(2), 278.
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