Relación salinidad-cultivo caña de azúcar determinada por teledetección en la Empresa Azucarera

Abstract

El objetivo de la investigación fue determinar la relación existente entre la salinidad del suelo y el estado de la vegetación en áreas de la UEB Central Azucarero Urbano Noris en la provincia de Holguín. La imagen utilizada se corrigió radiométricamente con el uso del software QGis 3.10 A Coruña y se determinaron los índices NDVI y SI. Mediante un muestreo al azar en 10 unidades de producción se extrajeron los valores en 50 puntos separados a 100 metros para la determinación en el software Statgraphics Plus 5.0 del análisis de regresión entre el índice de salinidad y el de vegetación y la interpretación de sus estadígrafos. El uso del NDVI como indicador del estado de la vegetación arrojo la presencia de vastas áreas bajo estrés con valores inferiores a 0, 5 al igual que el índice salino mostró una alta proporción de tierras con alto contenido de sales con índices negativos de -1 hasta 0. El uso de la teledetección para la determinación de la salinidad del suelo arrojó que entre estos existe una correlación negativa de un -88, 44 % y una determinación de 71,25 % lo cual define una dependencia inversa entre ambas variables.

The objective of the research was to determine the relationship between soil salinity and the state of the vegetation in areas of the UEB Central Azucarero Urbano Noris in Holguín province. The image used was corrected radiometrically with the use of the QGis 3.10 A Coruña software and the NDVI and SI indices were determined. By means of a random sampling in 10 production units, the values were extracted in 50 points separated at 100 meters for the determination in the Statgraphics Plus 5.0 software of the regression analysis between the salinity index and the vegetation index and the interpretation of their statistics. The use of the NDVI as an indicator of the state of the vegetation showed the presence of vast areas under stress with values lower than 0.5, just as the saline index showed a high proportion of soils with high salt content with negative indices from -1 to 0. The use of remote sensing to determine soil salinity showed that between these there is a negative correlation of - 88.44% and a determination of 71.25%, which defines a inverse dependence between both variables.