Estimación de la conductividad eléctrica del suelo a partir de información espectral en el cultivo del arroz (Oryza sativa L.)

Abstract

La salinidad del suelo constituye hoy en día uno de los principales procesos de degradación que afecta las tierras bajo riego; y en especial la producción de arroz. La investigación tuvo como objetivo estimar la conductividad eléctrica del suelo mediante información espectral en el cultivo del arroz en el municipio Mayarí, Holguín. La investigación se desarrolló sobre un Vertisol Crómico, los cuales son los más proclives en el territorio a desencadenar procesos de degradación como la salinidad, dado por las prácticas de manejo en el cultivo del arroz. Se utilizaron dos modelos semiempíricos propuestos a partir de índices espectrales diferentes, el NDSI y el IS los cuales se calcularon en el software QGis 3.10 con imágenes multiespectrales del sensor Landsat 8 OLI/TIRS. El NDSI y el SI-ASTER arrojaron la menor determinación y correlación negativa en ambos modelos. El SI y el SI-ASTER producen una sobreestimación de los valores de conductividad eléctrica del suelo (EC ≥ 100%), el NDSI, SSSI.1 y el SSSI.2 indican un contenido moderado de sales en el suelo (EC 20% ˂ EC ≤ 40%). Aunque la utilización de los índices espectrales de salinidad arrojó una alta determinación, el SI y el SI-ASTER indicaron un sobreestimación de la conductividad eléctrica existente en el suelo lo cual podría deberse a la presencia de una saturación de la señal captada por el sensor y reflejada en los índices obtenidos, la cual sobrepasó los valores en los cuales oscila el índice salino.

The salinity of the soil constitutes today one of the main degradation processes that affects the lands under irrigation; and especially the production of rice. The objective of the research was to estimate the electrical conductivity of the soil by means of spectral information in the cultivation of rice in the Mayarí municipality, Holguín. The research was developed on a Chromic Vertisol, which are the most prone in the territory to trigger degradation processes such as salinity, given by management practices in rice cultivation. Two semi-empirical models proposed from different spectral indices were used, the NDSI and the IS, which were calculated in the QGis 3.10 software with multispectral images from the Landsat 8 OLI / TIRS sensor. The NDSI and the SI –ASTER showed the lowest determination and negative correlation in both models. The SI and the SI-ASTER produce an overestimation of the electrical conductivity values of the soil (EC ≥ 100%), the NDSI, SSSI.1 and SSSI.2 indicate a moderate content of salts in the soil (EC 20% ˂ EC ≤ 40%). Although the use of spectral salinity indices yielded a high determination, the SI and the SI-ASTER indicated an overestimation of the electrical conductivity existing in the soil, which could be due to the presence of a saturation of the signal captured by the sensor and reflected in the indices obtained, which exceeded the values in which the saline index oscillates.