Pago en línea
Un equipo de investigadores de nuestro programa de Ingeniería Mecatrónica publicó un mapeo sistemático en la prestigiosa revista Land Degradation & Development (LDD) derivado de un estudio titulado “Aplicación de Imágenes Espectrales e Índices de Vegetación en la Producción de Café en América Latina: un mapeo sistemático”, el cual fue elaborado por los docentes: Ph.D. (c) Andrés Felipe Solís Pino, M.Sc. Carlos Iván Vásquez y M.Sc. Saúl Eduardo Ruiz Sarzosa, el egresado joven Investigador Juan David Solarte y los estudiantes de último semestre del Semillero de Investigación en Mecatrónica (SIM): Laura Sofía Caicedo Apraez, quien presentó el artículo como opción de grado, y Andrés Ossa, junto con el investigador externo de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD) Ph.D Efrén Venancio Ramos Cabrera.
LDD, es considerada la revista más importante del mundo en el campo de la degradación de tierras, conservación del suelo y desarrollo sostenible de la editorial WILEY. Su posición en el cuartil Q1 de Scimago reafirma su prominencia global en el campo. En Colombia, ostenta en la categoría A1 en el sistema Publindex del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, el máximo reconocimiento otorgado a revistas científicas en el país. Todas estas distinciones subrayan la relevancia y el impacto potencial de la investigación publicada, posicionándose en la vanguardia del conocimiento en este campo.
Este estudio busca recopilar información científica sobre el uso de imágenes multiespectrales e índices de vegetación en la producción de café en América Latina a través del protocolo PRISMA, el cual es una guía que ayuda a los investigadores a hacer revisiones sistemáticas de manera transparente a investigaciones realizados por otros autores acerca del tema. De esta manera, nuestros investigadores talento Unicomfacauca, analizaron 42 estudios para identificar tendencias importantes y áreas donde falta investigación.
De acuerdo a lo anterior, el principal resultado de esta investigación es que el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) constituye el índice espectral más utilizado, con aplicaciones en la estimación de parámetros biofísicos críticos como la biomasa y el contenido de clorofila. Otros índices como el índice de vegetación de diferencia normalizada verde (GNDVI), el índice de diferencia normalizada de borde rojo (NDRE) y el índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI), también demostraron ser valiosos para evaluar la salud y el desarrollo de las plantas de café.
En el estudio se evidencia una tendencia emergente al integrar las imágenes multiespectrales con técnicas de aprendizaje automático, lo que promete una mayor precisión en la interpretación de datos, considerando que la producción de café es un pilar económico, social y cultural fundamental en América Latina; el estudio, además, reveló una concentración de esfuerzos de investigación en ciertos países de América Latina, particularmente en Brasil, lo que indica oportunidades para expandir la investigación en otras regiones productoras de café.
La principal conclusión del estudio es que la imagen multiespectral, principalmente a través del índice de vegetación, ha emergido como una herramienta valiosa para el monitoreo fenológico y la gestión de la producción de café, ofreciendo varias ventajas sobre los métodos tradicionales.
Esta revisión contribuye a la base de conocimiento existente e identifica futuras direcciones de investigación para la aplicación de imágenes multiespectrales en la producción sostenible de café en América Latina.
