Identificación de la deficiencia de magnesio en pepino mediante espectroradiometría

Abstract

La utilización de sensores remotos se describe como una técnica de diagnóstico nutrimental promisoria en diferentes aspectos de la agricultura. En este sentido, el presente trabajo tuvo como objetivo determinar estrés por magnesio en pepino, a través de técnicas de percepción remota. Se determinó la reflectancia de hojas recientemente maduras de pepino mediante el uso de Radiómetro, y de imágenes obtenidas con escáner y con cámara digital; también se estimó la concentración de clorofila utilizando un medidor portátil (SPAD 502) y la concentración de magnesio de referencia fue determinada por espectrofotometría de emisión atómica. A partir de estas mediciones se generaron modelos de tipo polinómico, logarítmico y exponencial para relacionar las propiedades ópticas con la concentración de magnesio en hojas recientemente maduras. El método que utilizó las imágenes de escáner fue el que presentó el modelo matemático con mayor grado de asociación (R2 = 0.89), y mostró potencial para extenderse a campo, sin embargo se requiere estandarizar los procesos de obtención de reflectancias y establecer modelos para diferentes cultivos. _______________ IDENTIFICATION OF MAGNESIUM DEFICIENCY IN CUCUMBER BY SPECTRORADIOMETRY. ABSTRACT: The use of remote sensing is described as a promising nutrient diagnosis technique in different aspects of agriculture. In this sense, the present study was established to determine magnesium stress in cucumber, through remote sensing techniques. Reflectance was determined in recently mature leaves of cucumber through the use of radiometer and images obtained with scanner and digital camera, also the concentration of chlorophyll was estimated using a portable meter (SPAD 502). The concentration of magnesium in leaves was determined by atomic emission spectrophotometry. From these measurements were generated models polynomial, logarithmic and exponential to relate the optical properties with magnesium concentration in recently mature leaves. The scan images method presented the mathematical model with the highest degree of association (R2 = 0.89), and showed potential to be expanded into field conditions, however is required to standardize reflectance measurements and establish models for different crops.