000			05302nab|a22004097a|4500
001			68651
003			MX-TxCIM
005			20250321122438.0
008			20251ss2025|||mmx ||ppopp|||00||0|espadd
022			_a2007-7521
022			_a2007-7858 (Online)
024	8		_ahttps://doi.org/10.29059/cienciauat.v19i2.1925
040			_aMX-TxCIM
041			_aspa
100	1		_aMandujano-Bueno, A. _938515
245	1	0	_aAsociación de índices de vegetación RGB con rendimiento y dosis de nitrógeno en trigo harinero
260			_aMexico : _bUniversidad Autónoma de Tamaulipas, _c2025.
500			_aPeer review
500			_aOpen access
500			_aAbstract in English and Spanish
520			_aEl trigo (Triticum aestivum) es un cultivo industrial de primera importancia para México, autosuficiente en la producción de trigo cristalino, pero con déficit de 5 200 000 T anuales de trigo harinero. Esta problemática es multifactorial, algunos de los componentes más importantes son el diferencial entre el rendimiento actual y potencial, así como el manejo deficiente de la fertilización nitrogenada. El objetivo de esta investigación fue determinar si existe correlación significativa entre el Índice de Vegetación estimado a partir de ortofotos en luz visible con el rendimiento y las necesidades de nitrógeno del trigo harinero, para complementar o reemplazar el índice NDVI obtenido con el sensor infrarrojo Greenseeker™, y contribuir con ello a la nutrición racional de las plantas. Se cultivó la variedad Alondra F2014 en Celaya, Guanajuato, México, y se aplicaron 6 tratamientos de fertilización nitrogenada (0 kg/ha a 300 kg/ha de nitrógeno, en incrementos de 60 kg) bajo un diseño de bloques completos al azar con tres repeticiones, durante los ciclos de cultivo OI 2021-2022 y OI 2022-2023. Las variables estimadas fueron rendimiento de grano, los índices de vegetación GLI, TGI, VARI, GRVI y RGBVI, calculados sobre ortofotos construidas a partir de imágenes obtenidas por un vehículo aéreo no tripulado, y el índice NDVI como testigo, medido con el sensor GreenSeeker™; todos ellos estimados semanalmente a partir de 20 d después de la siembra y hasta el inicio de la madurez fisiológica. Los resultados demuestran altos coeficientes de correlación ≥ 0.90 entre todas las variables; y altos coeficientes de determinación, promedio en la etapa de encañe inicial de 0.80 a 0.91 entre los índices RGB y NDVI, y (R2) ≥ 0.86 entre índices VIV con el rendimiento. Los índices VIV, especialmente VARI, pueden emplearse en lugar del NDVI como herramienta para identificar eficientemente las necesidades del cultivo.
520			_aWheat (Triticum aestivum) is an industrial crop of primary importance for Mexico, selfsufficient in the production of durum wheat, but with a deficit of 5 200 000 T of bread wheat per year. This problem is multifactorial, some of the most important components are the difference between current and potential yield, as well as poor management of nitrogen fertilization. The objective of this research was to determine if there is a significant correlation between Vegetation Indices estimated from visible light orthophotos with the yield and nitrogen needs of bread wheat to complement or replace the NDVI indices obtained with the GreenseekerTM infrared sensor, and thus contribute to the rational nutrition of plants. For this purpose, the Alondra F2014 variety was grown in Celaya, Guanajuato, Mexico and six nitrogen fertilization treatments were applied (0 kg/ha to 300 kg/ha of nitrogen, in increments of 60 kg) under a randomized complete block design with three repetitions, during the FW 2021-2022 and FW 2022-2023 crop cycles. The estimated variables were grain yield, the GLI, TGI, VARI, GRVI and RGBVI vegetation indices, calculated on orthophotos constructed from images obtained by an Unmanned Aerial Vehicle, and the NDVI indices as a control, measured with the GreenSeekerTM sensor; all of them were estimated weekly from 20 d after sowing and until physiological maturity. The results show high correlation coefficients, >= 0.90 between all variables, and high coefficients of determination average at the tillage stage from 0.80 to 0.91 between RGB and NDVI indices and (R2) >= 0.86 between VIV indices and yield. Therefore, VIV indices, especially VARI, can be used instead of NDVI as a tool to efficiently identify crop needs.
546			_aText in Spanish
591			_aBuenrostro Rodríguez, J.F. : Not in IRS Staff list but CIMMYT Affiliation
597			_dCentro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT) _dInstituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP)
650		7	_aSoft wheat _2AGROVOC _91265
650		7	_aYields _2AGROVOC _91313
650		7	_aNitrogen fertilizers _2AGROVOC _91190
650		7	_aVegetation index _2AGROVOC _95833
650		7	_aOrthophotography _2AGROVOC _938516
700	1		_aBuenrostro Rodríguez, J.F. _933437
700	1		_aMontero-Tavera, V. _911326
773	0		_dMexico : Universidad Autónoma de Tamaulipas, 2025. _gv. 19, no. 2, p. 176-188 _tCienciaUAT _x2007-7521
856	4		_yOpen Access through DSpace _uhttps://hdl.handle.net/10883/35558
942			_cJA _n0 _2ddc
999			_c68651 _d68643