PCA versus ICA para la reducción de dimensiones de las firmas espectrales en la búsqueda de un índice para la concentración de nitrógeno en planta

Resumen

Los índices espectrales de vegetación han sido ampliamente usados como estimadores del estado nutricional de los cultivos. En este estudio se ha evaluado si es posible mejorar la eficacia de esos índices para estimar la concentración de nitrógeno empleando técnicas de reducción de dimensiones para procesar las firmas espectrales. Además se ha exigido que el modelo sea válido en un amplio rango de condiciones de desarrollo y estados fenológicos, aumentando así las garantías de poder predictivo y reduciendo el esfuerzo de implementación. Se realizó un ensayo agronómico con triticale de doble aptitud (X Triticosecale Wittmack), en cuyo diseño se incluyeron parcelas con diferentes densidades de siembra, aprovechamientos y fertilización. La firma espectral de las hojas se registró con el espectrorradiómetro ASD-FieldSpec3 y la concentración de nitrógeno se determinó mediante el método Kjeldahl. Los factores con efecto en la concentración de nitrógeno fueron identificados mediante el análisis de la varianza y tests de comparación de medias; posteriormente se calculó la firma espectral media para cada uno de los grupos. La reducción de dimensiones se realizó tanto con PCA como con ICA. El análisis de las relaciones entre componentes y concentración de nitrógeno mostró que sólo las componentes obtenidas con PCA generaron un modelo significativo (p = 0,00) con un R2 = 0,68. El mejor índice espectral de vegetación en esta prueba, la reflectancia en verde, obtuvo un R2 = 0,31. Aunque es necesaria una mayor confirmación, en este trabajo se muestra que el PCA puede ser una alternativa válida a los índices espectrales de vegetación.