Optimización de la cartografía de malas hierbas mediante técnicas geoestadísticas y teledetección con UAV

Se evalúa una metodología para la cartografía de malas hierbas en época tardía del cultivo combinando datos espaciales georreferenciados (variable primaria) con información espectral (variables secundarias). Como variable 1ia se ha estudiado Papaver rhoeas L. en trigo y como variables 2ias: las bandas Rojo, Verde, Azul y NIR (Near-InfraRed) de imágenes UAV (Unmanned Aerial Vehicles) tomadas en campo el día del muestreo. Se comparan dos tipos de estimadores: krigeado ordinario (análisis de la variable 1iª) y cokrigeado (análisis incorporando variables 2ias). La comparación de la precisión de los mapas de infestación obtenidos se ha realizado en base a la incertidumbre de las estimas. Los resultados muestran que la incorporación de variables secundarias espectrales al proceso de interpolación geoestadística mejora la estimación de la variable 1ia, especialmente cuando se incluye en el análisis la banda Verde.