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Resumen
Los sensores remotos de diversas plataformas satelitales representan
una herramienta para apoyar la toma de decisiones; la necesidad de
contar con información ordenada y confiable sobre fenómenos de pro-
ducción, establecimiento y manejo de áreas agrícolas motivó la ejecu-
ción de esta investigación que tuvo como objetivo analizar la
separabilidad espectral de cultivos agrícolas del módulo 9 en el munici-
pio de Meoqui, Chihuahua. Se utilizó el plano digital vectorizado del
Distrito de Riego 005 y se georreferenció a través de puntos de control
terrestre localizados mediante sistemas de posicionamiento global. Los
puntos de control terrestre fueron ubicados en las imágenes compues-
tas de Landsat TM y en las cartas topográ-ficas escala 1:50,000. En
las parcelas bajo muestreo se realizó el análisis de separabilidad es-
pectral de los cultivos de chile, nogal, cebolla, sandía y alfalfa, utilizan-
do ventanas de 3x3 pixeles para colectar valores de reflectancia para
cada banda de Landsat TM. Estadísticas descriptivas apoyaron la dis-
criminación espectral. Se obtuvo un plano cartográfico digital del Mó-
dulo 9 del Distrito de Riego 005, orientado y georreferenciado con buen
nivel de precisión. El análisis espectral de los cinco cultivos evaluados
concentra la mayor parte de la información en un rango de 45 ND’s
(números digita-les), con valores mínimos de 80 ND’s y máximos de
125 ND’s en las bandas visibles del espectro. La banda 3 mostró ma-
yor capacidad para separar las firmas espectrales en comparación al
resto de las bandas. Para el análisis simultáneo de los cinco cultivos y
la generación de mapas a partir de clasificaciones exitosas, se sugiere
utilizar las bandas 1, 2, 3 y 7, debido a que ofrecen mayor información,
ya que ubican en forma precisa y sin confusión las distintas fir-mas
espectrales de los cultivos.
Palabras claves: Números Digitales, Landsat TM, Firma Espectral.
Abstract
Remote sensors from diverse satellite platforms provide a
tool to support decision-making. However,the need to have
reliable and ordenated information on production, establish-
ment and management of crops areas triggered this project.
The objective is to analyze the spectral separability of agri-
cultural crops of Module 9 in Meoqui county in Chihuahua
state. To develop this project, the vectorized digital plane of
Irrigation District 005 was geo-referenced through landmarks
located by global positioning systems. The landmarks were
positioned in several composited Landsat TM images in a
scale of 1:50,000. In the sampled areas, the spectral separa-
tion analysis of the main crops (chile, pecan, onion, water-
melon and alfalfa) was done using 3x3 pixel windows to ob-
tain reflectance values for each Landsat TM band. Descrip-
tive statistics supported the spectral discrimination. A carto-
graphic map was obtained from Irrigation Module 9 of the
district, directing and geo-referenced with high precision. The
spectral analysis of the five crops concentrated most infor-
mation in a rank of 45 ND’s (digital numbers) with 80 mini-
mum values and 125 maximums values in the visible spec-
trum bands. Band number 3 showed the best capacity to split
the spectral signature. For the simultaneous analysis of the
five crops and the map generation with successful classifi-
cations, a combination of bands 1, 2, 3 and 7 is proposed
because these bands offer more information which perfectly
and clearly locate different crop spectral signatures.
Key words: Digital Number, Landsat TM, Spectral Signa-
ture.
Separabilidad espectral de cultivos
agrícolas con Imágenes Landsat TM
Spectral separation of
agricultural crops with Landsat TM Images
CARLOS MANJARREZ-DOMÍNGUEZ1,*, CARMELO PINEDO-ÁLVAREZ²,
CRISTINA ELIZABETH VÉLEZ-SÁNCHEZ VERÍN², ALFREDO PINEDO-ÁLVAREZ3
Medio ambiente y desarrollo sustentable Artículo científico
Recibido: Junio 5, 2006 Aceptado: Agosto 28, 2007
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__________________________________
1Estudiante de Posgrado en la Universidad Autónoma de Chihuahua, Facultad de Zootecnia Periférico Francisco R. Almada, Km. 1 de la
Carretera Chihuahua-Cuauhtémoc. C. P. 31031. Chihuahua, Chih. México. Tel. (614) 434-0303.
2Profesores-investigadores de la Facultad de Zootecnia, Universidad Autónoma de Chihuahua. Periférico Francisco R. Almada, Km. 1 de
la Carretera Chihuahua-Cuauhtémoc. C. P. 31031. Chihuahua, Chih. México. Tel. (614) 434-0303. cpinedo@uach.mx.
3Estudiante de Posgrado en la Universidad Autónoma de Chihuahua, Facultad de Zootecnia Periférico Francisco R. Almada, Km. 1 de la
Carretera Chihuahua-Cuauhtémoc. C. P. 31031. Chihuahua, Chih. México. Tel. (614) 434-0303. apinedoa@yahoo.com.mx.
*Dirección electrónica del autor de correspondencia: carlosmd23@hotmail.com.
CARLOS MANJARREZ-DOMÍNGUEZ, CARMELO PINEDO-ÁLVAREZ, CRISTINA ELIZABETH VÉLEZ-SÁNCHEZ VERÍN, ALFREDO PINEDO-ÁLVAREZ:
Separabilidad espectral de cultivos agrícolas con Imágenes Landsat TM
Introducción
os sensores remotos integrados a sistemas de información geográfica presentan
un uso cada vez más frecuente en la producción agrícola, principalmente monitoreo
y mapeo de plagas (Holmstrom et al., 2001), aplicación de agricultura de preci-
L
sión (MacRae, 1989) y modelación espacial para la predicción de cosechas (Johnson,
1989). Estas herramientas representan un soporte importante para apoyar la toma de
decisiones mediante sistemas de planeación a escala regional en los distritos de riego
(Alexandre et al., 2005).
Actualmente existe una variedad de
satélites de diferente resolución espacial,
temporal y espectral apropiados para va-
rias aplicaciones agrícolas (Moran et al.,
2002). A este respecto, los sensores remo-
tos ofrecen técnicas metodológicas que
pueden ser útiles debido a su análisis si-
nóptico, dada su alta información espacial
y sus mediciones frecuentes de una par-
cela en el campo (Nieuwenhuis y Mucher,
1998). La plataforma Landsat TM propor-
ciona información en las regiones térmicas,
visibles e infrarrojas del espectro electro-
magnético utilizadas en múltiples aplicacio-
nes agrícolas como programación de rie-
gos, predicción de cosechas, detección de
plagas y enfermedades, y mas reciente-
mente en contaminación y fertilidad de sue-
los (Henríquez et al., 2005).
Sun (2000) resalta la importancia del
uso de sensores remotos para el monitoreo
dinámico del crecimiento de los cultivos y
la estimación de las cosechas en China
basados en los principios biofísicos de la
percepción remota. Setter et al. (2000) uti-
lizaron imágenes multitemporales Landsat
TM del mismo año para caracterizar la agri-
cultura y relacionar la cobertura en diferen-
tes tipos de suelo al oeste de Oregon, USA.
Raupenstrauch y Selige (1998) menciona-
ron que un monitoreo de clasificación de
cultivos puede estimar el nivel de balance
de nutrientes en los campos agrícolas, con
el fin de evitar riesgos ecológicos.
En ambientes agrícolas, las respues-
tas espectrales en los estados iniciales de
crecimiento y en las etapas finales del cul-
tivo muestran una mezcla compleja entre
el suelo y la vegetación que varían de
acuerdo con la localización de las áreas
de cultivo, por lo que el conocimiento de
respuestas espectrales in situ es útil para
caracterizar las condiciones de las parce-
las en producción (Senay et al., 2000). En
el dominio del espectro del infrarrojo cer-
cano y medio cercano (700 a 1300 µm), la
reflectividad de las hojas es controlada por
su estructura celular y muestra los valores
más altos de reflectividad, mientras que en
el espectro visible (400 a 700 µm), la reflec-
tividad está controlada por la concentración
de pigmentos en la hoja, principalmente clo-
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rofila y carotenoides (Curran, 2005). Sin
embargo, persiste una falta de entendi-
miento del comportamiento espectral de la
reflectividad del follaje de los cultivos, el
cual obedece a principios biofísicos y bio-
químicos (Paz-Pellat et al., 2005). En este
sentido, la aplicación de imágenes de sa-
télite representan una herramienta im-
portante para la planeación, manejo y moni-
toreo de cultivos agrícolas en los distritos
de riego en Chihuahua, México, ya que es
posible el manejo de la información para
estimar rendimientos de cosecha y densi-
dad total de siembra, clasificar cultivos,
establecer estrategias de comercialización
y mecanismos que permitan la administra-
ción sustentable de los recursos agrícolas
en la región.
Por lo antes expuesto, el objetivo prin-
cipal de este estudio fue determinar la
separabilidad espectral de los principales
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Separabilidad espectral de cultivos agrícolas con Imágenes Landsat TM
Figura 1. Localización del Módulo 9 dentro del
Distrito de Riego 005 en Chihuahua.
cultivos agrícolas que convergen en el área
de estudio: chile (Capsicum Nahum), no-
gal (Junglas regia), cebolla (Allium cepa),
alfalfa (Medicago sutiva) y sandía (Citrullus
vulgaris).
Materiales y métodos
El estudio se realizó en el Módulo 9 del
Distrito de Riego 005 en el estado de
Chihuahua (Figura 1), ubicado entre los 27o
76´ latitud norte y 105o 19´ longitud oeste,
con una altitud promedio de 1,165 msnm
(INEGI, 1999).
En un área estimada de 8500 hectá-
reas sobresalen los cultivos de alfalfa, san-
día, cebolla, chile y nogal. De acuerdo al
sistema de Koppen, el clima es seco, des-
értico, con el régimen de lluvias en el vera-
no y muy extremoso. Las temperaturas me-
dias mensuales varían de 10.5 a 30 oC, con
un promedio anual de 15 ºC y una oscila-
ción aproximada de 17 ºC. El periodo libre
de heladas es de 172 a 286 días, con una
media de 229 días y una probabilidad de
ocurrencia del 50%. La precipitación pro-
medio anual es de 280 mm, de los cuales
el 85% ocurre en el periodo de junio a oc-
tubre. Los suelos, según INIFAP (2003),
son de origen aluvial, identificándose 17
series. En general, los suelos contienen al-
gunas cantidades de carbonato de calcio y
sales de sodio, debido a un drenaje defi-
ciente característico de esta región. En al-
gunas áreas se han acumulado depósitos
de material soluble, dando origen a suelos
salinos y/o sódicos. En cuanto a la hidrolo-
gía, la principal corriente superficial está
formada por el río Conchos y sus tributa-
rios (CONAGUA, 2002).
Como fuentes de datos se utilizaron
imágenes del satélite Landsat TM (Tematic
Mapper) de agosto del 2002 asociadas a
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Separabilidad espectral de cultivos agrícolas con Imágenes Landsat TM
la fecha de desarrollo y cosecha de los
cultivos bajo estudio. Para la ubicación de
las parcelas se tomaron datos de referen-
cia en campo como puntos de control te-
rrestre (PCT) mediante un Sistema de Po-
sicionamiento Global con precisión submé-
trica en tiempo real. Debido a la resolución
espacial del instrumento y la resolución
media espacial de las imágenes, éstas se
sometieron a un proceso de corrección geo-
métrica estricto hasta obtener un error de
localización menor al 0.25 de píxel y aso-
ciados a los PCT obtenidos. También se
asoció al plano digital del Módulo 9 con la
inclusión del parcelamiento, padrón, cana-
les y drenes principales, poblaciones y vías
de comunicación.
La selección de los cultivos se obtuvo
por información disponible que permitió
identificarlos de acuerdo a la superficie es-
tablecida y la rentabilidad económica que
originan en el módulo. Los cultivos selec-
cionados fueron alfalfa, nogal, sandía, chi-
le y cebolla. Para extraer la información
espectral, a cada una de las bandas de
Landsat TM se le aplicó un análisis radio-
métrico mediante el despliegue de un histo-
grama de clases, para identificar posibles
ruidos debido al ángulo solar y movimien-
tos del sensor. Posteriormente se realizó
una corrección atmosférica aplicando un
realce de saturación con puntos, para eli-
minar los efectos de nubosidad, poluentes
y otros factores atmosféricos que afectan
principalmente el sector visible.
La información espectral de los culti-
vos se analizó mediante estadísticos des-
criptivos básicos. Para conocer el conteni-
do espectral y redundancia de información
de las bandas de Landsat TM,se aplicó un
Análisis de Componentes Principales
(ACP) que permitió detectar, mediante ma-
trices, las bandas menos correlacionadas
para construir las composiciones en falso
color (selección de bandas) y estratificar
las escenas en subescenas para un análi-
sis con mayor detalle, de acuerdo a los pro-
cedimientos sugeridos por Eastman (1992).
Este procedimiento permitió además detec-
tar cambios en la cobertura de clases del
módulo agrícola.
Para generar el plano digital actualiza-
do fue necesario asociar la geometría del
plano a las cartas topográficas previamen-
te adquiridas. Se localizaron los PTC a par-
tir de elementos identificables en el terre-
no y la utilización de una subescena de la
imagen de satélite del área. Estas fuentes
de datos y los procedimientos de remues-
treo geométrico mediante funciones polino-
miales de tipo linear, cuadrático y cúbico y
con un método de remuestreo por el veci-
no más cercano, permitió obtener un error
de localización (cuadrado medio del error)
menor a 0.3 de la resolución píxel del saté-
lite, lo cual se consideró suficiente para in-
tegrar los elementos clave y obtener como
producto un plano digital con la orientación
correcta y bajo un sistema de coordena-
das confiable.
A las parcelas bajo muestreo mayores
a tres hectáreas se les tomaron datos de
ubicación, condición y producción, lo cual
representó el 10% de las parcelas estable-
cidas. La aplicación del análisis multiva-
riado mediante técnicas de ACP ayudó a
generar varios componentes, a partir de los
cuales se detectaron diferencias entre los
cultivos. Este proceso facilitó el registro de
los datos necesarios para establecer la
identificación en la imagen del satélite y co-
lectar los ND’s de la firma espectral de cada
cultivo. La Figura 2 resume las actividades
de la metodología empleada en este estu-
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Resultados y discusión
El análisis de las bandas de Landsat TM
mostraron su capacidad para definir la
separabilidad espectral de los cinco culti-
vos evaluados (Figura 3).
Las bandas visibles del espectro dis-
criminaron la mayor parte de la información
INFORMACIÓN DE CAMPO
SELECCIÓN DEL
ÁREA DE ESTUDIO
GENERACIÓN DEL
MAPA DIGITAL
UBICACIÓN DE LAS
UNIDADES DE MUESTREO
VARIABLES A MEDIR
INFORMACIÓN
DOCUMENTAL
UBICACIÓN
DIGITAL
(GPS) DE LOS PCT
CLIMATOLÓGICAS
ESTABLECIMIENTO
MANEJO
RENDIMIENTO
INFORMACIÓN DE LABORATORIO
PREPARACIÓN
DE LA IMAGEN
PROCESAMIENTO DE LA
IMAGEN DEL SATÉLITE
GEORREFERECIACIÓN
DEL ÁREA DE ESTUDIO
DIGITALIZACIÓN DE LOS
ELEMENTOS DE ESTUDIO
CREACIÓN DEL ARCHIVO
FIRMA
ANÁLISIS DE BANDAS
RECLASIFICACIÓN
DE LA NUEVA IMAGEN
CALCULAR EL ÁREA
DE LA NUEVA IMAGEN
CLASIFICADA
OVERLAY DE LA BANDA
SELECCIONADA
COMPARAR CON
LA INFORMACIÓN
DE CAMPO
ANÁLISIS RADIOMÉTRICO,
CORRECCIÓN
ATMOSFÉRICA,
CORRECCIÓN
GEOMÉTRICA, DE
ACUERDO A LOS
PROCEDIMIENTOS
SUGERIDOS POR
EASTMAN (1992)
ANÁLISIS ESTADÍSTICO
DE LA INFORMACIÓN
GENERACIÓN DE MODELOS
DE PREDICCIÓN
MAKESIG
SIGCOM
HISTOGRAMA
OVERLAY
RECLASS
ÁREA
CARLOS MANJARREZ-DOMÍNGUEZ, CARMELO PINEDO-ÁLVAREZ, CRISTINA ELIZABETH VÉLEZ-SÁNCHEZ VERÍN, ALFREDO PINEDO-ÁLVAREZ:
Separabilidad espectral de cultivos agrícolas con Imágenes Landsat TM
dio, que comprende el trabajo de campo y
laboratorio para finalmente integrar la in-
formación de cada módulo y obtener los
resultados finales del experimento.
Para el mapeo de los usos del suelo y/
o tipos de cubierta se utilizó el método de
clasificación supervisada, aplicando la téc-
nica de máxima probabilidad gaussiana
conforme a los procedimientos sugeridos
por Greenle (1993). La evaluación de la
precisión del plano y de los mapas se rea-
lizó mediante la estimación del porcentaje
de píxeles de entrenamiento correctamen-
te clasificados.
Figura 2. Esquema metodológico.
Figura 3. Separabilidad espectral de cultivos
agrícolas.
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CARLOS MANJARREZ-DOMÍNGUEZ, CARMELO PINEDO-ÁLVAREZ, CRISTINA ELIZABETH VÉLEZ-SÁNCHEZ VERÍN, ALFREDO PINEDO-ÁLVAREZ:
Separabilidad espectral de cultivos agrícolas con Imágenes Landsat TM
espectral en un rango de 45 ND’s, con va-
lores mínimos de 80 y máximos de 125
ND’s. En cambio, las bandas 5 y 7 del sec-
tor infrarrojo presentaron rangos de 120 a
180 ND’s, con excepción de la banda 4,
que mostró confusión para la discrimina-
ción de los cultivos, principalmente cebo-
lla, nogal y sandía.
La Figura 4 presenta el comportamien-
to de las bandas en relación a los cultivos
evaluados. La banda 2 muestra los niveles
más bajos de ND’s para los cultivos de al-
falfa, nogal y cebolla, mientras que la ban-
da 4 los presenta para chile y sandía. Al
inverso, los ND’s se incrementan en las
bandas restantes, a partir del cual la ban-
da 5 presenta los valores máximos de re-
flectancia.
Lo anterior se explica porque en el do-
minio del espectro del medio cercano y le-
jano infrarrojo (700 a 1300 µm), la reflec-
tividad de las hojas es controlada por su
estructura celular (Curran, 2005), a excep-
ción del cultivo de cebolla, que presenta
una hoja formada por el “filodio”, que es la
parte verde y fotosintéticamente activa de
la planta con los márgenes foliares solda-
dos, dando una apariencia de hoja hueca.
La información obtenida coincide con
los resultados de separabilidad espectral
para clases forestales obtenidos por Pinedo
Figura 4. Comportamiento de las 6 bandas de la
imagen en los cinco cultivos estudiados.
Figura 5. Separabilidad espectral de cultivos
agrícolas.
et al. (1998), que encontraron ND’s estre-
chos o casi similares para las bandas visi-
bles, mientras que las máximas diferencias
entre las clases se observaron en las ban-
das del sector cercano y mediano infrarro-
jo. Las diferencias atribuibles a estas ban-
das pueden ser debidas a la separabilidad
espectral en los gradientes de humedad en
vegetación y suelo.
Para mejorar el nivel de separabilidad
espectral entre bandas se omitió el uso de
las bandas 4 y 7, debido a que integran la
información espectral en un rango estre-
cho de ND’s. Debido a ello, para generar
mapas de zonificación agrícola para el área
de estudio es conveniente utilizar las ban-
das de Landsat TM que mostraron la ma-
yor separabilidad espectral (B1, B2, B3 y
B5), ya que ubican perfectamente y sin
confusión las distintas firmas espectrales
de los cultivos mostrados en la Figura 5,
en donde se observa que los cultivos de
chile y sandía presentan los ND’s más al-
tos en todas las bandas, mientras que los
cultivos perennes (nogal y alfalfa) mues-
tran valores inferiores a los 91 ND’s. De
este conjunto, la banda que discriminó
mejor los cultivos fue la banda 3.
Para confirmar lo anterior, el Cuadro 1
muestra cómo en rangos medios de 80
ND’s se detecta el cultivo de alfalfa, en 92
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CARLOS MANJARREZ-DOMÍNGUEZ, CARMELO PINEDO-ÁLVAREZ, CRISTINA ELIZABETH VÉLEZ-SÁNCHEZ VERÍN, ALFREDO PINEDO-ÁLVAREZ:
Separabilidad espectral de cultivos agrícolas con Imágenes Landsat TM
Cuadro 1.
Estadísticos descriptivos básicos de los valores de reflectancia
de cinco cultivos en el Módulo 9 del Distrito de Riego 005 Delicias.
BANDAS ALFALFA CHILE NOGAL CEBOLLA SANDÍA
B1
B2
B3
B4
B5
B7
DES-EST.MEDIA DES-EST.MEDIA DES-EST.MEDIA DES-EST.MEDIA DES-EST.MEDIA
87.52
80.85
80.01
131.54
141.54
84.36
11.62
14.01
26.81
19.52
27.01
28.23
107.05
99.82
125.35
82.65
150.53
136.12
11.84
14.25
20.88
12.21
17.56
15.54
91.84
83.42
92.65
95.01
128.64
98.89
8.51
9.18
17.67
10.59
16.39
19.63
97.11
89.62
102.31
97.41
118.72
94.31
13.61
15.31
26.12
16.22
25.87
31.95
126.18
118.21
147.51
92.93
182.13
160.82
13.78
12.34
17.41
20.02
22.90
16.84
ND’s el cultivo de nogal, 102 para la cebo-
lla, 125 para el chile y 147 ND’s para el
cultivo de sandía.
Este método de siembra sugiere la fa-
cilidad para discriminar el cultivo en rela-
ción al resto de los analizados.
Finalmente, el análisis espectral de los
cultivos analizados muestra cómo los cul-
tivos de chile y sandía presentan valores
entre 20 y 30 ND’s más bajos. Lo anterior
permite realizar clasificaciones exitosas uti-
lizando varias mezclas entre las bandas del
satélite.
Conclusiones y
recomendaciones
La aplicación de imágenes Landsat TM
mostró su utilidad para el monitoreo y ma-
nejo de áreas agrícolas debido a su capa-
cidad para diferenciar cultivos agrícolas
mediante técnicas de separabilidad espec-
tral. De las bandas analizadas en este es-
tudio, la banda 3 mostró mayor capacidad
para separar las firmas espectrales en com-
paración al resto de las bandas. No obs-
tante su capacidad para discriminar nive-
les de biomasa, la banda 4 mostró confu-
sión para diferenciar los cultivos, principal-
mente cebolla, nogal y sandía. Los proble-
mas de pixeles mezclados, debido a la baja
resolución espacial de Landsat TM, se me-
joran con las técnicas de separabilidad es-
pectral como las utilizadas en este estu-
dio. Estas técnicas también mejoran la se-
lección de imágenes para obtener mode-
los que permitan predecir el potencial de
producción de las cosechas. La utilización
de procedimientos de remuestreo geomé-
trico permite obtener cartografía digital con
buen nivel de precisión para fomentar la
organización y el acceso a información que
contribuye al ordenamiento parcelario agrí-
cola, diseño de sistemas de riego de ma-
yor funcionalidad, selección de las mejo-
res superficies agrícolas y otras vocacio-
nes propias del suelo.
Literatura citada
ALEXANDRE, M., J. Demattê., D. M. Feitosa., A. C. Vasconcelos and
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• Vol. I, No. 2 • Mayo-Agosto 2007 55
CARLOS MANJARREZ-DOMÍNGUEZ, CARMELO PINEDO-ÁLVAREZ, CRISTINA ELIZABETH VÉLEZ-SÁNCHEZ VERÍN, ALFREDO PINEDO-ÁLVAREZ:
Separabilidad espectral de cultivos agrícolas con Imágenes Landsat TM
Este artículo es citado así:
MANJARREZ-DOMÍNGUEZ, C., C. P. Pinedo-Álvarez, C. E. Vélez-Sánchez y A.Pinedo-Alvarez. 2007. Separabilidad espectral de cultivos agríco-
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SETTER, D. R., W. B. Cohen, M. Berterretche, T. H. Maiersperger y
R. E. Kennedy. 2000. Land Cover Mapping in Agricultural Setting
Using Multiseasonal Thematic Maper Data. Remote Sensing of
Environment. pp 139-155.
SUN, J. 2000. Dynamic Monitoring and Yield Estimation of Crops by
Mainly Using the Remote Sensing Technique in China.
Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. pp 645-650.
Resúmenes curriculares de autor y coautores
CARLOS MANJARREZ DOMÍNGUEZ. En el año 2001 egresó de la Facultad de Ciencias Agrotecnológicas (Antes Fruticultura) de la Universi-
dad Autónoma de Chihuahua (UACH), obteniendo titulación automática por buen desempeño académico. En el 2004 obtuvo su
grado de Maestría en Ciencias especialidad en Manejo de Recursos Naturales por la Facultad de Zootecnia (UACH). Posteriormente
realizó estudios de doctorado en la misma Facultad de Zootecnia; actualmente trabaja en su disertación doctoral sobre el tema de
monitoreo y evaluación de recursos naturales, a través de la clasificación de cultivos agrícolas mediante el uso de la tecnología SIG.
En el periodo del 2001-2003 colaboró en el Laboratorio de Geomática del Departamento de Recursos Naturales, coordinando pro-
yectos de servicios y estudios de impacto ambiental. Desde hace varios años labora en Fundación Produce Chihuahua A. C, como
Jefe del Área Técnica, donde realiza actividades de evaluación y seguimiento de proyectos de investigación. Es profesor de tiempo
parcial de la Universidad Autónoma de Chihuahua e imparte clases en la Facultad de Ciencias Agrícolas y Forestales, así como en
la Facultad de Ciencias Agrotecnológicas.
Vol. I, No. 2 • Mayo-Agosto 2007 •
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CARMELO PINEDO ÁLVAREZ. Teminó su licenciatura en 1978, año en que le fue otorgado el título de Ingeniero Zootecnista por la Facultad
de Zootecnia de la Universidad Autónoma de Chihuahua (UACH). Realizó estudios de posgrado en la Facultad de Contaduría y
Administración (UACH), obteniendo en 1986 el grado de Maestro en Manejo de Recursos Humanos. En el año de 1998 finalizó su
programa doctoral en la Facultad de Zootecnia (UACH), otorgándosele el grado de Doctor in Philosophy con especialidad en Manejo
de Recursos Naturales. Desde 1999 labora en la UACH y posee la categoría de Académico Titular C. Es autor y coautor de numero-
sos artículos publicados en revistas indexadas nacionales e internacionales. Ha participado como ponente en numerosos congresos
científicos y como evaluador de proyectos de investigación y programas educativos. Como profesor, ha dirigido numerosas tesis de
licenciatura, maestría y doctorado. Durante su vida profesional ha sido distinguido con diversos reconocimientos por su productiva
labor científica, siendo sus principales áreas de especialización el monitoreo de recursos naturales y sistema de información geográ-
fica.
ALFREDO PINEDO ÁLVAREZ. En 2002 obtuvo el título de Ingeniero en Ecología, por la Facultad de Zootecnia de la Universidad Autónoma de
Chihuahua (UACH). Realizó estudios de maestría en la Facultad de Zootecnia (UACH), otorgándosele en 2004 el grado de Maestro
en Ciencias con especialidad en Manejo de Recursos Naturales. El M. C. Pinedo está finalizando su programa doctoral y próxima-
mente defenderá su disertación para obtener el grado de Doctor en Ciencias con especialidad en Recursos Naturales, por la Facul-
tad de Zootecnia (UACH). Durante los últimos años ha trabajado en diversos proyectos de investigación relacionados con la modelación
de atributos forestales utilizando tecnología satelital; también ha sido asesor de tesis de licenciatura y su producción académica
incluye 14 resúmenes y 8 artículos en extenso publicados en memorias de congresos científicos.
CRISTINA ELIZABETH VÉLEZ SÁNCHEZ VERÍN. En 1983 obtuvo el titulo de Ingeniero Químico Bromatólogo, por la Facultad de Ciencias
Químicas de la Universidad Autónoma de Chihuahua (UACH). Realizó estudios de doctorado, otorgándosele en 1990 el grado de
Doctor en Ciencias Biológicas, por la Universidad Autónoma de Madrid, España. Durante el 2001 obtuvo su post doctorado con
especialidad en Ciencias Ambientales, en el Centro de Investigaciones de Materiales Avanzados (CIMAV); durante ese periodo
trabajó sobre el aprovechamiento de residuos aplicando procesos químicos y biológicos. La Dra. Vélez ha dirigido tesis de licencia-
tura y posgrado y publicado 20 artículos en revistas arbitradas internacionales; además, su producción académica incluye 18 resú-
menes y 30 artículos en extenso publicados en memorias de congresos científicos, sobre toxicología y farmacología de especies
aviares. La Dra. Vélez es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (S.N.I.) y profesora de tiempo completo de la Facultad de
Zootecnia (UACH), y sus proyectos de investigación están enfocados al monitoreo y evaluación de recursos naturales, entre los que
destaca el desarrollo del proyecto “Diseños de planes de gestión para los residuos pecuarios y tecnologías de aprovechamiento para
la producción de combustibles alternos (biogas) y fertilizantes sólidos”.
CARLOS MANJARREZ-DOMÍNGUEZ, CARMELO PINEDO-ÁLVAREZ, CRISTINA ELIZABETH VÉLEZ-SÁNCHEZ VERÍN, ALFREDO PINEDO-ÁLVAREZ:
Separabilidad espectral de cultivos agrícolas con Imágenes Landsat TM
