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Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias

versão On-line ISSN 2071-0054

Rev Cie Téc Agr vol.30 no.1 San José de las Lajas jan.-mar. 2021  Epub 01-Jan-2021

 

ARTÍCULO ORIGINAL

Aplicación de la teledetección espacial al manejo de los recursos hídricos

Dr.C. Alberto Méndez-JocikI  * 

Ing. Anett De Jesús Núñez-PérezII 

Dr.C. Felicita González-RobainaIII 

IEmpresa de Proyectos e Ingeniería del Ministerio de la Agricultura, La Habana, Cuba.

IIUniversidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría”-CUJAE, Marianao, La Habana, Cuba.

IIIInstituto de Investigaciones de Ingeniería Agrícola, Boyeros, La Habana, Cuba.

RESUMEN

La agricultura de regadíos está limitada para dar un seguimiento intensivo del balance hídrico en extensas áreas y la posibilidad de planificar y pronosticar el momento de la aplicación riego a nivel local. Este proceso requiere contar con recursos financieros, materiales y humanos no siempre disponibles. Con el lanzamiento de los sensores satelitales de la Misión Sentinels como parte del Proyecto Copérnico de la Agencia Espacial Europea se presenta una nueva posibilidad de la estimación la evapotranspiración de los cultivos combinando imágenes multiespectrales, informaciones meteorológicas y bases de datos en línea (Prediction of Worldwide Energy Resource. POWER) en el modelo FAO Penman-Monteith. En el trabajo se presentan los primeros resultados operacionales aplicados a tecnologías agrarias a nivel local de la estimación de la evapotranspiración de los cultivos y el balance hídrico para una resolución temporal de un día y una resolución espacial de 10 m. La metodología desarrollada ofrece resultados prometedores, al encontrar relaciones consistentes y significativas, en la validación de esta con los procedimientos estándar.

Palabras clave: evapotranspiración de los cultivos; imágenes multiespectrales; resolución temporal; resolución espacial; NDVI

INTRODUCCIÓN

La agricultura de regadíos es la responsable del consumo del 60% del agua total utilizada en Cuba Herrera et al. (2011), lograr un uso racional de los recursos hídricos en las condiciones actuales, frente a los impactos del cambio climático, es uno de los mayores retos impuestos a la economía.

En este entorno la evapotranspiración es la variable fundamental en la determinación de la demanda hídrica, y constituye el componente crítico del balance de agua y energía en las interacciones clima-suelo-vegetación.

La demanda hídrica de los cultivos y la posibilidad de pronosticar el momento de la aplicación del riego se ha visto limitado por la dificultad de acceder a las estimaciones de la evapotranspiración de los cultivos. La cual depende de informaciones climáticas no siempre disponibles, la incertidumbre en su estimación y la costosa tarea de dar seguimiento al balance hídrico en extensas áreas.

La integración de informaciones meteorológicas, bases de datos en línea y tecnologías de teledetección espacial que proporcionan imágenes satelitales a intervalos regulares, combinadas con parcelas de control, mediante un proceso de validación y ajuste, posibilita hacer efectivo el seguimiento del balance hídrico en extensas áreas agrícolas, e indican una de las posibles vías para la recuperación del "pronóstico de riego" mediante un servicio de asesoramiento al regante.

Los productos generados pueden ser visualizados sobre una infraestructura de datos espaciales con la disponibilidad de las comunicaciones actuales del Ministerio de la Agricultura en la red privada virtual (VPN) y telefonía móvil que puede generar valor añadido al introducir oportunidades de su utilización en entornos rurales, acercando el conocimiento a los productores por medio de la transmisión en línea y tiempo real de la información necesaria para estimar las variables fundamentales para la gestión del riego. El estudio tuvo como objetivo evaluar las alternativas para la realización del balance hídrico combinado de imágenes multiespectrales e informaciones meteorológicas y bases de datos en línea con la metodología FAO-56 de coeficiente dual del cultivo.

MATERIALES Y MÉTODOS

Área de estudio

El estudio se localiza en 7 máquinas de riego de pivote central eléctrico en las áreas agrícolas del Sur de la Provincia de Artemisa en la Empresa Agropecuaria Artemisa. Situada entre las coordenadas 22°44’55” - 22°48’23” de latitud Norte y los 82°42’42” - 82°46’04” de longitud Oeste.

Los suelos son del tipo ferralíticos rojos típicos medianamente profundos y profundos, con buenas propiedades físico-mecánicas. Las principales propiedades hidrofísicas de los suelos se presentan en la Tabla 1.

TABLA 1 Propiedades hidrofísicas de los suelos del área (Cid et al., 2011) 

Prof.(cm) Cc (g g-1) Da a Cc (g cm-3) Dr (g cm-3) Arcilla (%) Limo (%) Arena (%) Pt (%)
0-30 0,338 1,18 2,55 59,17 22,39 18,50 53,71
31-80 0,342 1,21 2,52 64,12 13,78 22,10 52,05
80-100 0,337 1,26 2,48 51,78 23,50 24,71 49,08

Características del cultivo

Los trabajos se realizaron en condiciones de producción, en el cultivo de la papa, considerando las distintas fases de desarrollo para la variedad Romana, plantada en diferentes fechas de siembra y de cosecha (Tabla 2).

TABLA 2 Información de las fases de desarrollo del cultivo 

Nombre Área (ha) Fecha de siembra Fecha de cosecha
Monserrate 2 8 4 de enero de 2017 13 de abril de 2017
Nena 2 9 29 de diciembre de 2016 30 de marzo de 2017
San Justo 1 14,8 19 de noviembre de 2016 26 de febrero de 2017
San Justo 3 12 25 de noviembre de 2016 4 de marzo de 2017
San León 1 7 de diciembre de 2016 6 de abril de 2017

Metodología empleada

Las Informaciones agrometeorológicas de temperatura máxima, temperatura mínima, velocidad del viento y humedad del aire se obtienen en línea del sitio http://www.insmet.cu/, la radiación solar es obtenida del archivo agro-climatología disponible el modelo Nasa POWER NASA (2018) (https://power.larc.nasa.gov/), previamente calibrado mediante relaciones empíricas con bases de datos (2005-2010) de la zona de estudio.

Estimación de la evapotranspiración de referencia (ETo)

La ETo se calculó mediante el procedimiento estándar, FAO Penman Monteith Allen (2006), a partir de las variables meteorológicas de radiación solar, temperatura del aire, humedad relativa y velocidad del viento.

Metodología FAO-56 de coeficiente dual del cultivo basada en teledetección espacial.

La formulación más avanzada del procedimiento FAO-56 incorpora al tradicional uso de coeficiente de cultivo “único” Kc el denominado coeficiente de cultivo “dual” Allen (2006), el cual permite la estimación de la evapotranspiración del cultivo como la suma de la transpiración, o flujo de agua a través de la planta, y la evaporación desde la fracción de suelo desnuda. Para ello se introduce el coeficiente de cultivo basal Kcb, como el cociente entre la transpiración de una cubierta en ausencia de estrés y la evapotranspiración de referencia, así como un coeficiente evaporativo Ke, que recoge la evaporación desde el suelo desnudo.

La estimación de la ETc para cultivos en ausencia de estrés hídrico se realiza mediante las ecuaciones (1), (2) y usando el coeficiente único y dual, respectivamente:

ETc=Kc.ETo (1)

ETc=Kcb.ETo+Ke.ETo (2)

donde:

ETc:

Evapotranspiración del cultivo

ETo:

Evapotranspiración de referencia

Kc:

Coeficiente de cultivo “único”

Kcb:

Coeficiente de cultivo basal o coeficiente de transpiración

Ke:

Coeficiente evaporativo del suelo

La disponibilidad de agua en el suelo suele ser el factor limitante en el desarrollo de la cubierta vegetal. Cuando el contenido en agua de la capa de suelo explorada por las raíces cae por debajo de un cierto valor umbral, la planta no puede extraer agua al ritmo que demanda el sistema planta-atmósfera, y entra en estrés hídrico. La aparición de estrés hídrico causa diferentes efectos sobre el desarrollo de las plantas: valores bajos de estrés causan disminución del crecimiento vegetativo, lo que se traduce en un menor crecimiento y desarrollo de las hojas. Grados de estrés más elevado causan cierre estomático y si el grado de estrés crece, las hojas pueden morir.

El efecto del estrés hídrico en la metodología se considera introduciendo un coeficiente de estrés 𝐾𝑠, tal y como se indica en la ecuación (3). Este coeficiente Ks puede tomar valores en el rango de 0 a 1; Un valor de Ks igual a 1 indica ausencia de estrés, y en este caso la ecuación (3) se transforma en la ecuación (2); mientras que un valor igual a 0 para Ks corresponde a máximo estrés.

ETc = Ks Kcb ETo + Ke ETo (3)

El cálculo del coeficiente de estrés Ks se define en la metodología FAO-56 estimando el contenido de agua de la capa de suelo en la que se desarrollan las raíces a través de un balance de agua.

La metodología aplicada en este trabajo hace uso de secuencias temporales de imágenes satelitales multiespectrales que permiten realizar un monitoreo del desarrollo de los cultivos y estimar las necesidades de riego asociadas (Calera y Campos, 2016).

Obtención de imágenes satelitales

En el trabajo se utilizaron imágenes de dominio público de los sensores espaciales Sentinel 2A de la Agencia Espacial Europea (ESA) y Landsat 8 de la Agencia Espacial Norteamericana (NASA).

Las secuencias 18 de imágenes multiespectrales que abarcaban el período vegetativo del cultivo fueron descargadas de la página web, Earth Explorer (http://earthexplorer.usgs.gov) del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS), correspondientes a la escena de número de columna (PATH) = 16 y fila (ROW) = 44 para el área de estudio.

Estimación del coeficiente de cultivo basal fue derivado del índice de Vegetación de Diferencias Normalizado vegetación (NDVI).

El NDVI es un parámetro que se obtiene de forma simple y directa desde las imágenes multiespectrales mediante una combinación algebraica de las reflectividades en el rojo e infrarrojo cercano. Mide la cantidad de clorofila fotosintéticamente activa de la cubierta vegetal que absorbe de la radiación (Calera y Campos, 2016).

El NDVI se calcula mediante la expresión (4) según la metodología utilizada por Mulleady y Barrera (2013); Aguirre (2014); Castañeda et al. (2015); Rahimi et al. (2015).

NDVI=(IRC-R)(IRC+R) (4)

donde:

IRC:

es la reflectividad en el infrarrojo cercano y R es la reflectividad en el rojo, en el ancho de banda correspondiente.

El coeficiente basal del cultivo, (Kcb indica la tasa de transpiración del cultivo respecto a una tasa de transpiración potencial. Los abundantes trabajos científicos desde Heilman et al. (1982) y Neale et al. (1990), ponen de manifiesto la relación lineal que existe entre el coeficiente basal del cultivo (transpiración) y los índices de vegetación, como el NDVI. Esta relación lineal se ha analizado para una amplia gama de cultivos y vegetación natural en trabajos teóricos y experimentales (Glenn et al., 2011; Campos et al., 2010).

La relación propuesta entre el valor del coeficiente Kcb, y el índice NDVI, en la metodología utilizada por Calera et al. (2016) y Espinosa et al. (2017), se presenta en la ecuación (5) Campos (2010), para cultivos herbáceos.

Kcb=1,25.NDVI+0,1 (5)

donde:

Kcb:

es el coeficiente de cultivo basal, con valores que oscilan entre 0,15 y 1,15 y 𝑁𝐷𝑉𝐼 es el Índice de Vegetación de Diferencias Normalizado, obtenido desde imágenes multiespectrales. Sus valores oscilan desde 0,16 (suelo desnudo) y 0,91 (cubiertas verdes muy densos).

La secuencia de imágenes posibilita describir la evolución temporal de la cubierta vegetal, atendiendo a las características específicas de siembra y crecimiento y muestra la variabilidad espacio-temporal que los distintos factores de suelo y manejo pueden introducir (Campos, 2010).

Metodología para la estimación del coeficiente de evaporación (Ke), evapotranspiración del cultivo (ETc) y el balance de agua en el suelo

La estimación del coeficiente de evaporación Allen (2006), se realiza mediante el cálculo diario del valor de 𝐾𝑒 por medio de un balance de agua en el suelo. Introduciendo la precipitación y designando el tipo de riego para estimar la fracción (𝑓𝑒) de la superficie humedecida del suelo por riego o lluvia.

Al multiplicar el coeficiente de evaporación derivado del balance de agua en el suelo por la 𝐸𝑇𝑜 se obtiene la componente de la evaporación del coeficiente de cultivo. La suma de ambas componentes estima el valor de 𝐸𝑇𝑐.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Obtención del coeficiente de cultivo basal Kb derivado del índice de vegetación (NDVI)

En las secuencias de imágenes derivadas de la determinación del Índice de Vegetación de Diferencias Normalizada (NDVI) (Figura 1) se describe la evolución de la cubierta vegetal de una de las máquinas de pivote central eléctrica, utilizadas en el estudio, atendiendo a las características de las distintas fases de desarrollo del cultivo para la variedad estudiada, se muestra la variabilidad espacial y temporal que los distintos factores de suelo y manejo pueden introducir.

FIGURA 1 Secuencia de imágenes del NDVI para la máquina San León. 

El comportamiento de los Kcb responde a los valores procesados del NDVI. En la etapa de siembra debido a la baja cobertura de la superficie foliar hace que estos valores sean bajos y a medida que el cultivo va creciendo y aumentando su índice de área foliar los valores de Kcb van aumentando hasta el final de la fase de desarrollo que tienden a disminuir por la suspensión del riego y caída de las hojas perennes con una disminución del área foliar por la formación del tubérculo. En la Tabla 3 y Figura 2 se presentan los valores promedios Kcb para las fases de desarrollo del cultivo.

TABLA 3 Coeficiente basal de la papa. Variedad Romano 

Fases de desarrollo del cultivo Días Kcb
Siembra 0-22 0,30
Fase inicial de desarrollo 22-47 0,60
Fase media de desarrollo 47-87 0,50
Fase final de desarrollo 87-100 0,29

FIGURA 2 Comportamiento del NDVI y coeficiente basal en el periodo vegetativo. 

Los valores de Kcb derivados del NDVI (variedad Romano) (Figura 3) muestran una similar tendencia a lo largo del ciclo vegetativo con los valores de Kc estimados experimentalmente por Roque (1995), en las variedades Spunta, Desiree y Baraka.

FIGURA 3 Coeficientes único y dual del cultivo de la papa. 

El comportamiento de Kc dual al inicio del ciclo del cultivo se encuentra afectado mayormente por la radiación solar que aumenta el coeficiente evaporativo, en esta etapa donde la vegetación es escasa, a medida que el dosel del cultivo proyecta más sombra sobre el suelo la evaporación disminuye y la cobertura vegetal permite que más del de 90% de la ET ocurra como transpiración (Allen, 2006).

Las fluctuaciones de Kc dual se deben a la dinámica de humedad en el suelo. Cuando la superficie del suelo se encuentra húmeda, después del riego o la lluvia, la evaporación en el suelo (Kc) ocurre a una tasa máxima y el valor de no puede exceder el valor máximo. A medida que la superficie del suelo se va secando, una menor cantidad de humedad estará disponible para la evaporación, lo que provoca una reducción de la evaporación en función de la cantidad de agua remanente en la capa superficial del suelo.

Al comparar los resultados obtenidos, se evidencia una correspondencia entre el Kc dual estimado y Kc único reportado Roque (1995), con desviaciones de 0,11 y error cuadrático medio de 0,14 que representa un error relativo de 4.6% con dispersiones bajas que demuestran la homogeneidad de los datos.

La estimación del coeficiente de cultivo desde imágenes satelitales aparece cada vez más como una herramienta operativa, basada en una amplia evidencia experimental Allen et al. (2011); Glenn et al. (2011), que permite generalizar la aplicación precisa del procedimiento de Kc dual presentado en FAO-56.

Estimación de la evapotranspiración del cultivo.

En la Figura 4 se presenta un ejemplo de la estimación de la evapotranspiración del cultivo para una de las máquinas de riego estudiadas considerando el Kc único reportado y el Kc dual estimado.

FIGURA 4 ETc medida y ETc estimada e ingresos de humedad. 

Se muestra que existe una adecuada correspondencia entre los valores de evapotranspiración del cultivo considerando ambos Kc con desviaciones promedios de 0,30 mm d-1 y error cuadrático medio de 1,16 mm d-1 que representa un 6% de error relativo.

Aplicación de los resultados mediante la realización del balance hídrico

Para evaluar los efectos que provocan la utilización de los coeficientes Kc único y 𝐾𝑐 dual se realiza un balance hídrico comparativo para ambos métodos (Tabla de la 4).

Las necesidades hídricas promedios estimadas mediante el balance por medio del 𝐾𝑐 único para el cultivo de la papa son un 25% mayores comparadas con las estimaciones realizadas para con un coeficiente único dual, esto se debe a que la norma total de riego es superior en 83 mm, contabilizando 3 riegos más, Al comparar con la explotación real de estos sistemas de riego se aplicaron 180 mm más de norma de riego, contabilizados en la aplicación de 6 riegos promedios superiores a los reportados por el balance.

Hunsaker et al. (2005a, 2005b) implementó un modelo para el cálculo de la ET en cultivos de algodón y trigo basados en la ETo, NDVI y en una variante del método de la FAO-56 que incluye el coeficiente basal del cultivo (Kcb) y la variable evaporación del suelo (Ke). Este método es desarrollado con el objetivo de realizar la programación de riego. Los resultados mostraron que el método FAO-56 combinado con el NDVI dio predicciones más exactas de las demandas de riego que el método estándar de la FAO-56 (Kc único) que tiende a subestimar los requerimientos de riego en un 10% para un cultivo denso y para los menos densos lo sobrestima en un 52%. Los resultados fueron comparados con mediciones obtenidas por lisímetros donde se encontró que el método FA0-56 NDVI estimo la ET con un error de un 5%. Concluyendo que la utilización de este método puede aumentar la precisión en los balances hídricos.

TABLA 4 Ejemplo de balance hídrico 

Resultados promedios
Elementos de balance UM Kc Único Kc Dual Datos reales
Ingresos Lluvia (P) mm 29,40 29,40 29,40
Lluvia aprovechable mm 24,10 29,40
% lluvia aprovechable % 81,90 100,00
Riego (I) mm 335 232 442
Ingresos totales 359 261
Egresos Evapotranspiración del cultivo (ETc) mm 308 281
Pérdidas por drenaje mm 6 0,00
Egresos totales 314 281
Número de riegos 17 14 20

Allen (2006), considera que el procedimiento del coeficiente dual es recomendable para los casos de los calendarios de riego en tiempo real, para los cálculos de balance del agua en el suelo, así como investigaciones donde sean importantes los efectos de las variaciones diarias del humedecimiento de la superficie del suelo y su impacto resultante en el valor diario de 𝐸𝑇𝑐, como el patrón de humedecimiento del perfil del suelo y los flujos de percolación profunda.

CONCLUSIONES

  • La integración de las informaciones meteorológicas, bases de datos en línea y secuencias temporales de imágenes multiespectrales de los sensores espaciales Sentinel 2A y Landsat 8 para estimar el coeficiente dual del cultivo en metodología FAO 56, permite la estimación de la evapotranspiración de los cultivos y la realización del balance hídrico combinado.

  • El procedimiento desarrollado previa validación con métodos directos, permite hacer efectivo el seguimiento del balance hídrico en extensas áreas agrícolas como una de las posibles vías para la recuperación del "pronóstico de riego" mediante un servicio de asesoramiento al regante.

REFERENCES

AGUIRRE, R.A.: Estimación de la evapotranspiración mediante imágenes satelitales en la cuenca del río La Sierra, Chiapas y Tabasco, México, Colegio de Postgraduados, Maestro en Ciencias, Especialista en Hidrociencias, Estado de México, México, 2014. [ Links ]

ALLEN, G.R.: Evapotranspiración del cultivo: guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos, Ed. Food & Agriculture Org. FAO, Segunda ed., vol. Riego y Drenaje No. 56, vols. 1, Roma, Italia, 298 p., 2006, ISBN: 92-5-304219-2. [ Links ]

ALLEN, G.R.; PEREIRA, S.L.; HOWELL, T.A.; JENSEN, M.E.: “Evapotranspiration information reporting: I. Factors governing measurement accuracy”, Agricultural Water Management, 98(6): 899-920, 2011, ISSN: 0378-3774. [ Links ]

CALERA, A.; CAMPOS, I.: Uso de herramientas de teledetección y SIG para el manejo del riego en los cultivos, [en línea], Inst. Instituto de Investigaciones Agropecuarias, Centro Regional Intihuasi, Boletín INIA No335, La Serena, Chile, 50 p., 2016, Disponible en: https://es.scribd.com/document/359609424/ABC. [ Links ]

CALERA, A.; CAMPOS, I.; GARRIDO, J.: Determinación de las necesidades de agua y de riego mediante estaciones meteorológicas y series temporales de imágenes multiespectrales, Inst. Sección de Teledetección y SIG. Universidad Castilla La Mancha, España, 2016. [ Links ]

CAMPOS, I.: Basal crop coefficient from remote sensing assessment in rain-fed grapes in southeast Spain, Remote sensing and hydrology, Inst. IAHS, Jackson Hole (WY), USA, 397-400 p., 2010. [ Links ]

CAMPOS, I.; CALERA, A.; BALBONTIN, C.; TORRES, A.E.; GONZÁLEZ, P.J.: Basal crop coefficient from remote sensing assessment in rain-fed grapes in southeast Spain, Ed. IAHS, Remote sensing and hydrology ed., Jackson Hole (WY), USA, 397-400 p., 2012, ISBN: 1-907161-27-9. [ Links ]

CASTAÑEDA, I.C.R.; MARTÍNEZ, M.M.; PASCUAL, R.F.; FLORES, M.H.M.; FERNÁNDEZ, R.D.; ESPARZA, G.S.: “Estimación de coeficientes de cultivo mediante sensores remotos en el distrito de riego río Yaqui, Sonora, México”, Agrociencia, 49(2): 221-232, 2015, ISSN: 1405-3195. [ Links ]

ESPINOSA, E.J.L.; PALACIOS, V.E.; TIJERINA, C.L.; FLORES, M.H.; QUEVEDO, N.A.: “Sistema de monitoreo satelital para el seguimiento y desarrollo de cultivos del Distrito de Riego 038”, Tecnología y Ciencias del Agua, 8(1): 95-104, 2017, ISSN: 2007-2422. [ Links ]

GLENN, P.E.; NEALE, M.C.; HUNSAKER, J.D.; NAGLER, L.P.: “Vegetation index-based crop coefficients to estimate evapotranspiration by remote sensing in agricultural and natural ecosystems”, Hydrological Processes, 25(26): 4050-4062, 2011, ISSN: 0885-6087. [ Links ]

HEILMAN, J.L.; HEILMAN, W.E.; MOORE, G.D.: “Evaluating the Crop Coefficient Using Spectral Reflectance 1”, Agronomy Journal, 74(6): 967-971, 1982, ISSN: 0002-1962. [ Links ]

HERRERA, P.J.; LÓPEZ, S.T.; GONZÁLEZ, R.F.: “El uso del agua en la agricultura en Cuba”, Revista Ingeniería Agrícola, 1(2): 1-7, 2011, ISSN: 2306-1545, e-ISSN: 2227-8761. [ Links ]

HUNSAKER, D.; BARNES, E.; CLARKE, T.; FITZGERALD, G.; PINTER JR, P.J.: “Cotton irrigation scheduling using remotely sensed and FAO-56 basal crop coefficients”, Transactions of the ASAE, 48(4): 1395-1407, 2005a, ISSN: 2151-0032, e-ISSN: 2151-0040. [ Links ]

HUNSAKER, J.D.; PINTER, J.P.; KIMBALL, A.B.: “Wheat basal crop coefficients determined by normalized difference vegetation index”, Irrigation Science, 24(1): 1-14, 2005b, ISSN: 0342-7188. [ Links ]

MULLEADY, C.; BARRERA, D.F.: “Estimación de la tasa de evapotranspiración a partir de datos satelitales MODIS”, 2013, ISSN: 0325-187X. [ Links ]

NASA: NASA POWER Release 8 (with GIS Applications) M (Data Parameters, Sources, & Validate Documentation Date May 1, 2018 (Data Version 8.0.1), [en línea], Inst. NASA Langley Research Center, Hampton, VA, USA, 2018, Disponible en: http://earth-www.larc.nasa.gov/~power/documents/SSE. [ Links ]

NEALE, M.C.; BAUSCH, C.W.; HEERMANN, F.D.: “Development of reflectance-based crop coefficients for corn”, Transactions of the ASAE, 32(6): 1891-1900, 1990, ISSN: 2151-0032, e-ISSN: 2151-0040. [ Links ]

RAHIMI, S.; GHOLAMI, S.M.A.; RAEINI, S.M.; VALIPOUR, M.: “Estimation of actual evapotranspiration by using MODIS images (a case study: Tajan catchment)”, Archives of Agronomy and Soil Science, 61(5): 695-709, 2015, ISSN: 0365-0340. [ Links ]

ROQUE, R.: Respuesta de la papa (Solanum tuberosum L.) al riego en suelos Ferralíticos Rojos del occidente de Cuba, Instituto Superior de Ciencias Agropecuarias de La Habana (ISCAH), Tesis (en opción al grado científico de Doctor en Ciencias Agrícolas …, La Habana, Cuba, 1995. [ Links ]

Recibido: 25 de Febrero de 2020; Aprobado: 04 de Diciembre de 2020

*Autor for correspondence: Alberto Méndez-Jocik, e-mail: mendez@enpa.minag.cu

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