| dc.creator | Noor Maris , Nisfariza Mohd Noor Maris | |
| dc.creator | Arenas París, Carlos | |
| dc.date | 2019-12-19 | |
| dc.date.accessioned | 2020-07-25T11:22:03Z | |
| dc.date.available | 2020-07-25T11:22:03Z | |
| dc.identifier | https://publicaciones.fedepalma.org/index.php/palmas/article/view/13051 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.fedepalma.org/handle/123456789/140930 | |
| dc.description | La investigación en el uso de teledetección hiperespectral para la Pudrición basal del estípite (PBE) por Ganoderma comenzó en 2007, con el objetivo de lograr una detección temprana. Se utilizaron dos sensores hiperespectrales: portátil (GER1500) y sistemas de generación de imá- genes (AISA Eagle) en tres niveles experimentales: vivero, campo y aéreo. Una serie de bandas significativas lograron discriminar la PBE por Ganoderma en diferentes niveles de gravedad. Esta investigación ha llevado a un marco y métodos de recolección y análisis de datos hiperespec- trales en la palma de aceite. No obstante, el uso de mapeo hiperespectral para las plantaciones es costoso. En 2013, se voló una plataforma VANT con una cámara R/G/NIR para mapear la gravedad de la enfermedad utilizando varios índices multiespectrales. La precisión del R/G/NIR para la detección de PBE por Ganoderma fue entre moderada y baja. Actualmente, se ha establecido un índice de gravedad de la enfermedad más completo, para validar la serie de bandas significativas de investigaciones previas en un nuevo sensor hiperespectral aéreo (Pika-L), un sensor multiespectral VANT (Sequoia) y uno satelital (Kompsat 3A), y RADAR (ALOS PALSAR). Debe demostrarse que el índice de gravedad de enfermedad (DSI, por su sigla en inglés) y las bandas significativas para la detección de Ganoderma, son precisos y confiables para un enfoque de manejo de la enfermedad a gran escala, y para el desarrollo de un índice estándar para la PBE por Ganoderma en diferentes sensores.
| es-ES |
| dc.description | The research on the use of hyperspectral remote sensing for Ganoderma Basal Stem Rot (BSR) disease was initiated in 2007 with the key to achieve early detection. Two hyperspectral sensors were employed: handheld (GER1500) and imaging systems (AISA Eagle) at three experiment levels: the nursery, the field and airborne. Series of significant bands were able to discriminate Ganoderma BSR at different severity level. This investigation has led to a framework and methods of hyperspectral data collection and analysis in oil palm. Nevertheless, utilizing hyperspectral mapping for oil palm plantation is cost intensive. In 2013, an R/G/NIR on the UAV platform was flown to map the disease severity using several multispectral indices. The accuracy of the R/G/NIR for Ganoderma BSR detection is between moderate to low. Currently, a more comprehensive disease severity index was established to validate the series of significant bands in previous research on a different airborne hyperspectral sensor (Pika-L). The significant bands must be proven accurate and reliable for a large-scale disease-management approach and development of standard indices for Ganoderma BSR across sensor.
| en-US |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Fedepalma | es-ES |
| dc.relation | https://publicaciones.fedepalma.org/index.php/palmas/article/view/13051/12874 | |
| dc.source | Revista Palmas; Vol. 40 Núm. Especial T (2019); 220-230 | es-ES |
| dc.source | 0121-2923 | |
| dc.subject | Disease severity index | en-US |
| dc.subject | unmanned aerial vehicle (VANT) | en-US |
| dc.subject | air system | en-US |
| dc.subject | Basal stem rot | en-US |
| dc.subject | índice de gravedad de enfermedad | es-ES |
| dc.subject | vehículo aéreo no tripulado (VANT) | es-ES |
| dc.subject | sistema aéreo | es-ES |
| dc.subject | Pudrición basal del estípite | es-ES |
| dc.title | Una década de investigación en teledetección de la enfermedad Ganoderma en Malasia | es-ES |
| dc.title | A Decade of Research on Ganoderma Disease with Remote Sensing in Malaysia | en-US |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
