Resumen La fracción de cobertura de la vegetación es una variable importante en el monitoreo de cultivos que se relaciona con características biofísicas como la densidad, la fenología, el índice de área foliar, la germinación, la capacidad fotosintética del follaje, la evapotranspiración, la productividad y el rendimiento de los cultivos. El objetivo de este estudio fue estimar la fracción de cobertura vegetal durante el desarrollo del cultivo de maíz a partir de imágenes tomadas por un sensor que captura información en el espectro del rojo, verde y azul (RGB) montado en un vehículo aéreo no tripulado, con índices de vegetación y métodos de umbralización. Se realizaron seis vuelos, lo que generó seis ortomosaicos durante el desarrollo del cultivo. La captura de la imagen fue a 30 m de altura sobre el nivel del suelo, con resoluciones de 0.75 a 0.80 cm/pixel. Para la extracción de la vegetación y transformación de los ortomosaicos a escala de grises se emplearon cuatro índices de vegetación (IV): índice de verdor triangular (TGI), índice exceso de verde (EXG), índice de resistencia atmosférica visible (VARI) e índice de diferencia normalizado verde-rojo (NGRDI). La umbralización se realizó con los algoritmos Otsu, IsoData, Fuzzy y conservación de momentos a cada imagen en escala de grises generada con los IV para separar y clasificar los pixeles de las imágenes en dos clases, suelo y vegetación. Los índices utilizados para extraer la vegetación mostraron alta precisión en las primeras etapas de desarrollo, por lo que es posible utilizarlos para conocer la germinación, densidad y vigor inicial del cultivo. Se encontró que el índice EXG presentó errores de 2.2 a 17.8 % en la estimación de la fracción de cobertura de la vegetación durante el desarrollo del cultivo; errores menores al 5 % se obtuvieron mediante el umbral calculado con el método Fuzzy hasta los 58 días después de siembra. El uso de las imágenes digitales de alta resolución desde el vehículo aéreo no tripulado (UAV) permitió estimar la cobertura vegetal con errores menores al 5 % en las primeras etapas de desarrollo del cultivo del maíz.
Summary The vegetation cover fraction is an important variable in crop monitoring that is related to biophysical characteristics such as density, phenology, leaf area index, germination, photosynthetic capacity of foliage, evapotranspiration, productivity and crop yield. The aim of this study was to estimate the vegetation cover fraction during the development of the maize crop, from images taken by a sensor that captures information in the spectrum of red, green, and blue (RGB), mounted on an unmanned aerial vehicle, with vegetation indices and thresholding methods. Six flights were made, which generated six orthomosaics during the development of the crop. The image capture was 30 m above ground level, with resolutions of 0.75 to 0.80 cm/pixel. For the extraction of the vegetation and transformation of the orthomosaics to grayscale, four vegetation indices (IV): triangular greenness index (TGI), excess green index (ExG), visible atmospheric resistance index (VARI) and normalized green-red difference index (NGRDI) were used. Thresholding was performed with the Otsu, IsoData, Fuzzy, and momentum conservation algorithms for each grayscale image generated with the IVs to separate and classify the pixels of the images into two classes, soil and vegetation. The indices used to extract the vegetation showed high precision in the early stages of development; thus, it is possible to use them to know the germination, density, and early vigor of the crop. It was found that the EXG index presented errors from 2.2 to 17.8 % in the estimation of the vegetation cover fraction during the development of the crop; errors less than 5 % were obtained through the threshold calculated with the Fuzzy method up to 58 days after planting. The use of high-resolution digital images from the unmanned aerial vehicle (UAV) allowed estimating the vegetation cover with errors of less than 5 % in the early stages of the development of the maize crop.