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Remote sensing for plant water content monitoring: a review

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Date

2021

Director

Publisher

MDPI
Acceso abierto / Sarbide irekia
Artículo / Artikulua
Versión publicada / Argitaratu den bertsioa

Project identifier

MINECO/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/TEC2016-76997-C3-1-R
AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-109984RB-C43/ES/

Abstract

Las redes sociales se han convertido en una de las principales fuentes de información, especialmente entre los más jóvenes. Al mismo tiempo, se ha incrementado la producción y circulación de información falsa o fake news a través de las redes. En este contexto, resulta crucial que los jóvenes adquieran estrategias y competencias para realizar una lectura crítica de la información que consumen. Este estudio busca analizar el comportamiento del alumnado de secundaria ante la información falsa y el efecto de una intervención didáctica, realizada online durante la pandemia de la covid-19, cuyo objetivo era que el alumnado desarrollara competencias para detectar noticias falsas. Se trata de una investigación participativa con un diseño de pre-test y post-test. Los resultados muestran que el alumnado incrementó su competencia para identificar algunos tipos de falsedad como la información no probada y la información tergiversada, si bien tuvo problemas para reconocer información descontextualizada o el uso de lenguaje discriminatorio. Las estrategias que más utilizó son la comprobación de datos en internet y el uso de verificadores. Se observaron comportamientos diferenciados entre el alumnado que identificó la información falsa y el que no lo hizo. Las conclusiones apuntan a la necesidad de trabajar en el aula de forma integral, extensiva y transversal la evaluación de la información partiendo de las habilidades que el alumnado ya posee.


This paper reviews the different remote sensing techniques found in the literature to monitor plant water status, allowing farmers to control the irrigation management and to avoid unnecessary periods of water shortage and a needless waste of valuable water. The scope of this paper covers a broad range of 77 references published between the years 1981 and 2021 and collected from different search web sites, especially Scopus. Among them, 74 references are research papers and the remaining three are review papers. The different collected approaches have been categorized according to the part of the plant subjected to measurement, that is, soil (12.2%), canopy (33.8%), leaves (35.1%) or trunk (18.9%). In addition to a brief summary of each study, the main monitoring technologies have been analyzed in this review. Concerning the presentation of the data, different results have been obtained. According to the year of publication, the number of published papers has increased exponentially over time, mainly due to the technological development over the last decades. The most common sensor is the radiometer, which is employed in 15 papers (20.3%), followed by continuous-wave (CW) spectroscopy (12.2%), camera (10.8%) and THz time-domain spectroscopy (TDS) (10.8%). Excluding two studies, the minimum coefficient of determination (R2) obtained in the references of this review is 0.64. This indicates the high degree of correlation between the estimated and measured data for the different technologies and monitoring methods. The five most frequent water indicators of this study are: normalized difference vegetation index (NDVI) (12.2%), backscattering coefficients (10.8%), spectral reflectance (8.1%), reflection coefficient (8.1%) and dielectric constant (8.1%).

Keywords

Backscattering coefficients, Canopy water content, Continuous-wave spectroscopy, Leaf water content, NDVI, Plant water content, Radiometer, Remote sensing, Soil water content, Xylem water content

Department

Institute of Smart Cities - ISC / Institute for Multidisciplinary Research in Applied Biology - IMAB

Faculty/School

Degree

Doctorate program

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Funding entities

This research was funded by the Spanish MINECO, Project No. TEC2016-76997-C3-1-R, and by the Spanish State Research Agency, Project No. PID2019-109984RBC43/AEI/10.13039/501100011033.

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