Los oasis de neblinas, localmente denominados lomas, son parches ecológicos que se distribuyen entre los 6° a 30° de Latitud Sur, en la costa desértica de Perú y Chile, y constituyen ecosistemas frágiles. El área de estudio se localizó entre los distritos de Villa María del Triunfo y Pachacamac (Lima – Perú), en el sector de Atocongo, entre las coordenadas UTM 293372 y 294615 Easting; 8650536 y 8649292 Northing, que incluyen las lomas de Puquio, Lúcumo, Quebrada Verde y Guayabo. Se realizó un análisis directo de gradientes, siguiendo la aproximación original de Robert Whittaker. La investigación fue retrospectiva. Se empleó inventarios de vegetación del 2000, 2001, 2002, 2007 y 2011 e imágenes SPOT, de 20 m de resolución espacial, del 30 de noviembre de 1998; IKONOS, del 10 de marzo del 2002, de 1 m de resolución espacial; ASTER, del 03 de marzo del 2001, de 15 m de resolución; WORLD VIEW, del 10 de marzo del año 2011, de 0.5 m de resolución espacial. En el análisis exploratorio se comprobó que los datos no eran normales, presentaban anisotropía y en algunos casos autocorrelación espacial. Se optó por aplicar los modelos lineales generalizados y modelos aditivos generalizados para el análisis directo de gradientes. El estudio comprobó la existencia de una relación positiva lineal entre la cobertura vegetal como variable explicativa versus el NDVI (normalized difference vegetation index) como variable dependiente. Así también, comprobó la existencia de relaciones lineales y unimodales entre la altitud como variable explicativa versus la cobertura vegetal como variable dependiente; y entre la altitud como variable explicativa versus el NDVI como variable dependiente. Los valores de devianza, AIC (criterio de información de Akaike) y el p-valor fueron muy variables. No todos los análisis estuvieron cercanos al ideal. Para el caso de la influencia de la altitud se esperaba una alta devianza, p-valor menor que 0.05, un AIC bajo, ser cuadrático, con distribución gamma, función de enlace logarítmica y forma unimodal. La estacionalidad climática y la orientación de cada quebrada hacia los vientos explican en gran parte la variabilidad de los modelos obtenidos. Las isolíneas de NDVI mostraron núcleos de valores más elevados, sobre el cual concéntricamente se 23 van organizando las isolíneas. Siempre que el set de muestras intercepte un núcleo de valores altos se tendrá un comportamiento unimodal, caso contrario el comportamiento tenderá a ser lineal.

La agricultura de precisión (AP) nace por la necesidad de integrar la tecnología con la fundación de la organización y sistematización de un área determinada, usándolo para una mejor gestión del suelo. El AP proporciona y se aplica correctamente, por lo que la inversión de esta situación, la combinación de las nuevas tecnologías con la información precisa para la gestión de las diferencias de producción y factores que intervienen en la producción. Para estudiar la variabilidad del suelo debe cumplir con las características físicas y químicas de ella que sea la materia orgánica, la porosidad, la humedad y el agregado de partículas en el suelo. El estudio de estas características físicas y químicas para la creación de áreas de manejo agrícola ha estado en las redes de muestreo con diferentes tamaños, pero ya es consciente de que las redes muy grandes son ineficaces para la representación de toda la variabilidad en las zonas agrícolas. Para remediar estos problemas, el punto de acceso usará como una nueva evalúa no de la variabilidad del suelo, áreas de gestión, pero no directamente relacionada con la toma de muestras del suelo mediante sensores de campo físico, pero haciendo uso de la teledetección (RS) a través de las tasas vegetación analizado en diferentes imágenes orbitales. El trabajo tiene el objetivo principal de usar, analizar y verificar la aplicabilidad de los diferentes índices de vegetación obtenidos por teledetección para la definición de zonas de manejo y comparar los resultados con los mapas de rendimiento, la validación de la creación de la zona de gestión de mapas como siendo una agricultura de precisión disponibles más herramientas, permitiendo a los productores respuestas rápidas de la variabilidad espacial de su cosecha, con un bajo coste y una mayor precisión en el manejo del suelo. / A agricultura de precisão (AP) nasce através da necessidade de integrar a tecnologia com os fundamentos de organização e sistematização de uma determinada área, empregando-a para um melhor gerenciamento das decisões agronômicas. A AP prevê e aplica de forma correta, fazendo a reversão desse quadro, aliando tecnologias novas com informações precisas para o manejo das diferenças produtivas e dos fatores envolvidos na produção. Para estudar a variabilidade do solo devemos conhecer as características físicas e químicas do mesmo, como podem ser matéria orgânica, porosidade, umidade e partículas agregadas no solo. O estudo destas características físicas e químicas para a criação de zonas de manejo agrícola vem sendo feito em grids de amostragem com diversos tamanhos, mas já se tem conhecimento que grids muito grandes são ineficientes para a representação de toda a variabilidade existente nas áreas agrícolas. Para sanar esses problemas a AP utiliza como nova avaliação de variabilidade do solo, as zonas de manejo, porém não mais correlacionadas diretamente com amostragem de solo por sensores físicos a campo e sim fazendo-se uso do Sensoriamento Remoto (SR) através de índices de vegetação analisados em diferentes imagens orbitais. O trabalho tem por objetivo principal de utilizar, analisar e comprovar a aplicabilidade de diversos índices de vegetação obtidos por sensoriamento remoto orbital para a definição das zonas de manejo e comparar os resultados com mapas de produtividade, validando a criação de mapas de zonas de manejo como sendo mais uma ferramenta disponível da agricultura de precisão, permitindo ao produtor respostas rápida da variabilidade espacial de sua lavoura, com baixo custo e maior precisão no manejo do solo.