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El café es un producto importante en la economía colombiana que aporta en alto grado a los ingresos de los agricultores en el departamento de Cauca, quienes buscan aumentar su rentabilidad mediante procesos diferenciados en el cultivo y valor agregado en la cosecha. En la actualidad, el manejo agronómico se hace de manera tradicional y por plantas al azar, lo que limita la visión general del estado del lote. La agricultura de precisión es una herramienta que hace más confiable el manejo del cultivo al considerar sus diferentes características agroclimáticas. El presente estudio evidencia el uso de imágenes multiespectrales del terreno tomadas con drones para determinar de forma temprana el estado nutricional de las plantas. Como resultado, se consolidó un sistema de información que permitió el procesamiento de imágenes por medio de un algoritmo que calcula el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI, por su sigla en inglés). En el cultivo de café variedad Castillo se alcanzaron valores de NDVI superiores a 0,8. Al contrastar los datos obtenidos por el dron con los datos registrados en tierra mediante un espectrómetro foliar y una prueba de Tukey (p = 0,05), se evidenciaron diferencias significativas entre los métodos de evaluación.

agricultura de precisión, café, imágenes multiespectrales, NDVI, sistemas de información geográfica
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