Fertilización relación muy estrecha entre las medidas de NDVI y la concentración foliar de N. Esta información, combi- nada con la figura 6a se utilizó para elaborar un nuevo mapa en el que se reflejó el estado nutricional de las plantas expresado en %N (figura 6c). Este tipo de mapas puede ser interesante para elaborar un plan de abonado en función de las necesidades de cada zona, lo que evitaría aplicaciones excesivas en zonas como la que se ve de color más oscuro en la figura 6a, para poder cubrir las deficiencias de las de color más claro.• Conclusiones • La reflectancia de la cubierta vegetal ha demostrado ser eficaz para diferenciar el estado nutricional del tomate de industria en relación al abonado nitrogenado. • Los índices que combinan la reflectancia de la cubierta a diferentes longitudes de onda mejoran la capacidad de discriminar diferencias en estado nutricional respecto de las medidas a diferente longitud de onda en sí mismas. • Los índices que combinan las medidas a longitudes de onda de 550, 670 y 760 son eficaces para caracterizar el estado nutricional de N de parcelas de tomate de industria, podrían ser aplicables los equipos comerciales disponibles. • Los índices de vegetación han resultado muy útiles para la caracterización espacial de las parcelas de cultivo de cara a efectuar muestreos de contenido de Nitrógeno dirigidos, ya que un muestreo efectuado sin un criterio claro puede llevar a una toma de decisiones basada en la información de una porción no representativa de la parcela. Agradecimientos Estos trabajos forman parte del proyecto INIA RTA2011-00136-C04-00, Proyecto no A-E-11- 0255-4 financiado por ROMA.SL y cofinanciado por el Gobierno de Extremadura y ayuda de grupo de investigación GRU 15112 financiado por el Gobierno de Extremadura, ambos proyectos han sido cofinanciados con fondos FEDER. Referencias bibliográficas • Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., Smith, M. 1998. Evapotranspiración del cultivo. Guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos. Estudio FAO riego y drenaje 56. • Baselga, J. J. 1996. A Penman-Monteith for semi-arid climate in southwestern Spain. In Proc. 1st Intl. Conf. Evapotranspiration and Irrigation Scheduling (pp. 999-1007). St. Joseph, Mich.: ASAE. • Campillo, C. 2007. Estudio para el diseño de un sistema de recomendación de manejo de agua en rotaciones de cultivo hortícolas en las vegas del Guadiana. Tesis. • Campillo, C., Prieto, C., Moñino, M. J., García, M. J. 2008. Using Digital Images to Characterize Canopy Coverage and Light Interception in a Processing Tomato Crop. HortScience 43(6):1780–1786. • Daughtry, C.S., C.L. Walthall, M.S. Kim, E. Brown de Colstoun, and J.E. McMurtrey. 2000. Estimating corn leaf chlorophyll concentration from leaf and canopy reflectance. • Remote Sens. Environ. 74:229-239. • DOE, 2009. Programa de Actuación aplicable a las zonas vulnerables a la contaminación por nitratos procedentes de fuentes agrarias en Extremadura. Diario Oficial de Extremadura. • Gianquinto, G., Orsini, F., Sambo, P. and D'Urzo M. P. 2011. The use of diagnostic optical tools to assess nitrogen status and to guide fertilization of vegetables. HortTechnology 21:287-292. • Huete, A.R. 1988.A soil –adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sens Environ 25:295-309 • Ma, B. L., Morrison, M. J., Bwyer, L. M., 1996. Canopy ligh reflectance and field greenness to assess nitrogen fertilization and yield of maize. Agron. J 88, 6, 915-920 • REDAREX, 2013. Red de asesoramiento al regante. Disponible: sw-aperos.juntaex.es/redarex/ • Rondeaux, G., Steven, M., Baret, F. 1996. Optimization of soil-adjusted vegetation indices. Remote Sens Environ 55(2):95-107 • Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., Deering, D.W. 1973. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS-1. 3rd Earth Resources Technology Satellite Symposium: 309-317. 52