Datos por satélite: todo lo que debes saber sobre la nueva función de Farm21

En este blog, hablaremos de las ventajas de las herramientas de agricultura inteligente y de dónde encajan los datos obtenidos por satélite. Destacaremos las valiosas aplicaciones de las imágenes por satélite y hablaremos con más detalle de los siguientes tipos de datos por satélite:

• NDVI - Índice de vegetación de diferencia normalizada
• WDVI - Índice de vegetación de diferencia ponderada
• NDRE - Índice Normalizado de Diferencia de Bordes Rojos 
• NDMI - Índice de humedad diferencial normalizado

Uno de los avances significativos en la agricultura de precisión se produjo en la década de 1970, cuando se utilizaron imágenes por satélite en la agricultura para recopilar datos de campo. De repente, los agricultores podían ver zonas extensas y remotas para hacerse una idea de lo que ocurría realmente en sus campos. Hace 50 años, cuando los científicos calcularon el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), se consideró uno de los intentos más exitosos de identificar de forma sencilla y rápida las zonas con vegetación y sus condiciones. Esto ha mejorado posteriormente la capacidad y las habilidades de los investigadores agrícolas, los agrónomos y los cultivadores para tomar decisiones basadas en hechos.

Avanzamos rápidamente hasta el presente, y hoy en día existe una amplia gama de datos de satélite disponibles para transmitir distinta información sobre los campos y los cultivos. Esto, junto con la resolución mejorada de estas imágenes, significa que los campos y los cultivos pueden controlarse mejor que nunca. 

La aplicación de métodos de agricultura inteligente tiene múltiples beneficios para los agricultores en términos de sostenibilidad y rentabilidad. (Para saber más sobre las ventajas de la agricultura de precisión, lee aquí). La recogida de datos es el primer paso en el ciclo de la agricultura de precisión, y el uso de satélites es un excelente método de recogida de datos. Añade una capa espacial sobre las mediciones precisas recogidas, por ejemplo, de los sensores, para obtener una visión más completa de lo que ocurre en tus campos. 

Los satélites de teledetección pueden utilizarse para determinar valiosos datos relacionados con el estrés hídrico, las enfermedades, las anomalías estructurales y los niveles de nutrientes. Las modernas imágenes de satélite de agricultura de precisión también tienen una alta resolución espectral, lo que proporciona a los usuarios una visión cristalina de sus campos. 

Aplicaciones de datos de satélite:

Exploraremos los siguientes cuatro tipos de imágenes de satélite y sus usos: 

1. NDVI - Índice de vegetación de diferencia normalizada

El NDVI es un indicador de la biomasa fotosintéticamente activa. En pocas palabras, es un cálculo de la salud de la vegetación, basado en cómo se reflejan las distintas ondas de luz.  El pigmento clorofílico de las plantas refleja las ondas verdes y absorbe las rojas, y las estructuras celulares de las plantas reflejan las ondas del infrarrojo cercano (NIR). Cuando se produce la fotosíntesis, la planta crece y contiene más estructuras celulares. Mientras que las plantas sanas (que contienen clorofila y estructuras celulares) absorben la luz roja y reflejan el NIR, las plantas no sanas harán lo contrario. Esta relación entre la luz y la clorofila es la forma en que podemos utilizar el NDVI para distinguir una planta sana de una enferma. 

Esto es, por supuesto, muy útil para controlar los campos y ver dónde hay posibles zonas de riesgo. El estrés hídrico, las enfermedades y las plagas son algunos de los muchos factores que afectan a la salud de las plantas. Aunque el NDVI no sirve para diagnosticar una afección concreta, indica a los agricultores y administradores de explotaciones dónde deben dirigir su atención. Los valores de NDVI también indican en qué momento del ciclo de crecimiento se encuentra el cultivo, lo que permite tomar medidas específicas en el campo. 

Normalmente, los resultados del NDVI se presentan como un mapa de colores, en el que cada color corresponde a un determinado rango de valores. No existe una paleta de colores estándar, pero el Farm21 utiliza una paleta "marrón-amarillo-verde", lo que significa que los tonos marrón-amarillo indican suelo desnudo o vegetación muerta (o escasa), y todos los tonos de verde son señal de una cobertura vegetal de normal a densa.

Por ejemplo, la imagen de arriba muestra el NDVI durante la temporada de crecimiento del tulipán. Indica un rápido aumento de la biomasa en abril, que conduce al desarrollo de las flores. El periodo óptimo de floración puede verse claramente a través de la caída del índice (observa que los satélites "ven" amarillo cuando esto ocurre). Una vez cortadas las flores, vuelven a aparecer hojas verdes, y el índice de biomasa aumenta bruscamente. A partir de este momento, los bulbos empezarán a crecer y madurar hasta que estén listos para la cosecha. Estos datos proporcionan información valiosa sobre el periodo de gran aumento de la biomasa, el inicio del periodo de floración, la duración del periodo de floración y el tiempo transcurrido tras el corte.

2. WDVI - Índice de vegetación de diferencia ponderada

Funciona de forma similar al NDVI, indicando el estado de salud de los cultivos o en qué parte del ciclo de crecimiento se encuentran, basándose en cómo se reflejan las distintas ondas de luz. De nuevo, la vegetación sana con mucha clorofila refleja más luz NIR y verde y absorbe más luz roja y azul. Proporciona una visión general de grandes áreas y muestra las discrepancias en grupos más que en plantas individuales. 

En comparación con el NDVI, el WDVI proporciona datos valiosos más tarde en la estación de crecimiento, ya que puede utilizarse para estimar el índice de área foliar (LAI) y ofrece una buena corrección del fondo del suelo. 

Cuando el NDVI está completamente saturado en 1 (el índice más alto) cuando el campo está lleno de biomasa, el WDVI aún puede medir más. Por tanto, también puede distinguir entre una capa de hojas (LAI=1) y varias capas de hojas, y puede utilizarse para determinar el LAI. El LAI es la superficie proyectada de hojas verdes por unidad de tierra. Es útil para controlar la distribución y los cambios de la vegetación. Es una forma excelente de evaluar el crecimiento de los cultivos y su posterior salud. También puede indicar la salud del dosel y dar información valiosa sobre el microclima más adelante en la temporada. 

3. NDRE - Índice Normalizado de Diferencia de Bordes Rojos 

El NDRE es otra forma de indicar la salud de la planta mediante el control del contenido de clorofila. Se calcula utilizando una combinación de luz NIR y una banda de frecuencia que se sitúa en la región de transición entre la luz roja visual y la luz NIR, de ahí el nombre de "borde rojo".

El NDRE puede medir más adentro de la canopia, ya que no es absorbido tan intensamente sólo por las capas superiores de las hojas, por lo que puede dar una mejor visión de los cultivos permanentes o en fase avanzada. Proporciona datos valiosos para una toma de decisiones proactiva, ya que el NDRE puede detectar cambios que aún no son visibles a simple vista, y confirmar si una planta en crecimiento está sana o no. Las cantidades bajas de clorofila pueden indicar los cultivos problemáticos:

• Enfermedad
• Infestación de plagas
• Deficiencias nutricionales
• Daños

El NDRE indicará a los usuarios el cultivo problemático para que investiguen más a fondo la causa del bajo contenido en clorofila y tomen medidas preventivas.

4. NDMI - Índice de humedad diferencial normalizado

El NDMI detecta los niveles de humedad de las plantas mediante una combinación de bandas espectrales NIR e infrarrojas de onda corta (SWIR). Proporciona a los usuarios una indicación fiable del estrés hídrico en los cultivos. 

Es importante recordar que los valores del NDMI varían a lo largo del periodo vegetativo. Esto se debe a que la reflectancia de las plantas es ligeramente distinta en cada fase fenológica. Este índice indica los niveles de humedad del cultivo utilizando una escala relativa de -1 a 1, y cada valor intermedio corresponderá a una situación agronómica ligeramente distinta (donde los valores negativos que se aproximan a -1 suelen indicar estrés hídrico).

Aun así, no muestra el contenido real de humedad de los cultivos, lo que significa que los usuarios sólo sabrán que una zona del campo tiene un contenido de agua mayor o menor que el resto. Como los cultivos de un mismo campo varían, no habrá un valor de 1 para todo el campo. La combinación de este índice con los datos recogidos por los sensores de suelo FS21 permite correlacionar los índices con lecturas localizadas de la humedad del suelo. Esto significa que dispondremos de información más precisa y fiable sobre las posibles restricciones de humedad en zonas concretas del campo. 

El NDMI y el NDVI también funcionan bien juntos: el estrés hídrico indicado por los valores del NDMI puede confirmarse por un NDVI significativamente inferior a la media.

En Farm21, nuestro equipo trabaja constantemente para ofrecer a nuestros usuarios más y mejor información, con el fin de tomar las mejores decisiones basadas en datos que se traduzcan en beneficios reales. Queremos ser el socio de la agricultura de precisión que ayude a los agricultores, investigadores, distribuidores y asesores de cultivos a optimizar realmente su explotación. 

Nuestro actual plan gratuito incluye:

• Aplicación de exploración
• Planos de cultivo y límites de los campos
• Datos meteorológicos
• Compartir datos
• Usuarios y almacenamiento de datos ilimitados

ADEMÁS, hemos añadido datos de satélite que incluyen cuatro tipos de imágenes de satélite.

• NDVI - Índice de vegetación de diferencia normalizada
• WDVI - Índice de vegetación de diferencia ponderada 
• NDRE - Índice Normalizado de Diferencia de Bordes Rojos
• NDMI - Índice de humedad diferencial normalizado
  
  Los usuarios pueden recibir Resolución 10x10m imágenes de satélite cada 4-5 días, dependiendo de la ubicación del satélite y de la nubosidad del día.
  
  Se dispondrá de un año de datos históricos de los satélites para los campos existentes.
  
  Los campos nuevos también generarán datos históricos a medida que se hagan (o se añadan límites a campos existentes que no tenían límites).
  
  Nuestra actualización campos permite a los usuarios tener un mejor control con información procedente de datos por satélite, así como informes de exploración organizados por días.

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