Ver más allá de lo que se ve a simple vista: Desbloquea el poder de las imágenes NDVI para la agricultura.
En este artículo, exploraremos los fundamentos del NDVI, cómo interpretar los valores del NDVI y las muchas formas en que las imágenes del NDVI pueden utilizarse en la agricultura para optimizar las prácticas de gestión, reducir los costes de los insumos, impulsar la productividad y mejorar la salud de los cultivos.
Granja más inteligente con imágenes de satélite.
El NDVI, o Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada, es una medida del "verdor" o cobertura vegetal de una zona determinada. Se utiliza mucho en agricultura, silvicultura y estudios medioambientales para controlar la salud y el crecimiento de las plantas.
Las imágenes NDVI se generan mediante tecnología de teledetección aérea o por satélite, que utiliza la reflexión de la luz en las bandas infrarroja cercana (NIR) y roja del espectro electromagnético para crear una imagen codificada por colores de la cubierta vegetal.
Tres pasos para comprender y utilizar las imágenes NDVI
- Comprende el cálculo del NDVI: El NDVI se calcula comparando la reflectancia de la luz infrarroja cercana (NIR) con la luz roja. Los valores del NDVI oscilan entre -1 y 1, y los valores más próximos a 1 indican una vegetación sana y densa, mientras que los valores más próximos a -1 indican poca o ninguna vegetación.
- Interpretar los valores de NDVI: Interpretar los valores de NDVI requiere comprender qué significa el rango de valores de NDVI para la vegetación. Los valores altos de NDVI (entre 0,6 y 1) indican una vegetación sana, mientras que los valores bajos de NDVI (entre -0,1 y 0,1) indican tierra estéril, agua o nubes. Los valores entre 0,1 y 0,6 indican una cobertura vegetal moderada.
- Utiliza imágenes NDVI: Las imágenes NDVI pueden utilizarse para controlar la salud de la vegetación y sus cambios a lo largo del tiempo. También se pueden utilizar para cartografiar la cubierta vegetal e identificar zonas de estrés o daños en la vegetación. Las imágenes NDVI pueden crearse a partir de imágenes de satélite o de sensores terrestres, y muchos programas informáticos permiten visualizar y analizar imágenes NDVI.
Profundicemos en las imágenes de satélite NDVI y sus aplicaciones.
¿Cómo funciona el NDVI?
El NDVI funciona aprovechando las distintas propiedades de reflectancia de la vegetación y otros tipos de cubierta terrestre en las bandas NIR y roja del espectro electromagnético. La clorofila, que es el principal pigmento responsable de la fotosíntesis en las plantas, absorbe la luz en las bandas azul y roja y la refleja en la banda NIR. Las zonas sin vegetación o desnudas, en cambio, tienen valores de reflectancia más bajos en la banda NIR debido a la ausencia de clorofila. Restando los valores de reflectancia de las bandas NIR y roja y dividiendo el resultado por su suma, el NDVI puede resaltar la cubierta vegetal de una zona y distinguirla de otros tipos de cubierta terrestre. La fórmula del NDVI es la siguiente:
NDVI = (NIR - Rojo) / (NIR + Rojo
En esta fórmula, NIR y Rojo son los valores de reflectancia de las bandas del infrarrojo cercano y del rojo, respectivamente. Interpretar los valores del NDVI puede ser un reto sin una comprensión básica de lo que representan. Los valores de NDVI van de -1 a 1; los valores más próximos a 1 indican una vegetación densa y sana, y los valores más próximos a -1 indican una vegetación escasa o poco sana. He aquí algunas directrices generales para interpretar los valores de NDVI:
- Valores de NDVI inferiores a 0: indican agua u otros elementos no vegetales.
- Valores de NDVI entre 0 y 0,3: Indican zonas estériles con poca o ninguna cubierta vegetal.
- Valores de NDVI entre 0,3 y 0,6: Indican zonas con escasa cobertura vegetal.
- Valores de NDVI entre 0,6 y 0,9: Esto indica zonas con una cubierta vegetal densa y sana.
- Valores de NDVI superiores a 0,9: Esto indica zonas con una cubierta vegetal muy densa, como las selvas tropicales.
Los valores de NDVI también pueden clasificarse en distintas categorías, como cobertura vegetal baja, moderada y alta, basándose en umbrales predefinidos. Es importante señalar que se trata de directrices generales y que la interpretación de los valores de NDVI puede ser más compleja en función de factores como el tipo de suelo, el clima y el tipo de cultivo. Además, los valores de NDVI deben utilizarse en combinación con otras fuentes de datos y prácticas de gestión para tomar decisiones informadas sobre la salud y la productividad de los cultivos.
Las imágenes NDVI se generan procesando los valores de reflectancia de las bandas NIR y roja de las imágenes por satélite o aéreas mediante software o algoritmos especializados. Los valores NDVI resultantes se asignan a una escala de colores, que suele ir del rojo (valores NDVI bajos) al verde (valores NDVI altos), para crear una representación visual de la cubierta vegetal de una zona. Las imágenes NDVI pueden generarse con distintas resoluciones espaciales y temporales, según el tipo y la calidad de los datos de teledetección y la finalidad del análisis.
¿Por qué son valiosas las imágenes NDVI en la agricultura?
Las imágenes NDVI proporcionan información valiosa sobre la salud y el vigor de la vegetación. Los productores agrícolas, los investigadores y los agrónomos pueden utilizar las imágenes NDVI para controlar la salud de los cultivos e identificar las zonas que pueden requerir atención adicional, como el riego o el abono. Las imágenes NDVI también pueden ayudar a identificar zonas de estrés en los cultivos causado por plagas, enfermedades o sequías. Además, las imágenes NDVI pueden ayudar a los agricultores a tomar decisiones más informadas sobre la siembra y la cosecha, ya que pueden ver qué zonas de sus campos rinden mejor que otras. Veamos algunos ejemplos prácticos de cómo las imágenes NDVI pueden ayudar a los profesionales agrícolas:
Pasa de una agricultura reactiva a una proactiva.
Las imágenes NDVI pueden ayudar a los agricultores a pasar de de reactivo a proactivo la toma de decisiones, proporcionándoles información valiosa sobre la salud y el vigor de sus cultivos, lo que les permite tomar medidas correctivas antes de que los problemas sean demasiado graves. Tradicionalmente, los agricultores han confiado en las inspecciones visuales o el muestreo manual para controlar la salud de los cultivos. Sin embargo, estos métodos suelen ser reactivos, pues dependen de que el agricultor identifique los problemas cuando ya se han producido. Esto puede dar lugar a una disminución del rendimiento y de los beneficios.
En cambio, con las imágenes NDVI los agricultores pueden adoptar un enfoque más proactivo de la gestión de los cultivos. Al supervisar regularmente sus cultivos mediante imágenes NDVI, pueden identificar posibles problemas antes de que se agraven. Por ejemplo, si una imagen NDVI muestra que determinadas zonas de un campo tienen valores NDVI más bajos que otras, el agricultor puede tomar medidas inmediatas para solucionar el problema, como ajustar el riego o aplicar fertilizantes.
Al utilizar imágenes NDVI para controlar la salud de los cultivos, los agricultores también pueden tomar decisiones más informadas sobre cuándo plantar y cosechar sus cultivos. Pueden utilizar las imágenes NDVI para identificar las zonas del campo que funcionan mejor que otras, y ajustar en consecuencia sus calendarios de siembra y cosecha.
En general, las imágenes NDVI permiten a los agricultores adoptar un enfoque proactivo de la gestión de los cultivos, lo que puede dar lugar a mayores rendimientos, menores costes y mayores beneficios.
Mitigar los daños causados por plagas, enfermedades o sequía.
Las imágenes NDVI pueden ayudar a mitigar el estrés de los cultivos causado por plagas, enfermedades o sequías, al permitir a los agricultores identificar y abordar los problemas en una fase temprana, antes de que tengan la oportunidad de afectar negativamente al rendimiento.Las plagas, las enfermedades y las sequías son grandes retos para los agricultores, ya que pueden causar importantes daños a los cultivos y reducir el rendimiento. Sin embargo, las imágenes NDVI pueden proporcionar señales de alerta temprana de estos problemas, permitiendo a los agricultores tomar medidas antes de que sean demasiado graves.
Por ejemplo, si una imagen de NDVI muestra que determinadas zonas de un campo tienen valores de NDVI más bajos que otras, podría ser una señal temprana de infestación por plagas o enfermedades. Al identificar estas zonas con antelación, los agricultores pueden tomar medidas para resolver el problema, como aplicar pesticidas o fungicidas. Del mismo modo, si una imagen NDVI muestra que determinadas zonas de un campo tienen valores NDVI más bajos que otras, podría ser un signo temprano de estrés por sequía. Al identificar estas zonas en una fase temprana, los agricultores pueden tomar medidas para resolver el problema, como ajustar el riego o aplicar técnicas de ahorro de agua.
En general, las imágenes NDVI pueden ayudar a los agricultores a mitigar el estrés de los cultivos causado por plagas, enfermedades o sequías, permitiéndoles identificar los problemas en una fase temprana, antes de que tengan la oportunidad de afectar significativamente al rendimiento. Esto puede aumentar el rendimiento, reducir los costes y aumentar los beneficios.
Ahorra tiempo, dinero y recursos.
Las imágenes NDVI pueden ayudar a los cultivadores, investigadores agrícolas y agrónomos a ahorrar tiempo, dinero y otros recursos de varias formas:
- Insumos específicos: Al utilizar imágenes NDVI para identificar las zonas de un campo que requieren atención adicional, como fertilizantes o pesticidas, los agricultores pueden aplicar estos insumos con mayor precisión y evitar malgastarlos en zonas que no los necesitan. Esto puede ayudar a ahorrar dinero en insumos y reducir el impacto medioambiental.
- Detección precoz de problemas: Las imágenes NDVI pueden ayudar a identificar problemas en una fase temprana, antes de que tengan la oportunidad de afectar significativamente al rendimiento. Esto permite a los agricultores tomar medidas correctivas rápidamente, lo que puede ahorrar tiempo y reducir los costes asociados a la pérdida de rendimiento.
- Reducción del tiempo de exploración: Los métodos tradicionales de exploración exigen que los agricultores recorran sus campos e inspeccionen visualmente los cultivos en busca de problemas. Las imágenes NDVI pueden ayudar a reducir el tiempo de exploración identificando las zonas problemáticas de forma rápida y eficaz.
- Mejora de la toma de decisiones: Las imágenes NDVI proporcionan información valiosa sobre la salud de los cultivos y pueden ayudar a los agricultores a tomar decisiones más informadas sobre la siembra, el riego y el momento de la cosecha. Esto puede mejorar el rendimiento, reducir los costes y aumentar los beneficios.
- Mejor gestión de los recursos: Al utilizar las imágenes NDVI para identificar las zonas de un campo que necesitan más o menos agua o nutrientes, los agricultores pueden gestionar mejor sus recursos y evitar la aplicación excesiva o insuficiente de insumos. Esto puede conducir a un uso más eficiente de los recursos y a una reducción de los costes.
En general, las imágenes NDVI pueden ayudar a los agricultores, los investigadores agrarios y los agrónomos a ahorrar tiempo, dinero y otros recursos, al proporcionar información valiosa sobre la salud de los cultivos y permitir prácticas de gestión más precisas y eficaces.
¿Cómo encajan las imágenes NDVI en la agricultura de precisión?
Las imágenes NDVI desempeñan un papel fundamental en la agricultura de precisión, ya que permiten a los agricultores controlar la salud y el crecimiento de los cultivos en tiempo real y tomar decisiones más informadas sobre el uso de los recursos.
La agricultura de precisión implica el uso de tecnología, como sensores, GPS y herramientas cartográficas, para optimizar el rendimiento de los cultivos minimizando el uso de insumos. Las imágenes NDVI son una herramienta importante en la agricultura de precisión porque proporcionan información valiosa sobre la salud y el crecimiento de los cultivos, lo que permite a los agricultores ajustar sus prácticas de gestión en consecuencia. Por ejemplo, las imágenes NDVI pueden utilizarse para identificar zonas de un campo que requieren atención adicional, como riego, fertilización o control de plagas. Aplicando estos insumos con mayor precisión, los agricultores pueden evitar el despilfarro de recursos y optimizar el rendimiento de los cultivos.
Las imágenes NDVI también pueden utilizarse para controlar los efectos de las prácticas de gestión, como los distintos regímenes de riego o fertilización, sobre la salud y el crecimiento de los cultivos. Esto puede ayudar a los agricultores a identificar las prácticas de gestión más eficaces para sus cultivos y optimizar el uso de sus recursos.
Además, las imágenes NDVI pueden utilizarse para crear mapas de prescripción, que son mapas personalizados que indican qué zonas de un campo requieren distintos niveles de insumos, como agua o fertilizantes. Estos mapas de prescripción pueden utilizarse para guiar los equipos de aplicación de precisión, como el riego de caudal variable o los aplicadores de fertilizantes, para aplicar los insumos con mayor precisión y eficacia.
En resumen, las imágenes NDVI desempeñan un papel fundamental en la agricultura de precisión, ya que permiten a los agricultores tomar decisiones más informadas sobre el uso de los recursos, optimizar el rendimiento de los cultivos y reducir el impacto medioambiental.
¿Cómo promueven las imágenes NDVI la agricultura sostenible?
Agricultura sostenible es de vital importancia para la salud y el bienestar a largo plazo tanto del medio ambiente como de la sociedad. Mediante la adopción de prácticas agrícolas sostenibles, los agricultores y otros profesionales de la agricultura pueden garantizar la viabilidad de sus operaciones, proteger los recursos naturales y contribuir a un sistema alimentario más resistente y sostenible para las generaciones futuras. Las imágenes NDVI pueden ayudar a la sostenibilidad de la agricultura promoviendo un uso más eficiente de los recursos y reduciendo el impacto medioambiental.
Una forma en que las imágenes NDVI promueven prácticas agrícolas más sostenibles es permitiendo a los agricultores identificar las zonas de un campo que requieren atención adicional, como el riego, la fertilización o el control de plagas. Aplicando estos insumos con mayor precisión, los agricultores pueden evitar el despilfarro de recursos y reducir su impacto ambiental. Las imágenes NDVI también pueden ayudar a los agricultores a optimizar el rendimiento de los cultivos reduciendo al mismo tiempo el uso de recursos. Por ejemplo, utilizando las imágenes NDVI para identificar las zonas de un campo que rinden más que otras, los agricultores pueden ajustar sus prácticas de gestión para optimizar el rendimiento en esas zonas, reduciendo al mismo tiempo el uso de insumos en las zonas que no rinden tan bien. Esto puede conducir a un uso más eficiente de los recursos y a una reducción del impacto medioambiental.
Las imágenes NDVI pueden ayudar a promover la sostenibilidad en la agricultura, permitiendo a los agricultores tomar decisiones más informadas sobre el uso de los recursos, optimizando el rendimiento de los cultivos al tiempo que se reduce el impacto medioambiental, e identificando las zonas del campo que requieren atención adicional para evitar la pérdida de nutrientes y la erosión del suelo.
Aparte del NDMI, ¿qué otras imágenes de satélite están disponibles?
Hay varios tipos de imágenes de satélite disponibles para ayudar a los agricultores a controlar la salud de los cultivos y tomar decisiones más informadas sobre las prácticas de gestión. Veamos dos de los más populares:
- Diferencia Normalizada Borde Rojo (NDRE): El NDRE es un índice utilizado para medir el contenido de clorofila en las plantas, que está relacionado con su salud y crecimiento. El NDRE es especialmente útil para controlar los cultivos sensibles al nitrógeno y al estrés hídrico. Se calcula utilizando la banda del borde rojo y la banda del infrarrojo cercano de las imágenes de satélite.
- Índice de humedad diferencial normalizado (NDMI): El NDMI es un índice utilizado para medir el contenido de agua en la vegetación y el suelo. Es especialmente útil para controlar el estrés hídrico en los cultivos y puede ayudar a los agricultores a tomar decisiones más informadas sobre el riego y la gestión del agua. El NDMI se calcula utilizando la banda del infrarrojo cercano y la banda del infrarrojo de onda corta de las imágenes de satélite.
Esto es lo que debes saber sobre la función satélite del Farm21
Farm21 ofrece servicios de seguimiento de cultivos por satélite para agricultores, agroempresas e investigadores, que incluyen lo siguiente:
- Imágenes por satélite de alta resolución: El Farm21 utiliza imágenes de satélite de alta resolución para controlar la salud y el crecimiento de los cultivos durante toda la temporada de crecimiento. Estas imágenes pueden utilizarse para identificar zonas del campo que requieren atención adicional, como riego, fertilización o control de plagas.
- Análisis NDVI: Farm21 utiliza el análisis NDVI para medir la salud y el vigor de los cultivos. Este análisis permite a los agricultores identificar las zonas del campo que funcionan mejor que otras, y ajustar sus prácticas de gestión en consecuencia.
- Supervisión en tiempo real: La oferta de satélites de Farm21 proporciona un seguimiento en tiempo real de los cultivos, lo que permite a los agricultores identificar y abordar rápidamente los problemas a medida que surgen.
- Informes personalizados: Farm21 proporciona informes personalizados a agricultores, agroempresas y organismos gubernamentales, que aportan información valiosa sobre la salud y el crecimiento de los cultivos. Estos informes pueden utilizarse para tomar decisiones más informadas sobre la siembra, el riego, la fertilización y el control de plagas.
¿Quieres saber más sobre la oferta de satélite de Farm21? Programa una llamada con nosotros a continuación:
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En conclusión, las imágenes NDVI son una poderosa herramienta para agricultores, investigadores y agrónomos a la hora de controlar la salud de los cultivos y mejorar las prácticas agrícolas.
Al comprender los fundamentos de las imágenes NDVI y sus aplicaciones, los cultivadores e investigadores pueden aprovechar su potencial para impulsar una agricultura sostenible y productiva en los años venideros.
