El principal reto para la Agroindustria está en satisfacer la exponencial demanda de alimentos por una población en aumento a la par de verse en la necesidad y obligación de desarrollar e implementar técnicas y estrategias de producción sostenibles que reduzcan el impacto ambiental y el costo al planeta Tierra. La vía para alcanzar dicho objetivo yace en la implementación de nuevas tecnologías aplicadas al campo.
La principal limitante para la correcta intervención de nuevas tecnologías, como drones y tractores autónomos, en el campo es la falta de información fiable acerca del estado de salud del cultivo a trabajar. La recopilación de datos y su interpretación es necesaria para poder atender las problemáticas presentes en el cultivo de manera efectiva. Tradicionalmente la información sobre la composición del suelo, la incidencia solar y la presencia o ausencia de agua se recopila de manera manual, haciendo muestreos in situ para su posterior análisis dentro de un laboratorio. Esta tarea, aunque fundamental, toma mucho tiempo, labor física y dinero.
Con los avances tecnológicos como cámaras especializadas montadas en vehículos aéreos no tripulados (drones) se pueden obtener imágenes multiespectrales para la generación de información muy valiosa en tiempo real y de manera rápida y autónoma. Esta información se utiliza para emplear estratégias de prevención e intervención en el campo al permitir la identificación de factores de estrés vegetal bióticos y abióticos como la presencia de plagas y la ausencia de agua, respectivamente. Mediante la compilación de imágenes multiespectrales en diferentes etapas fenológicas y estaciones del año se puede hacer un seguimiento preciso y confiable de la evolución de las comunidades vegetales y cultivos agrícolas. La transformación de las imágenes multiespectrales en datos cuantificables y extrapolables se conoce como Índices de Vegetación (Figura 1).
Los Índices de Vegetación se definen como las combinaciones de diferentes bandas espectrales registradas por teledetección aérea o satelital cuya función, a través de un cálculo algebráico, es destacar la cubierta o follaje vegetal en función de su reflectancia y/o absorbancia para obtener información acerca del estado de salud del cultivo. Dependiendo de los parámetros indicados se puede obtener información acerca del área foliar, la densidad vegetal, la actividad clorofílica y el estrés hídrico, entre otros.
Con el desarrollo de tecnologías de teledetección ultra sensibles y el avance en software potenciado por Inteligencia Artificial se han desarrollado diferentes Índices de Vegetación con objetivos y aplicaciones precisas, así como ciertas limitaciones. A continuación hablaremos acerca de los Índices más utilizados en la Agricultura de Precisión.
NDVI
El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index) se calcula utilizando mediciones de la radiación en la banda del infrarrojo cercano (NIR) y en la banda roja (RED) del espectro electromagnético.La fórmula básica del NDVI es la siguiente:
(NIR - RED) / (NIR + RED).
Al restar la reflectancia en la banda roja de la reflectancia en el infrarrojo cercano y dividirlo por la suma de ambas, se obtiene un valor que varía entre -1 y 1. Los valores negativos indican características no vegetales, como agua o suelo desnudo, mientras que los valores cercanos a 1 indican vegetación densa y saludable. El NDVI se utiliza para evaluar la salud y el estado de la vegetación. Puede proporcionar información sobre el crecimiento de la vegetación, la presencia de vegetación sana y la detección de vegetación dañada o estresada, por ejemplo, por incendios forestales u otras perturbaciones. Además, el NDVI está influenciado por varios factores, como las condiciones atmosféricas, la exposición del suelo y la fenología de las plantas (Figura 2).
EVI
Índice de Vegetación Mejorado (Enhanced Vegetation Index) es utilizado para evaluar el estado de la vegetación en áreas con alta densidad de biomasa. A diferencia del NDVI, el EVI tiene en cuenta los efectos atmosféricos al calcular la diferencia de reflectancia entre las bandas del azul y rojo del espectro electromagnético. Especialmente útil para analizar áreas con vegetación densa y alta concentración de clorofila, como los bosques tropicales, preferiblemente en regiones sin efectos topográficos significativos. Corrige los ruidos atmosféricos y del suelo presentes en el NDVI, especialmente en áreas con vegetación densa.
Su fórmula es la siguiente:
EVI = 2.5 * ((NIR – RED) / ((NIR) + (C1 * RED) – (C2 * BLUE) + L)).
Esta incluye coeficientes (C1 y C2) para corregir la dispersión de aerosoles en la atmósfera y un parámetro (L) para ajustar el fondo del suelo y del dosel vegetal. El rango de valores del EVI va de -1 a +1, y los valores típicos para vegetación sana oscilan entre 0.2 y 0.8 (Figura 3).
NDRE
El NDRE (Normalized Difference Red Edge) es un Índice de Vegetación utilizado para evaluar el desarrollo y la salud del cultivo. Se construye mediante la combinación de bandas espectrales en el Infrarrojo Cercano (NIR) y un rango estrecho entre el Rojo visible y el NIR, conocido como Rojo Borde (RE). A diferencia del NDVI, el NDRE es más sensible en el período de maduración de cultivos con alta acumulación de clorofila. Esto se debe a que la luz en el borde rojo penetra más profundamente en las hojas. El NDRE es útil durante toda la temporada de cultivo, ya que el NDVI pierde precisión cuando las plantas acumulan la máxima cantidad de clorofila. El NDRE proporciona información sobre el contenido de clorofila, concentración de nitrógeno en el suelo, y ayuda a generar mapas para la aplicación precisa de fertilizantes.
La paleta de colores va del rojo al verde en las imágenes NDRE, representando el suelo desnudo, plantas poco saludables, y vegetación saludable, respectivamente (Figura 4).
Su fórmula es la siguiente:
NDRE = ((NIR-RE)/(NIR+RE))
GNDVI
El Índice de Vegetación Verde de Diferencia Normalizada (Green Normalized Difference Vegetation Index) se utiliza para medir de manera cualitativa el verdor o la actividad fotosintética vegetal. Ampliamente empleado para observar la asimilación de agua y nitrógeno en el desarrollo foliar del cultivo. A diferencia del NDVI, este índice utiliza la banda verde (Green) del espectro visible en cambio de la banda roja confiriendo una mayor sensibilidad para determinar la concentración de clorofila. Este índice se emplea durante las fases finales del ciclo de cultivo. Al igual que el NDVI sus valores oscilan del -1.0. A 1.0. (Figura 5).
Su fórmula es la siguiente:
GNDVI = (NIR-GREEN)/(NDVI+GREEN)
SAVI
El Índice de Vegetación Ajustado al Suelo (Soil Adjusted Vegetation Index) se utiliza para corregir el problema de la influencia del suelo en el Índice NDVI. Su fórmula se calcula mediante la siguiente expresión:
SAVI = ((NIR - RED) / (NIR + RED + L)) * (1 + L).
Donde NIR representa la reflectancia en la banda del infrarrojo cercano, RED representa la reflectancia en la banda roja y L es un parámetro que varía entre -1 y +1. El valor de L se ajusta en función de la densidad de vegetación en la zona de interés. Un valor cercano a 0 es utilizado cuando hay una alta densidad de vegetación, en este caso, el SAVI se comporta de manera similar al NDVI. Por otro lado, un valor de L cercano a 1 se utiliza en zonas con vegetación escasa o en desarrollo, lo cual ayuda a mitigar la influencia del suelo en los resultados.
El Índice SAVI es especialmente útil en situaciones como el análisis de cultivos jóvenes, regiones áridas con vegetación limitada (menos del 15% de la superficie total) y áreas donde el suelo está expuesto.
Al corregir los efectos del suelo en los cálculos del índice, el SAVI proporciona una evaluación más precisa de la salud y densidad de la vegetación en estas condiciones particulares (Figura 6).
GCI
El Índice de Clorofila Verde (GCI) se utiliza para estimar el contenido de clorofila en las hojas de varias especies de plantas. Este índice de vegetación refleja el estado fisiológico de la vegetación, ya que el contenido de clorofila disminuye en plantas bajo estrés. Por lo tanto, el GCI se puede utilizar para evaluar la salud y vigor de las plantas. Es útil para monitorear el impacto de la estacionalidad, el estrés ambiental y la aplicación de pesticidas en la salud del cultivo. El GCI se enfoca en la cantidad de clorofila presente en la vegetación, lo que lo hace relevante para analizar las masas vegetales desde una perspectiva fenológica. La presencia de clorofila en la estructura vegetal varía según las estaciones del año y el nivel de estrés al que están expuestas las plantas (Figura 7).
Se calcula con la siguiente fórmula:
GCL = (NIR) / (GREEN) – 1
GLI
El Índice de Hoja Verde es muy útil cuando solo se cuenta con imágenes observadas bajo las bandas Roja, Verde y Azul (RGB) del espectro visible. Se utiliza para separar zonas cubiertas por vegetación del área ausente de estas. Los valores positivos hacen referencia a la presencia de estructuras vegetales mientras que valores negativos hacen alusión al resto de los objetos presentes en la imagen (Figura 8).
Se calcula a partir de la siguiente fórmula:
GLI = (GREEN – RED) + (GREEN – BLUE) / (2*GREEN) + RED + BLUE
ReCl
El Índice De Clorofila De Borde Rojo detecta el contenido de clorofila en las hojas. Sirve para identificar de manera cualitativa la actividad fotosintética del cultivo de interés. Dado que el contenido de clorofila depende directamente del nivel de nitrógeno en las plantas, responsable de su pigmentación verde, este índice se utiliza para detectar las zonas con follaje amarillo o descolorido las cuales han perdido su actividad fotosintética. Los valores del ReCl son útiles en la fase de desarrollo activo de la vegetación, pero no son adecuados en la época de recolección (Figura 9).
Su fórmula es la siguiente:
ReCl = (NIR / RED) – 1
SIPI
Índice de Pigmentación Insensible a la Estructura (Structure Insensitive Pigment Index) se emplea cuando existe variación en la estructura foliar del cultivo. Estima la relación de carotenoides y clorofila.
Podemos utilizarlo para monitorear la salud del cultivo en regiones con alta variabilidad en la estructura del dosel o el índice de área foliar, para la detección temprana de enfermedades de las plantas u otras causas de estrés (Figura 10).
Su fórmula es la siguiente:
SIPI = (NIR – BLUE) / (NIR – RED)
En GeoSpectral contamos con el conocimiento, experiencia y equipamiento para la generación e interpretación de Índices de Vegetación ajustados a las necesidades de nuestros clientes. Para así brindarles información y asesoría precisa y confiable para atender a la salud del cultivo.