\u00bfC\u00f3mo se calcula el NDVI?<\/strong><\/h2>\nEl NDVI se obtiene midiendo la diferencia entre la luz infrarroja cercana reflejada y la luz roja visible reflejada y calcul\u00e1ndola contra la cantidad total de radiaci\u00f3n que se emite desde la superficie terrestre:<\/p>\n
NDVI = (NIR \u2013 ROJO)\/(NIR + ROJO)<\/p>\n
Las plantas absorben la energ\u00eda de la luz de su entorno y la utilizan para sintetizar az\u00facares y otros compuestos org\u00e1nicos. Como resultado, reflejan m\u00e1s la luz infrarroja cercana y absorben la luz roja visible. En general, los valores m\u00e1s altos de NDVI indican m\u00e1s vegetaci\u00f3n o cultivos sanos, mientras que los valores m\u00e1s bajos indican plantas o cultivos menos saludables que no est\u00e1n creciendo bien. Un valor de NDVI entre 0 y 1 se considera com\u00fanmente \u00f3ptimo para el crecimiento del cultivo; los valores inferiores a 0 indican zonas con muy poca vegetaci\u00f3n para que la fotos\u00edntesis se ocurra de manera efectiva (como durante la sequ\u00eda). Un NDVI negativo corresponde al agua.<\/p>\n
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La gesti\u00f3n del nitr\u00f3geno con NDVI<\/strong><\/h2>\nEl NDVI puede ser una herramienta \u00fatil para ayudar en determinar la deficiencia o exceso de nitr\u00f3geno, y el estr\u00e9s en varios cultivos. Se encontr\u00f3 una buena correlaci\u00f3n entre el NDVI y el contenido de nitr\u00f3geno en las hojas en cultivos como el ma\u00edz, el trigo y el arroz. Dado que el nitr\u00f3geno es un componente importante de la mol\u00e9cula de clorofila, que se asocia con el color verde de la hoja, la concentraci\u00f3n de nitr\u00f3geno en las hojas afecta la absorbancia y reflectancia de la luz.<\/p>\n
Las im\u00e1genes satelitales y los drones pueden proporcionar datos a una resoluci\u00f3n relativamente alta. Por ejemplo, el sat\u00e9lite Sentinel 2 proporciona datos por cada pixel de 20 x 20m. Esto se puede utilizar para crear prescripciones de aplicaci\u00f3n de nitr\u00f3geno de tasa variable.<\/p>\n
Adem\u00e1s de proporcionar informaci\u00f3n sobre el contenido actual de nitr\u00f3geno, NDVI puede ayudar a predecir el potencial de rendimiento y la disponibilidad de nitr\u00f3geno para la pr\u00f3xima temporada de crecimiento.<\/p>\n
\u00a0<\/strong><\/p>\nEl uso de NDVI para estimar la biomasa y el rendimiento previsto<\/strong><\/h2>\nLa relaci\u00f3n entre la biomasa, el potencial de rendimiento y los valores de NDVI se ha estudiado ampliamente en muchos sistemas de cultivo, incluidos los sistemas de producci\u00f3n de ma\u00edz que son sensibles al estr\u00e9s de nitr\u00f3geno. Los investigadores encontraron que existe una alta correlaci\u00f3n entre los valores de NDVI tomados durante las primeras etapas de crecimiento vegetativo con los rendimientos finales m\u00e1s adelante en la temporada.<\/p>\n
Se puede utilizar el NDVI para este prop\u00f3sito debido a que proporciona una indicaci\u00f3n de la cantidad de material vegetal verde presente en un campo. El \u00e1rea de la hoja verde es un excelente predictor del potencial de rendimiento ya que refleja la energ\u00eda de la luz disponible que impulsa la fotos\u00edntesis, lo que afecta directamente al llenado y desarrollo del grano.<\/p>\n
La mayor\u00eda de los m\u00e9todos para predecir los rendimientos de los cultivos basados en NDVI utilizan modelos de regresi\u00f3n, analizando conjuntos de datos de NDVI y los datos de rendimiento real.<\/p>\n
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Uso de NDVI para la detecci\u00f3n de enfermedades<\/strong><\/p>\nEsto es quiz\u00e1s el uso m\u00e1s com\u00fan de NDVI actualmente. Debido a esta relaci\u00f3n entre el \u00e1rea foliar y el valor de NDVI, es posible utilizar NDVI como una herramienta para detectar el estr\u00e9s del cultivo causado por factores ambientales y brotes de enfermedades.<\/p>\n
El NDVI de las plantas enfermas es m\u00e1s bajo que el de las plantas sanas, lo que significa que se puede utilizar como un \u00edndice de la salud de las plantas. Cuando se combina con otros datos, como el \u00edndice de \u00e1rea foliar o el contenido de clorofila, se puede usar mapas de NDVI para detectar enfermedades en campos grandes, antes de que se propaguen a otras partes del campo.<\/p>\n
Tenga en cuenta que la identificaci\u00f3n espec\u00edfica de la enfermedad no se puede lograr con NDVI. Sin embargo, las \u00e1reas afectadas por la enfermedad en el campo tendr\u00e1n valores bajos de NDVI. Mirando el mapa NDVI, el agricultor puede ir directamente a las zonas sospechosas, en lugar de tener que inspeccionar todo el campo<\/a>.<\/p>\n\u00a0<\/strong><\/p>\nGesti\u00f3n de riego con NDVI <\/strong><\/h2>\nEl NDVI se puede utilizar para determinar los requisitos h\u00eddricos del cultivo, la eficiencia de riego y el momento en que se debe regar. Se desarrollaron varios modelos de regresi\u00f3n para estimar el coeficiente de cultivo real (Kc). El coeficiente de cultivo es la relaci\u00f3n entre la evapotranspiraci\u00f3n del cultivo (ETc) y la evapotranspiraci\u00f3n de referencia (ET0<\/sub>), cuando ETc var\u00eda entre los cultivos y la etapa de crecimiento del cultivo.<\/p>\nEl requerimiento de riego para un per\u00edodo espec\u00edfico se determina multiplicando el Kc por ET0<\/sub>: <\/sub>I (mm) = Kc x ET0<\/sub>.<\/p>\nMientras que ET0<\/sub> se puede estimar f\u00e1cilmente a partir de datos meteorol\u00f3gicos, el Kc generalmente se obtiene de tablas. Sin embargo, los datos tabulares a menudo no son precisos o no coinciden con el estado real del campo (por ejemplo, si el cultivo est\u00e1 estresado y no se ha desarrollado adecuadamente). Adem\u00e1s, el Kc tabular no puede tener en cuenta la variabilidad dentro del campo.<\/p>\nLa obtenci\u00f3n del coeficiente de cultivo en tiempo real y para diferentes zonas del campo puede ser \u00fatil para determinar las tasas de riego adecuadas.<\/p>\n
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Las desventajas de usar NDVI<\/strong><\/h2>\nEl uso de NDVI tambi\u00e9n tiene algunas desventajas:<\/p>\n
\n- El NDVI puede variar mucho debido a las condiciones clim\u00e1ticas como la precipitaci\u00f3n, los niveles de humedad, donde el factor m\u00e1s restrictivo (en caso de que se obtiene de los sat\u00e9lites), es la cobertura de nubes.<\/li>\n
- Solo puede proporcionar una idea de lo que ya sucedi\u00f3 en el campo, que a veces puede ser demasiado tarde.<\/li>\n
- El NDVI puede saturarse a altas densidades de cultivo, lo que significa que se obtienen los mismos valores de NDVI a pesar de la variabilidad en el campo.<\/li>\n
- Adem\u00e1s del problema de la saturaci\u00f3n, el uso de NDVI no es adecuado para todos los cultivos y condiciones.<\/li>\n<\/ul>\n
Otros \u00edndices de vegetaci\u00f3n pueden ser menos sensibles a la saturaci\u00f3n y se utilizan en diferentes modelos. Dichos \u00edndices incluyen MSAVI, CVI, reNDVI, MTCI y otros.<\/p>\n
\u00a0<\/strong><\/p>\nResumen<\/strong><\/h2>\nEl NDVI es una excelente herramienta para el monitoreo de cultivos. Se puede utilizar para monitorear la salud de las plantas, predecir sus rendimientos, detectar plagas y enfermedades<\/a>, e incluso optimizar el riego. Una de las desventajas, sin embargo, es que requiere cierto conocimiento de c\u00f3mo usar una f\u00f3rmula NDVI (o una herramienta automatizada), as\u00ed como el acceso a datos de sat\u00e9lites o drones que pueden tomar fotos a intervalos regulares en grandes \u00e1reas.<\/p>\nLa investigaci\u00f3n de nuevos modelos predictivos, utilizando tanto NDVI como otros \u00edndices, contin\u00faa.<\/p>\n
El NDVI puede ser una herramienta \u00fatil para ayudar en determinar la deficiencia o exceso de nitr\u00f3geno, y el estr\u00e9s en varios cultivos. Se encontr\u00f3 una buena correlaci\u00f3n entre el NDVI y el contenido de nitr\u00f3geno en las hojas en cultivos como el ma\u00edz, el trigo y el arroz. Dado que el nitr\u00f3geno es un componente importante de la mol\u00e9cula de clorofila, que se asocia con el color verde de la hoja, la concentraci\u00f3n de nitr\u00f3geno en las hojas afecta la absorbancia y reflectancia de la luz.<\/p>\n
Las im\u00e1genes satelitales y los drones pueden proporcionar datos a una resoluci\u00f3n relativamente alta. Por ejemplo, el sat\u00e9lite Sentinel 2 proporciona datos por cada pixel de 20 x 20m. Esto se puede utilizar para crear prescripciones de aplicaci\u00f3n de nitr\u00f3geno de tasa variable.<\/p>\n
Adem\u00e1s de proporcionar informaci\u00f3n sobre el contenido actual de nitr\u00f3geno, NDVI puede ayudar a predecir el potencial de rendimiento y la disponibilidad de nitr\u00f3geno para la pr\u00f3xima temporada de crecimiento.<\/p>\n
\u00a0<\/strong><\/p>\n La relaci\u00f3n entre la biomasa, el potencial de rendimiento y los valores de NDVI se ha estudiado ampliamente en muchos sistemas de cultivo, incluidos los sistemas de producci\u00f3n de ma\u00edz que son sensibles al estr\u00e9s de nitr\u00f3geno. Los investigadores encontraron que existe una alta correlaci\u00f3n entre los valores de NDVI tomados durante las primeras etapas de crecimiento vegetativo con los rendimientos finales m\u00e1s adelante en la temporada.<\/p>\n Se puede utilizar el NDVI para este prop\u00f3sito debido a que proporciona una indicaci\u00f3n de la cantidad de material vegetal verde presente en un campo. El \u00e1rea de la hoja verde es un excelente predictor del potencial de rendimiento ya que refleja la energ\u00eda de la luz disponible que impulsa la fotos\u00edntesis, lo que afecta directamente al llenado y desarrollo del grano.<\/p>\n La mayor\u00eda de los m\u00e9todos para predecir los rendimientos de los cultivos basados en NDVI utilizan modelos de regresi\u00f3n, analizando conjuntos de datos de NDVI y los datos de rendimiento real.<\/p>\n <\/p>\n Uso de NDVI para la detecci\u00f3n de enfermedades<\/strong><\/p>\n Esto es quiz\u00e1s el uso m\u00e1s com\u00fan de NDVI actualmente. Debido a esta relaci\u00f3n entre el \u00e1rea foliar y el valor de NDVI, es posible utilizar NDVI como una herramienta para detectar el estr\u00e9s del cultivo causado por factores ambientales y brotes de enfermedades.<\/p>\n El NDVI de las plantas enfermas es m\u00e1s bajo que el de las plantas sanas, lo que significa que se puede utilizar como un \u00edndice de la salud de las plantas. Cuando se combina con otros datos, como el \u00edndice de \u00e1rea foliar o el contenido de clorofila, se puede usar mapas de NDVI para detectar enfermedades en campos grandes, antes de que se propaguen a otras partes del campo.<\/p>\n Tenga en cuenta que la identificaci\u00f3n espec\u00edfica de la enfermedad no se puede lograr con NDVI. Sin embargo, las \u00e1reas afectadas por la enfermedad en el campo tendr\u00e1n valores bajos de NDVI. Mirando el mapa NDVI, el agricultor puede ir directamente a las zonas sospechosas, en lugar de tener que inspeccionar todo el campo<\/a>.<\/p>\n \u00a0<\/strong><\/p>\n El NDVI se puede utilizar para determinar los requisitos h\u00eddricos del cultivo, la eficiencia de riego y el momento en que se debe regar. Se desarrollaron varios modelos de regresi\u00f3n para estimar el coeficiente de cultivo real (Kc). El coeficiente de cultivo es la relaci\u00f3n entre la evapotranspiraci\u00f3n del cultivo (ETc) y la evapotranspiraci\u00f3n de referencia (ET0<\/sub>), cuando ETc var\u00eda entre los cultivos y la etapa de crecimiento del cultivo.<\/p>\n El requerimiento de riego para un per\u00edodo espec\u00edfico se determina multiplicando el Kc por ET0<\/sub>: <\/sub>I (mm) = Kc x ET0<\/sub>.<\/p>\n Mientras que ET0<\/sub> se puede estimar f\u00e1cilmente a partir de datos meteorol\u00f3gicos, el Kc generalmente se obtiene de tablas. Sin embargo, los datos tabulares a menudo no son precisos o no coinciden con el estado real del campo (por ejemplo, si el cultivo est\u00e1 estresado y no se ha desarrollado adecuadamente). Adem\u00e1s, el Kc tabular no puede tener en cuenta la variabilidad dentro del campo.<\/p>\n La obtenci\u00f3n del coeficiente de cultivo en tiempo real y para diferentes zonas del campo puede ser \u00fatil para determinar las tasas de riego adecuadas.<\/p>\n <\/p>\n El uso de NDVI tambi\u00e9n tiene algunas desventajas:<\/p>\n Otros \u00edndices de vegetaci\u00f3n pueden ser menos sensibles a la saturaci\u00f3n y se utilizan en diferentes modelos. Dichos \u00edndices incluyen MSAVI, CVI, reNDVI, MTCI y otros.<\/p>\n \u00a0<\/strong><\/p>\n El NDVI es una excelente herramienta para el monitoreo de cultivos. Se puede utilizar para monitorear la salud de las plantas, predecir sus rendimientos, detectar plagas y enfermedades<\/a>, e incluso optimizar el riego. Una de las desventajas, sin embargo, es que requiere cierto conocimiento de c\u00f3mo usar una f\u00f3rmula NDVI (o una herramienta automatizada), as\u00ed como el acceso a datos de sat\u00e9lites o drones que pueden tomar fotos a intervalos regulares en grandes \u00e1reas.<\/p>\n La investigaci\u00f3n de nuevos modelos predictivos, utilizando tanto NDVI como otros \u00edndices, contin\u00faa.<\/p>\nEl uso de NDVI para estimar la biomasa y el rendimiento previsto<\/strong><\/h2>\n
Gesti\u00f3n de riego con NDVI <\/strong><\/h2>\n
Las desventajas de usar NDVI<\/strong><\/h2>\n
\n
Resumen<\/strong><\/h2>\n
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