Casi todos los aspectos de nuestras vidas:respiración, vestimenta, vivienda, alimentación, etc. — están profundamente entrelazados con la vegetación. Cualquier cambio en la estructura de la vegetación muestra un impacto ambiental y económico drástico. En los últimos tiempos, el avance de SIG, GPS, sensores remotos y agricultura de precisión han sido las claves principales para una mejor gestión de cultivos. La agricultura de precisión, por ejemplo, permite un análisis mejorado y la identificación y gestión de la variabilidad temporal y espacial de los cultivos en el campo.
Ahora, ninguna discusión sobre la agricultura de precisión puede estar completa sin el Índice de Vegetación, especialmente cuando se habla de sensores remotos en este tipo de agricultura. Entonces, sigue leyendo para saber qué son estos índices de vegetación y cómo son útiles en la agricultura de precisión.
¿Qué es el índice de vegetación (VI)?
Un índice de vegetación ayuda en las observaciones remotas periódicas de la vegetación y se ha utilizado activamente desde 1974. Esta expresión matemática es una transformación espectral para identificar la vegetación (en su sentido más amplio) utilizando dos o más bandas espectrales.
Usando este algoritmo, los científicos y otro personal involucrado observan de manera efectiva las actividades fotocéntricas e identifican variaciones en el dosel, además de hacer comparaciones precisas si es necesario. Incluye la evaluación de varios aspectos, como el crecimiento del cultivo, el vigor, la biomasa y el contenido de clorofila.
Funcionamiento de los índices de vegetación:¿cómo se miden desde el espacio?
La elección del índice de Vegetación difiere en función de su aplicación, pero todos los diferentes índices funcionan en bandas ópticas idénticas diferenciadas por colores. La mayoría de ellos utilizan la reflectancia del infrarrojo cercano para identificar una relación con el crecimiento saludable de la vegetación.
Para ello, los científicos utilizan técnicas eficaces de teledetección. Toman lecturas de atributos como:
- Porcentaje de cobertura verde
- Índice de área foliar
- Biomasa verde
- Contenido de clorofila
- Radiación fotosintéticamente activa absorbida (APAR), etc., para sacar conclusiones.
En los últimos 20 años, el índice de vegetación ha evolucionado rápidamente y ahora los líderes de Agritech, como Cropin , están implementando su uso en el sector agrícola de forma dinámica. Con esto, la información vital como los aspectos positivos y las tensiones en un terreno se pueden determinar fácilmente.
Tales lecturas son espaciales y se toman de lo que sea visible desde el espacio o de los reflejos de la luz del infrarrojo cercano desde la superficie hacia el espacio. Con el uso de sensores satelitales ópticos, es posible medir la radiación solar. Como las lecturas se toman en diferentes bandas, se utilizan sensores ópticos multiespectrales. Cada canal en esta banda está diseñado para que sea sensible a un rango muy estrecho de longitudes de onda codificadas por colores como:
- Azul (450nm-510nm)
- Verde (510nm-580nm)
- Rojo (630nm-690nm)
- Infrarrojo cercano (NIR) (770 nm-895 nm)
- Infrarrojo de onda corta (SWIR) (1100 nm-3000 nm)
Las bandas azul y roja reflejan un índice de vegetación de menor valor y, a medida que aumenta el valor, se vuelve verde. En cambio, los de valores más altos son leídos por la banda del infrarrojo cercano.
Los diferentes tipos de índice de vegetación están destinados a aplicaciones específicas; sin embargo, los sensores más comunes que encontramos incluyen sensores de vegetación 1 y 2 de radiómetro avanzado de muy alta resolución (AVHRR) y espectrorradiómetro de imágenes de resolución moderada (MODIS).
La Aplicación del Índice de Vegetación en la Agricultura de Precisión
Los revolucionarios de AgTech utilizan activamente el índice de vegetación en la agricultura de precisión. Esta forma de agricultura tiene como objetivo producir más con menos insumos, y el índice de vegetación es de inmensa importancia para lograrlo.
Esta implementación de la nueva era de VI en la agricultura de precisión ofrece varios beneficios, como:
- Monitoreo fisicoquímico:se derivan parámetros como el verdor, el proxy de clorofila, la temperatura, la evapotranspiración y la humedad del suelo, que se pueden usar para aprovechar el crecimiento óptimo de las plantas.
- Datos casi en tiempo real:ayuda a ofrecer datos casi en tiempo real de una parcela o una región para mantenerse actualizado sobre los parámetros esenciales sin tener que hacer una visita física. Ahorra tiempo y esfuerzo de investigación antes de tomar una llamada de gestión. El uso de estos datos en tiempo real también es útil para garantizar acciones oportunas y dar un paso adelante hacia la calidad de cultivo esperada.
- Planificación de actividades agrícolas:con Vegetation Index, se puede determinar de manera óptima el momento de la siembra, la fumigación, la protección de cultivos, el riego, la cosecha y otras actividades. Con información como esta, uno puede recibir llamadas oportunas para optimizar la entrada y el uso de recursos también.
El mapeo VI también se puede usar de manera efectiva para referencias futuras para marcar los cambios periódicos a lo largo del tiempo.
Ejemplos de índices de vegetación
Como se mencionó anteriormente, los VI son de diferentes tipos (la cifra real es de cientos). Se utilizan para satisfacer diferentes propósitos basados en la teledetección.
Echemos un vistazo a algunos de los VI más utilizados en Cropin:
NDVI (Índice de vegetación de diferencia normalizada)
El NDVI en agricultura detecta el momento de los eventos fenológicos utilizando la reflectancia del infrarrojo cercano y del rojo visible capturada por los sensores. Es un método extremadamente popular y funciona mejor cuando la vegetación está en su pico de biomasa. NDVI utiliza Landsat.
Sin embargo, el NDVI no funciona bien con la fenología otoñal, mientras que la máxima precisión en la observación se produce cuando hay nieve o agua en la superficie, siendo esta última una ocurrencia común en las parcelas de la India.
Fuente:Phenospex
NDRE (Borde rojo de diferencia normalizada)
NDRE se considera la mejor versión de NDVI, ya que es mucho más sensible. Esta técnica de teledetección es ideal para cultivos que se encuentran en etapas intermedias y posteriores de crecimiento. La base de este sensor es una acumulación de clorofila.
La razón es que NDRE funciona con luz de borde rojo, que atraviesa una hoja mejor que la luz roja utilizada en NDVI. Utiliza Landsat 8 y opera en bandas roja y NIR. La lectura ayuda a determinar la salud de la vegetación.
Tenga en cuenta que todavía no es ideal para cultivos en una etapa más temprana de crecimiento.
Fuente:EOS
VHI (Índice de salud de la vegetación)
Aquí, la lectura se determina mediante una combinación de la superficie de temperatura terrestre (LST) y el NDVI. Este índice, sin embargo, puede no ser ideal para regiones no áridas. En cambio, es uno de los mejores VI utilizados para el análisis de la sequía.
Fuente:FAO
LAI (Índice de área foliar)
Este índice sin unidades se mide como el área de hojas verdes de un lado por área de suelo en el caso de copas de hojas anchas. Teniendo en cuenta que una planta tiene un LAI de 2 implica que tiene un número de hojas que puede cubrir dos veces el área de suelo dada. Estos datos se pueden usar para todo el cultivo o para una parcela para determinar el crecimiento. LAI utiliza el popular Sentinel 2.
Fuente:Validación y caracterización de productos terrestres en apoyo de las misiones Proba-V, S-2 y S-3
EVI (Índice de vegetación mejorado)
EVI mide áreas con copas densas, idealmente bosques. No es ideal para zonas áridas y montañosas.
Aquí, C1 y C2 son correlaciones para corregir la dispersión de aerosoles en la atmósfera, mientras que L es un coeficiente para ajustar el fondo del suelo y el dosel.
Esta fórmula funciona para las observaciones de Landsat 8.
Fuente:CAESCG , CC BY-SA 4.0 , a través de Wikimedia Commons
GRVI (índice de vegetación de proporción verde)
Los científicos desarrollaron GRVI para combatir los aspectos negativos de NDVI. No solo identifica la coloración primaveral sino también otoñal. Usando bandas verdes y rojas, GRVI emplea principalmente Landsat. Esto sirve idealmente para identificar el momento perfecto de cosecha para los cultivos. Con GRVI, se pueden esperar lecturas precisas incluso en presencia de nieve y agua.
NBR (proporción de quemado normalizada)
Este índice de vegetación se utiliza para identificar la gravedad de las quemaduras en grandes zonas de incendio con acceso remoto. Tradicionalmente, el valor de esto se obtiene utilizando los valores NIR y SWIR observados desde Landsat. En Cropin, usamos el índice para detectar incendios forestales y quema de rastrojos, que es un evento anual en el norte de la India.
Esta es la fórmula:NBR=(NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)
Fuente:Wide World of Sport
Cropin implementa índices de vegetación basados en la región y el cultivo en sus productos AgTech inteligentes, como SmartFarm y SmartRisk , basado en los requisitos personalizados de una organización.
La rápida mejora en la tecnología está ayudando a la agricultura a través de la reforma en las prácticas que Cropin también personaliza de la mejor manera posible para cumplir con los objetivos de marca requeridos. Usando tales técnicas, el rendimiento de la parcela sin duda aumentará, pero esto también puede reducir la presión sobre la tierra, a largo plazo, cumpliendo así los objetivos de la agricultura sostenible.
