El número de Índices de vegetación respaldados por GeoPard está en continuo crecimiento. El equipo de GeoPard presenta el Índice de Humedad de Diferencia Normalizada (NDMI). El índice determina el contenido de agua de la vegetación y el índice de agua de diferencia normalizada (NDWI). Es útil para encontrar los lugares con existentes estrés hídrico en las plantas.
Los valores bajos de NDMI indican las zonas donde las plantas están sufriendo estrés por falta de humedad.
Por otro lado, los valores más bajos del índice de diferencia normalizada del agua después del pico de vegetación resaltan los puntos que se están volviendo listo para la cosecha primero.

La diferencia en el contenido relativo de agua de la vegetación entre dos imágenes satelitales (constelación Sentinel-2 en este caso).
En las siguientes capturas de pantalla, podrá encontrar las zonas NDMI generadas a partir de las imágenes satelitales del 19 de junio (pico de vegetación) y del 6 de julio, así como el mapa de ecuaciones que representa la diferencia NDMI.

¿Qué es el índice de humedad?
Es una medida o cálculo que se utiliza para evaluar el contenido o la disponibilidad de humedad en un área o región específica. Generalmente se deriva de diversos factores ambientales como la precipitación, la evapotranspiración, las propiedades del suelo y la cubierta vegetal.
Proporciona una indicación relativa de la humedad o sequedad de una zona, lo que ayuda a identificar posibles condiciones de estrés hídrico o sequía.
Es una herramienta valiosa para el seguimiento y la gestión de los recursos hídricos, la planificación agrícola y la comprensión de las condiciones ecológicas de una región determinada.
¿Qué es el Índice de Humedad de Diferencia Normalizada?
El Índice de Humedad de Diferencia Normalizada (NDMI, por sus siglas en inglés) es un índice de vegetación derivado de datos de teledetección para evaluar y monitorear el contenido de humedad de la vegetación. Al igual que otros índices de vegetación, se calcula utilizando valores de reflectancia espectral obtenidos a partir de imágenes satelitales o aéreas.
Resulta especialmente útil para controlar el estrés hídrico de las plantas, evaluar las condiciones de sequía, estimar el riesgo de incendios y estudiar los impactos del cambio climático en la vegetación.
Se calcula utilizando las bandas del infrarrojo cercano (NIR) y del infrarrojo de onda corta (SWIR), que son sensibles al contenido de humedad en la vegetación. La fórmula para el NDMI es:
NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)
Los valores de NDWI suelen oscilar entre -1 y 1, donde los valores más altos indican mayor humedad en la vegetación y los valores más bajos indican menor humedad o estrés hídrico. Los valores negativos de NDWI pueden asociarse con áreas sin vegetación o con muy baja humedad.
¿Qué es NDWI?
El NDWI, o Índice de Diferencia Normalizada del Agua, es un índice de teledetección que se utiliza para cuantificar y evaluar el contenido de agua o las características relacionadas con el agua en la vegetación o los paisajes.
Se calcula analizando la reflectancia de las bandas de luz infrarroja cercana y verde obtenidas mediante imágenes satelitales o aéreas. Resulta especialmente útil para identificar masas de agua, monitorear cambios en la disponibilidad de agua y evaluar la salud de la vegetación.
Al comparar la absorción y la reflexión de diferentes longitudes de onda, proporciona información valiosa para aplicaciones como el monitoreo de la sequía, el análisis hidrológico y la gestión de ecosistemas.
Visualización del NDMI para determinar el índice de diferencia normalizada del agua
La visualización del NDMI implica procesar imágenes satelitales o aéreas, calcular los valores del NDMI y luego mostrar los resultados como un mapa o imagen codificada por colores. Estos son los pasos generales para visualizar el NDMI:
- Adquiera imágenes satelitales o aéreas: Obtenga imágenes multiespectrales de una plataforma satelital o aérea, como Landsat, Sentinel o MODIS. Asegúrese de que las imágenes incluyan las bandas necesarias: infrarrojo cercano (NIR) e infrarrojo de onda corta (SWIR).
- Preprocese las imágenes: Según la fuente de datos, es posible que deba preprocesar las imágenes para corregir las distorsiones atmosféricas, geométricas y radiométricas. Convierta los valores digitales (DN) de la imagen a valores de reflectancia espectral.
- Calcular NDMI: Para cada píxel de la imagen, utilice los valores de reflectancia NIR y SWIR para calcular el NDMI utilizando la fórmula: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
- Mapeo de colores: Asigne una paleta de colores a los valores NDMI. Generalmente, se utiliza una escala de color continua, que va desde un color (por ejemplo, rojo) para valores NDMI bajos (que indican baja humedad) hasta otro color (por ejemplo, verde) para valores NDMI altos (que indican alta humedad). Puede utilizar software como QGIS, ArcGIS o bibliotecas de programación como Rasterio y Matplotlib de Python para crear un mapa de colores.
- Visualiza el mapa NDMI: Visualice el mapa o la imagen del NDMI utilizando un software SIG, una biblioteca de programación o una plataforma en línea. Esto le permitirá analizar la distribución espacial del contenido de humedad de la vegetación e identificar áreas con estrés hídrico o alta humedad.
- Interpretación y análisis: Utilice la visualización del NDWI para evaluar la salud de la vegetación, monitorear las condiciones de sequía o evaluar el riesgo de incendios. También puede comparar mapas del índice de diferencia normalizada del agua (NDWI) de diferentes períodos para analizar los cambios en el contenido de humedad de la vegetación a lo largo del tiempo.
Recuerde que las distintas herramientas de software o bibliotecas de programación pueden tener flujos de trabajo ligeramente diferentes, pero el proceso general será similar. Además, puede superponer otras capas de datos, como el uso del suelo, la elevación o los límites administrativos, para mejorar su análisis y comprender mejor la relación entre el contenido de humedad de la vegetación y otros factores.

























