Categoría: Monitoreo de cultivos

La sección de Monitoreo de Cultivos de nuestro sitio web está dedicada a brindar a los agricultores y profesionales del sector la información y las herramientas más recientes para monitorear y optimizar sus cultivos. Gracias a la tecnología avanzada y el análisis de datos, se ha convertido en una práctica esencial en la agricultura moderna, permitiendo a los agricultores identificar posibles problemas y abordarlos antes de que se agraven.

Esta sección ofrece una variedad de recursos e información para ayudar a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre sus cultivos. Desde artículos sobre buenas prácticas y tecnologías emergentes hasta análisis de herramientas y software de monitoreo de vanguardia, nuestro objetivo es brindar una cobertura completa y actualizada del panorama del monitoreo de cultivos.

Tanto si eres un pequeño agricultor como una gran empresa agroindustrial, esta sección tiene algo que ofrecerte. Cubrimos una amplia gama de cultivos, incluyendo frutas, verduras, cereales y más, y nuestro contenido está diseñado para satisfacer las necesidades de los agricultores de todos los niveles de experiencia.

En el centro de nuestra sección de Monitoreo de Cultivos se encuentra el compromiso de ayudar a los agricultores a lograr mayor eficiencia y sostenibilidad en sus operaciones. Al proporcionar la información y las herramientas más recientes, buscamos ayudarlos a mejorar los rendimientos, reducir el desperdicio y aumentar la rentabilidad, minimizando al mismo tiempo su impacto ambiental.

Guía y actualizaciones para el monitoreo de cultivos

Así que, tanto si estás empezando en esto como si eres un profesional experimentado que busca estar al día de las últimas tendencias y tecnologías, esta sección tiene todo lo que necesitas para tener éxito.

Índices de vegetación y contenido en clorofila

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GeoPard amplía la familia de índices de vegetación vinculados a la clorofila compatibles con

  • Índice de contenido de clorofila del dosel (CCCI)
  • Índice de relación de absorción de clorofila modificado (MCARI)
  • Índice de Reflectancia de Absorción de Clorofila Transformada (TCARI)
  • relación MCARI/OSAVI
  • relación TCARI/OSAVI

Ayudan a comprender la etapa actual de desarrollo del cultivo, incluyendo

  • identificación de las áreas con demanda de nutrientes,
  • estimación de la eliminación de nitrógeno,
  • evaluación del rendimiento potencial,

Y estos conocimientos se utilizan para la creación de mapas precisos de aplicación de nitrógeno a tasa variable.

Leer más: ¿Cuál es el índice? Se recomienda su uso en la agricultura de precisión.

Leer más: Índices de vegetación GeoPard

Índices de vegetación y contenido en clorofilaÍndice de contenido de clorofila del dosel (CCCI) frente al índice de relación de absorción de clorofila modificado (MCARI) frente al índice de absorción de clorofila transformado en reflectancia (TCARI) frente a la relación MCARI/OSAVI

¿Qué son los índices de vegetación?

Los índices de vegetación son valores numéricos derivados de datos espectrales obtenidos mediante teledetección, como imágenes satelitales o aéreas, que permiten cuantificar la densidad, la salud y la distribución de la vegetación en la superficie terrestre.

Se utilizan habitualmente en teledetección, agricultura, monitoreo ambiental y aplicaciones de gestión de tierras para evaluar y monitorear el crecimiento, la productividad y la salud de la vegetación.

Estos índices se calculan utilizando los valores de reflectancia de diferentes longitudes de onda de luz, en particular en el rojo, el infrarrojo cercano (NIR) y, a veces, en otras bandas.

Las propiedades de reflectancia de la vegetación varían con las diferentes longitudes de onda de la luz, lo que permite diferenciar entre la vegetación y otros tipos de cobertura del suelo.

La vegetación suele presentar una fuerte absorción en la región roja y una alta reflectancia en la región del infrarrojo cercano debido a las características de la clorofila y la estructura celular.

Algunos índices de vegetación ampliamente utilizados incluyen:

  • Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI)Es el índice de vegetación más popular y utilizado, calculado como (NIR – Rojo) / (NIR + Rojo). Los valores de NDVI oscilan entre -1 y 1, donde los valores más altos indican una vegetación más sana y densa.
  • Índice de Vegetación Mejorado (EVI)Este índice mejora el NDVI al reducir el ruido atmosférico y del suelo, además de corregir las señales de fondo del dosel vegetal. Utiliza bandas adicionales, como la azul, e incorpora coeficientes para minimizar estos efectos.
  • Índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI): SAVI está diseñado para minimizar la influencia del brillo del suelo en el índice de vegetación. Introduce un factor de corrección del brillo del suelo, lo que permite evaluaciones de la vegetación más precisas en áreas con escasa o nula cobertura vegetal.
  • Índice de Vegetación Verde-Rojo (GRVI)GRVI es otro índice de relación simple que utiliza las bandas verde y roja para evaluar la salud de la vegetación. Se calcula como (Verde – Rojo) / (Verde + Rojo).

Estos índices, entre otros, son utilizados por investigadores, administradores de tierras y responsables políticos para tomar decisiones informadas sobre el uso de la tierra, la agricultura, la silvicultura, la gestión de los recursos naturales y el monitoreo ambiental.

Índice de Humedad Diferencial Normalizado

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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).

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.

Índice de humedad de diferencia normalizada calculado sobre una imagen de Planet / Sentinel-2 / LandsatNDMI calculado sobre una imagen de Planet / Sentinel-2 / Landsat

¿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. 

Vigilancia automatizada de cultivos con intersección de capas de datos

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En GeoPard tenemos un módulo para crear zonas de exploración de datos de cultivo Automáticamente mediante una configuración flexible de la lógica empresarial y agronómica.

Permite controlar una gran cantidad de campos y realizar exploraciones sólo en caso de emergencia.

La lógica empresarial/agronómica podría ser flexible. En este ejemplo, las tareas se crean en las zonas en las que, según las últimas imágenes por satélite, hay zonas de alto potencial de campo histórico y vegetación baja.

Un ejemplo de otro caso de uso: Zona de bajo rendimiento (del archivo de rendimiento) Intersectada con zonas de bajo pH - para ajustar los niveles de fertilidad de la cal.

 

Zonas de exploración automatizada de datos de cultivos con la intersección de capas de datos
Zonas de alta productividad histórica del campo intersectadas con la última imagen Planet Zonas de baja vegetación -> Las tareas de exploración se crean automáticamente en GeoPard

Para las empresas de comercio de cultivos y los modeladores de datos, la intersección entre las zonas históricamente más estables y las de alto rendimiento podría ser un buen indicador para extrapolar las predicciones de rendimiento.

Si usted es agricultor, agrónomo o especialista en agricultura de precisión, conoce la importancia de la exploración de los datos de los cultivos. Es esencial para controlar la salud de los cultivos e identificar posibles problemas antes de que se conviertan en problemas graves.

Sin embargo, la exploración tradicional de los cultivos puede requerir mucho tiempo y trabajo. Ahí es donde entran en juego las tareas de exploración automatizadas.

GeoPard es un revolucionario software automatizado de agricultura de precisión que utiliza algoritmos avanzados e imágenes de satélite para supervisar automáticamente sus cultivos. Con GeoPard, puede configurar fácilmente tareas de exploración automatizadas que le alertarán de cualquier problema potencial, como plagas, enfermedades o deficiencias de nutrientes.

Una de las principales ventajas de utilizar tareas automatizadas de exploración es la capacidad de identificar con rapidez y precisión problemas en sus cultivos. GeoPard utiliza algoritmos avanzados para analizar las imágenes de satélite de sus campos, detectando incluso los cambios más pequeños en sus cultivos.

Esto significa que puede identificar rápidamente cualquier problema potencial y tomar medidas para resolverlo antes de que se agrave.

Otra ventaja de las tareas de exploración automatizadas es la posibilidad de supervisar los cultivos con regularidad. Con la supervisión tradicional, puede resultar difícil visitar periódicamente los campos y detectar posibles problemas.

Pero con GeoPard, puede configurar tareas automatizadas que controlarán sus cultivos diaria o semanalmente, ofreciéndole una visión más completa de su estado de salud.

Las tareas automatizadas de exploración de GeoPard también son personalizables, lo que le permite adaptarlas a sus necesidades específicas. Usted puede configurar tareas para monitorear problemas específicos, como plagas o enfermedades, o configurar tareas para monitorear áreas específicas de su campo. Esto significa que puede obtener la información que necesita para tomar decisiones informadas sobre sus cultivos.

Además de sus tareas automatizadas de exploración, GeoPard también ofrece una serie de otras características que pueden ayudarle a gestionar sus operaciones de agricultura de precisión. Puede utilizar GeoPard para planificar la siembra y la fertilización, supervisar los niveles de humedad del suelo y realizar un seguimiento del rendimiento.

En general, las tareas automatizadas de exploración de GeoPard son una poderosa herramienta para agricultores, agrónomos y especialistas en agricultura de precisión. Con GeoPard, puede supervisar rápida y fácilmente sus cultivos e identificar posibles problemas, lo que le ayudará a tomar mejores decisiones sobre sus operaciones.

¿Qué es la prospección de cultivos?

La exploración de cultivos es una práctica agrícola que consiste en inspeccionar y supervisar sistemáticamente los cultivos para evaluar su salud, crecimiento y posibles problemas. Suele implicar recorrer físicamente los campos o utilizar tecnología como drones o sensores para recopilar datos.

Los exploradores de cultivos observan y recogen información sobre factores como infestaciones de plagas, brotes de enfermedades, deficiencias de nutrientes y presión de las malas hierbas.

Estos datos ayudan a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre la gestión de los cultivos, como la aplicación de tratamientos específicos, el ajuste de las aplicaciones de fertilizantes o la aplicación de estrategias de control de plagas. Desempeña un papel crucial para maximizar el rendimiento de los cultivos y garantizar su salud general.

¿Qué es la exploración automatizada de datos de cultivos?

La exploración automatizada de cultivos se refiere a la aplicación de tecnologías de vanguardia, como la robótica, los vehículos aéreos no tripulados (UAV), diversos sensores y la inteligencia artificial (IA), para observar y evaluar la salud y el desarrollo de los cultivos en un entorno agrícola.

El objetivo es mejorar la eficacia, reducir los gastos y agilizar la gestión de los cultivos automatizando las tareas que tradicionalmente realizaban los exploradores humanos.

El proceso de exploración automatizada de datos sobre cultivos consta de varias etapas, como:

  • Recopilación de datos: Los vehículos aéreos no tripulados o los robots terrestres equipados con una serie de sensores (por ejemplo, cámaras, sensores multiespectrales, LIDAR) adquieren información sobre las condiciones de los cultivos, que abarca la salud de las plantas, la aparición de plagas y enfermedades, las propiedades del suelo y las concentraciones de nutrientes.
  • Análisis de datos: Los datos recopilados se procesan y examinan posteriormente mediante algoritmos de IA y aprendizaje automático para detectar patrones, irregularidades y tendencias relacionadas con la salud y el desarrollo de los cultivos.
  • Tomar decisiones: Los resultados del análisis de datos pueden utilizarse para tomar decisiones informadas sobre la gestión de los cultivos, incluida la optimización del riego, la fertilización, la gestión de plagas y otras intervenciones.
  • Pasar a la acción: Los agricultores pueden aplicar medidas específicas basadas en los conocimientos adquiridos gracias a la supervisión automatizada de los cultivos para resolver problemas concretos en el campo, como aplicar pesticidas o nutrientes únicamente cuando sea necesario, minimizando los residuos y el impacto ambiental.

Al proporcionar a los agricultores datos precisos en tiempo real, puede mejorar significativamente la productividad y la sostenibilidad agrícolas, permitiendo una mejor toma de decisiones y la aplicación de técnicas de gestión más precisas.

¿Cómo identificar la zona de exploración?

La determinación de las zonas de exploración de datos sobre cultivos implica dividir un campo agrícola en secciones más pequeñas y manejables en función de aspectos como la composición del suelo, el terreno, los resultados históricos de los cultivos u otros factores pertinentes.

El objetivo es establecer zonas uniformes que representen condiciones similares, lo que permitirá centrar mejor la exploración, la observación y las prácticas de gestión. He aquí un método paso a paso para determinar la zona de exploración de cultivos:

  • Recopilar información histórica: Recopile datos sobre rendimientos de cultivos anteriores, resultados de análisis del suelo, aparición de plagas y enfermedades, y cualquier otra información significativa para el campo. Estos datos pueden ayudar a reconocer zonas con condiciones o rendimientos comparables.
  • Examinar la composición del suelo y el terreno: Investigue los tipos de suelo y el terreno de su campo para comprender las variaciones naturales. Las diferentes composiciones del suelo y niveles de elevación pueden influir en el crecimiento de los cultivos, la absorción de nutrientes y la accesibilidad del agua, lo que a su vez afecta a la salud de los cultivos.
  • Utilizar la tecnología de teledetección: Utilice imágenes por satélite o de drones para obtener detalles adicionales sobre las condiciones del campo, como los índices de vegetación, los niveles de humedad del suelo y las variaciones de temperatura. Esta información puede ayudar a afinar las zonas de exploración al proporcionar una visión más completa del campo.
  • Aplicar técnicas de agricultura de precisión: Utilice software de agricultura de precisión para procesar y analizar los datos recopilados. Estas herramientas pueden ayudar a identificar patrones y establecer áreas de exploración basadas en datos, teniendo en cuenta factores como la salud de los cultivos, la variabilidad del suelo y el terreno.
  • Establecer zonas de exploración: Basándose en el análisis de los datos, segmente el campo en zonas más pequeñas y uniformes que presenten rasgos similares. Estas zonas deben tener un tamaño manejable y adaptarse a los requisitos específicos de su explotación.
  • Actualícelo y ajústelo periódicamente: A medida que cambien las circunstancias y se disponga de nuevos datos, reevalúe y modifique las zonas de exploración para asegurarse de que siguen siendo pertinentes y precisas. Esto puede implicar la actualización de las zonas en función de los nuevos datos de rendimiento, la aparición de plagas y enfermedades u otros factores que influyan en el rendimiento del cultivo.

Por lo tanto, mediante la localización y creación de zonas de exploración de cultivos, los agricultores pueden concentrar sus esfuerzos de supervisión de forma más eficaz y aplicar prácticas de gestión específicas, lo que se traduce en un mejor uso de los recursos y una mejora de la salud de los cultivos.

Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) Facilita la Vida del Agricultor

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El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) es una métrica comúnmente utilizada para cuantificar la densidad y la salud de la vegetación. Sus valores oscilan entre -1 y 1. Los valores negativos indican agua o suelo desnudo, los valores cercanos a cero indican vegetación escasa y los valores más altos indican una vegetación más densa y sana.

¿Qué es el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI)?

Se trata de un método que calcula la variación entre la cantidad de luz roja que recibe la vegetación y la cantidad de luz infrarroja cercana que refleja intensamente la vegetación.

El objetivo de este método es proporcionar un análisis cuantitativo del estado de la cubierta vegetal. No hay ninguna situación en la que su valor quede fuera del espectro de -1 a +1. Sin embargo, no hay una demarcación clara entre los muchos tipos de cubierta vegetal que pueden encontrarse.

Si la suma de las cifras resulta inferior a cero, es bastante probable que la sustancia en cuestión sea agua. Si obtiene una puntuación NDVI bastante cercana a uno positivo, es muy probable que se trate de un montón de hojas verdes muy apretadas. Esto es especialmente cierto si las hojas están muy juntas.

Las hojas verdes tienen un valor mayor que las rojas, por eso se da este caso. Imaginemos por un momento que el it está muy cerca de ser igual a 0.

En una situación así, no hay ninguna posibilidad de que queden hojas de ningún tipo, y puede que la región ya esté urbanizada. El Indicador de Vegetación de Diferencia Normalizada es el índice que utilizan los analistas en materia de teledetección la mayor parte del tiempo.

¿Por qué es útil el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada?

Hay muchos índices de vegetación diferentes, y la gran mayoría son comparables entre sí. Sin embargo, es el que se utiliza con mayor frecuencia y amplitud, y además tiene una ventaja esencial, que es una alta resolución de las imágenes que se derivan de datos por satélite.

En circunstancias como ésta, pueden utilizarse canales con una resolución de diez metros para determinar el NDVI. Recuerde que un píxel equivale a diez por diez metros. Por otra parte, la resolución del índice que utiliza canales de luz adicionales, es decir, la edad roja, podría ser de veinte metros, donde un píxel es igual a veinte por veinte metros.

¿Cómo se calcula el NDVI?

Puede determinarse mediante el siguiente procedimiento matemático sencillo, que convierte la información bruta de satélite en índices de vegetación.

Fórmula del índice de vegetación de diferencia normalizada

La ecuación crea un único número que es representativo e integra la información accesible en las bandas roja y NIR (infrarrojo cercano).

Para ello, toma la reflectancia en toda la banda espectral roja y la resta de la reflectancia en toda la banda NIR. Después, el resultado se divide por la reflectancia total de las longitudes de onda NIR y roja.

La valoración del NDVI nunca será superior a uno positivo ni inferior a uno negativo. Además, un número entre -1 y 0 denota una planta que ha muerto y elementos inorgánicos como piedras, carreteras y edificios.

Al mismo tiempo, sus valores para las plantas vivas pueden variar entre 0 y 1, donde 1 representa la planta más sana y 0 la más insana. Es posible asignar un único valor a cada píxel de una imagen, independientemente de que ese píxel represente una sola hoja o un campo de trigo que abarca 500 acres.

¿Cómo se utiliza el índice de vegetación de diferencia normalizada?

Justificadamente, en la actualidad se utiliza en diversos campos de investigación. Por ejemplo, se utiliza en el campo de la agricultura para la agricultura de precisión y la evaluación de la biomasa. También lo emplean los silvicultores para evaluar los recursos forestales y el índice de área foliar (LAI).

Además, la NASA lo considera un indicador fiable de la existencia de condiciones de sequía. Tanto el NDVI proporcional como la concentración de vegetación son menores en las zonas donde el agua sirve de barrera para el establecimiento de la vegetación.

Esto se debe a que el agua impide que las raíces de las plantas crezcan más profundamente en el suelo. Ello, incluidos otros tipos de teledetección, En realidad, puede utilizarse de muchas formas distintas.

¿Qué puede decirnos el NDVI sobre las plantas?

Es esencial tener una comprensión sólida de que la Diferencia Normalizada Índice de vegetación es sólo una indicación de la salubridad de la planta y no proporciona información sobre las razones que subyacen a una determinada afección.

El índice de vegetación es más una expresión que un reflejo directo de lo que ocurre en el campo. Veamos tres aplicaciones del NDVI para el análisis sobre el terreno:

Cuando comienza una nueva temporada

Es beneficioso para comprender la resistencia de la planta al invierno y cómo ha conseguido sobrevivir.

  • Si su valor es inferior a 0,15, es bastante probable que todas las plantas de esta sección del campo hayan perecido. Normalmente, estos números se refieren al suelo labrado sin ninguna planta.
  • Otro ejemplo de número bajo es 0,15-0,2. Podría sugerir que las plantas empezaron a prepararse para el invierno durante el periodo fenológico temprano, antes de la fase de laboreo.
  • Un resultado entre 0,2 y 0,3 es satisfactorio. Lo más probable es que las plantas hayan progresado hasta la fase de laboreo y hayan recuperado su estado vegetativo.0,3-
  • 0,5 es un valor decente. Sin embargo, es importante recordar que las lecturas de NDVI más altas sugieren que las plantas hibernaron en un estado fenológico más tardío. Supongamos que la imagen del satélite se capturó antes de que la vegetación retomara su estado normal. En ese caso, es importante analizar la zona después de que la vegetación continuara su forma normal.
  • Un número superior a 0,5 indica una anomalía durante la fase posterior al invierno. Se recomienda comprobar esta zona de campo.

Recapitulando, si observa que los valores obtenidos difieren significativamente de la norma, debe realizar una inspección de la parte pertinente del campo. Se requiere una gran desviación de la norma para que los valores se categoricen como anormales en una zona determinada.

Cuando la temporada está a la mitad

Utilizar el índice puede ser útil para comprender mejor cómo se desarrollan las plantas. Imaginemos que las lecturas se sitúan entre leve y alto (0,5-0,85). Es muy probable que esta parte concreta de la zona no se enfrente a grandes retos en la actualidad.

Si el índice sigue siendo más bajo de lo que debería, puede haber problemas como una deficiencia de agua o nutrientes en el suelo. No obstante, deberás investigar por tu cuenta este aspecto concreto.

Generamos mapas de aplicación variable (VRA) de nitrógeno mediante el índice de vegetación de diferencia normalizada. Identificamos regiones con índices de vegetación que van de bajos a altos.

A partir de ese momento, corresponde a cada agricultor determinar la cantidad de fertilizante necesaria. A continuación se describe el método más eficaz para aplicar nitrógeno:

  • Supongamos que el índice de vegetación de la región es alto. En ese caso, la dosis recomendada de fertilizante debe disminuirse al 10% y al 30% de la dosis típica.
  • Si el índice de vegetación se sitúa en torno a la media, la dosis de abono recomendada debe elevarse a entre el 20 y el 25 por ciento de la cantidad típica.
  • Si el índice de vegetación es bajo, primero hay que averiguar por qué es así.

Para reconstruir un campo rendimiento agrícola, también utilizamos este índice. Con estos datos, elaboramos mapas que pueden utilizarse para la aplicación variable de fertilizantes potásicos y fosfatados.

Cuando acabe la temporada

El índice NDVI es una herramienta útil para determinar si los campos están listos para ser cosechados; cuanto más bajo sea el índice, más cerca estará una parte de la superficie de la fase en la que está lista para ser cosechada. En este escenario, lo ideal sería un valor del índice inferior a 0,25.

El índice NDVI es una herramienta útil para determinar si los campos están listos para la cosecha

Para empezar, se trata de un cálculo matemático realizado píxel a píxel en una imagen utilizando herramientas de un SIG (Sistema de Información Geográfica). Se calcula contrastando las cantidades de luz roja e infrarroja cercana absorbidas y reflejadas por la planta, y mide su estado general de salud.

El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada puede utilizarse para estudiar terrenos de todo el planeta, por lo que resulta ideal para estudios de campo específicos y para el seguimiento nacional o mundial de la vegetación.

Mediante la utilización del NDVI, podemos obtener un análisis inmediato de los campos, lo que permite a los agricultores optimizar el potencial de producción de las zonas, limitar su influencia en el medio ambiente y modificar sus operaciones agrícolas de precisión.

Además, su examen junto con otros flujos de datos, como los meteorológicos, podría aportar más información sobre los patrones recurrentes de sequías, heladas o inundaciones y su impacto en la vegetación.

Preguntas frecuentes

1. ¿Para qué se utiliza principalmente el NDVI?

Se utiliza principalmente para determinar la salud y la densidad de la vegetación en una zona determinada. Este índice se utiliza ampliamente en agricultura, silvicultura y ecología para controlar el crecimiento de la vegetación, evaluar los niveles de estrés de las plantas, identificar zonas de sequía o enfermedades y ayudar en las decisiones de gestión de los cultivos.

2. ¿Cómo leer las imágenes NDVI?

Para leer las imágenes NDVI, puede interpretar la escala de colores asociada a los valores del índice. Normalmente, la vegetación sana aparece en verde, mientras que la menos sana o escasa aparece en amarillo o rojo.

Los tonos más oscuros pueden indicar zonas con una biomasa elevada, mientras que los tonos más claros pueden sugerir una menor densidad de vegetación o la presencia de suelo desnudo.

Comprender el contexto de la zona analizada, como el tipo de cultivo específico o las condiciones medioambientales, puede ayudar aún más a interpretar las imágenes NDVI y a tomar decisiones informadas sobre las prácticas agrícolas.

Monitoreo y Cálculo de Datos de Rendimiento de Cultivos en Agricultura

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En agricultura, la cartografía del rendimiento es un método que utiliza datos de GPS para evaluar factores, como el rendimiento de la explotación/cultivo y los niveles de humedad en un campo concreto. También puede denominarse control del rendimiento.

Se creó en la década de 1990 y utilizaba una mezcla de GPS y sensores tangibles, como velocímetros, para controlar al mismo tiempo el rendimiento de las explotaciones, el rendimiento de los elevadores de grano y la velocidad de las cosechadoras.

Mientras tanto, los monitores de rendimiento son un componente vital de muchas estrategias de gestión específicas de cada lugar. Los mapas de rendimiento, también conocidos como resultados visuales y analíticos de los monitores de rendimiento, inspiran la investigación innovadora y pueden ofrecer respuestas fiables a los experimentos realizados correctamente en las explotaciones.

Los monitores de rendimiento (también conocidos como medidores de rendimiento) miden la cantidad de cosecha producida. La información que proporcionan los mapas de rendimiento permite determinar el impacto de insumos controlados como fertilizantes y cal, semillas y pesticidas, y técnicas artísticas como el laboreo, el riego y el drenaje.

Cuando se utiliza junto con una cosechadora que también está equipada con un receptor de sistema de posicionamiento global con corrección diferencial (DGPS), un monitor de rendimiento es más eficaz.

El sistema de datos del monitor de rendimiento registra simultáneamente datos de rendimiento, humedad del grano y posición. Estos son los datos fundamentales del rendimiento de los cultivos que se necesitan para elaborar mapas de rendimiento.

Un mapa de rendimiento incluirá una variedad de colores y tonos, y cada uno de ellos reflejará una gama diversa de productividad o producción del cultivo. Los mapas de rendimiento ayudan a obtener un conocimiento más excelente de la magnitud y la posición de la variabilidad del rendimiento dentro de un campo.

Hay que investigar las cualidades del suelo y otros aspectos del campo, ya que existen patrones de variabilidad. “Los mapas de rendimiento validan los recuerdos que deberías haber tenido” es una frase que se ha repetido varias veces.

¿Qué es el rendimiento en agricultura?

La cantidad de semillas o granos que pueden cosecharse en una determinada superficie se denomina rendimiento. Las unidades de medida más habituales son los kilos por hectárea o las fanegas por acre.

La utilización de un indicador como el rendimiento medio por acre ayuda a examinar la producción agrícola de un agricultor en un campo específico durante un periodo de tiempo determinado.

Dado que representa el resultado de todo el trabajo y los recursos invertidos por los agricultores en el crecimiento de las plantas de sus campos, se considera quizá el indicador más esencial de la competencia de cada agricultor.

Los mapas de rendimiento pueden proporcionar un registro permanente y visible de los rendimientos cosechados. Por otro lado, la variabilidad del rendimiento de un solo año no ofrece información suficiente para identificar patrones de productividad a largo plazo.

Durante el proceso de análisis, es necesario tener en cuenta variables como la fertilidad del suelo, la cantidad de precipitaciones y la presión de las malas hierbas.

Asegúrese de guardar los datos brutos de rendimiento de los cultivos utilizados para crear los mapas en al menos dos ubicaciones seguras diferentes.

Aunque haya creado previamente un mapa, es posible que vuelva a necesitar los datos originales al implantar un nuevo software de gestión y toma de decisiones o al actualizar los sistemas informáticos.

A medida que se pueda acceder a más años de datos, habrá más confianza en la comprensión de los factores que producen la variabilidad, y el valor de los datos históricos se disparará.

El examen de los registros de producción a largo plazo puede ayudar a evaluar la productividad y la viabilidad del suelo y la idoneidad de los métodos culturales empleados para cultivar un producto.

Aunque las variaciones en el tipo o la calidad del suelo suelen ser la causa de las variaciones de rendimiento dentro de un campo, los patrones climáticos suelen influir significativamente en la variabilidad.

Los tres a cinco primeros años de recopilación de datos de rendimiento deben considerarse de importancia limitada, ya que no se habrá recopilado suficiente información para tener en cuenta la variabilidad del rendimiento causada por el clima.

¿Cómo se calcula el rendimiento de las explotaciones agrícolas?

Normalmente, los agricultores cuentan la cantidad de un cultivo específico que se ha recogido en una zona determinada antes de estimar el rendimiento del cultivo. Después, se asigna un peso a la cosecha recolectada y, a partir de esa muestra, se calcula el rendimiento de toda la explotación.

Supongamos que un agricultor de trigo registra 30 cabezas por pie cuadrado, y cada cabeza incluye 24 semillas. Ahora bien, si suponen que 1.000 granos pesan 35 gramos, entonces el rendimiento aproximado utilizando el método simple sería 30 por 24 por 35 por 0,04356, lo que equivale a 1.097 kilogramos por acre.

De nuevo, recuerde que esta estimación se basa en el supuesto de que el peso de 1.000 granos es de 35 gramos. Además, como una fanega de trigo pesa 27,215 kilogramos, calculamos que el rendimiento esperado sería de 40 fanegas por acre (1097 dividido por 27,215).

El término “rendimiento de la cosecha” también puede referirse al número de semillas producidas por la planta. Por ejemplo, si un grano de trigo diera lugar a otros tres granos de trigo, el rendimiento sería de 1:3. “Producción agrícola” también se utiliza a veces indistintamente con “rendimiento de la explotación/cultivo”.”

Nota: En una economía global, estos datos son esenciales para determinar si los cultivos que se realizan ofrecerán o no alimentos suficientes para el abastecimiento alimentario, la alimentación animal y las fuentes de energía de un Estado.

Características de los datos de rendimiento de explotaciones/cultivos

A continuación se analizan algunas de las características más significativas de los datos sobre rendimiento agrícola.

Los análisis más completos

Para realizar un análisis multicapa, primero hay que compilar numerosas capas de datos en un único mapa y luego buscar conexiones entre las distintas capas de datos.

Debería ser posible producir zonas de productividad combinada utilizando índices de vegetación derivados de imágenes por satélite, topografía, y los datos de los equipos, incluidos el rendimiento, las propiedades eléctricas, los niveles de humedad y otros, así como los resultados de los análisis agroquímicos y Mapas 3D.

Visualización automática

Para comprender mejor la variabilidad del campo y el desarrollo de zonas de gestión, el bruto datos sobre el rendimiento de los cultivos debería haberse transformado en una imagen de gradiente uniformemente distribuido.

Cada una de las características del archivo de rendimiento puede verse en forma de gráfico, incluida la humedad, la masa de rendimiento, el volumen de rendimiento (húmedo y seco), la carga aerodinámica, el consumo de combustible, etc.

¿Cómo se calcula el rendimiento de las explotaciones y los cultivos en agricultura?

Corrección de datos brutos

Es posible que se suavice un punto único del campo (por ejemplo, trabajando sobre una parte de la cabecera combinada que sea inferior a toda su anchura). Debería poder ajustar zonas y polígonos aislados mientras produce datos de rendimiento de la explotación basados en zonas.

Construcción de mapas de prescripción

Los mapas de prescripción indican los aportes para zonas específicas de un campo. Estos mapas se obtienen a partir de diversos datos espaciales, como las concentraciones de nutrientes en el suelo y los rendimientos históricos.

Observaciones finales

La variabilidad del rendimiento sólo puede ilustrarse mediante mapas de rendimiento. Su precisión depende de los datos utilizados para crearlos. Para recopilar datos fiables, los monitores deben configurarse correctamente y revisarse con frecuencia.

Para comprender los factores que contribuyen a la variabilidad, los datos de rendimiento de los cultivos procedentes de los mapas, junto con los de los análisis del suelo, explorando y otras observaciones.

Los agricultores disponen de la información necesaria para tomar mejores decisiones de gestión, que tienen un buen impacto en el medio ambiente y se traducen en un aumento de la producción y la rentabilidad. Este conocimiento puede conseguirse mediante una gestión de los cultivos específica para cada lugar.

Sistema de monitoreo remoto de cultivos: ¿Cómo funciona?

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Un sistema remoto de monitoreo de cultivos en agricultura de precisión se refiere al uso de diversas tecnologías y herramientas para monitorear y gestionar cultivos a distancia. Este enfoque aprovecha tecnologías de recolección, análisis y comunicación de datos para tomar decisiones informadas sobre la salud de los cultivos, el riego, la fertilización y la gestión general de la granja.

La agricultura no se queda atrás en el siglo XXI, donde todo se está digitalizando. Mientras lees este artículo, varios agricultores repartidos por todo el mundo ya están utilizando tecnología para realizar diversas tareas en sus campos, como monitorear la humedad de las plantas, las condiciones del suelo, la salud general, las temperaturas e incluso mucho más mediante el uso de sensores.

Al adoptar la tecnología, los agricultores están disfrutando de los beneficios de tener estadísticas precisas en comparación con los viejos tiempos en que utilizaban suposiciones e intuiciones para tomar decisiones. Esto les ayuda a tomar mejores decisiones que resultan en cosechas más abundantes.

¿Qué es un sistema de monitoreo de cultivos?

El monitoreo de cultivos se refiere al proceso de observar, evaluar y recopilar sistemáticamente datos sobre los cultivos a lo largo de su ciclo de crecimiento.

Implica la observación regular y sistemática de los cultivos para recopilar información sobre su salud, crecimiento y desarrollo.

Su objetivo es tomar decisiones informadas sobre las prácticas de manejo de cultivos, optimizar la utilización de recursos y maximizar los rendimientos. Típicamente implica las siguientes actividades:

  • Inspección visual
  • Observaciones Fenológicas
  • Monitoreo de Suelos
  • Monitoreo del clima
  • Monitorización basada en sensores
  • Análisis de datos

Al monitorear los cultivos, los agricultores pueden abordar problemas de manera proactiva, optimizar la asignación de recursos y tomar decisiones informadas para mejorar la salud general del cultivo, el rendimiento y la rentabilidad. Es un componente esencial de la agricultura de precisión, que permite a los agricultores practicar una gestión de cultivos específica y sostenible.

Sistema inteligente de monitoreo de cultivos: ¿Cómo funciona?

Su objetivo principal es garantizar que la agricultura sea más fácil y rentable en comparación con los métodos tradicionales. Desde la visualización de datos sobre los campos hasta los pronósticos meteorológicos, a continuación se presenta todo lo que podría desear saber sobre el monitoreo remoto de cultivos y temas relacionados.

Un sistema inteligente de monitoreo de cultivos incorpora varias tecnologías para recopilar, analizar y utilizar datos para una gestión eficiente de los cultivos. Aquí se detalla cómo funciona típicamente:

1. Despliegue de Sensores

El sistema comienza desplegando sensores en el campo. Estos sensores pueden medir parámetros como la humedad del suelo, la temperatura, la humedad, los niveles de nutrientes y la intensidad de la luz.

También pueden incluir sensores meteorológicos para capturar datos sobre la lluvia, la velocidad del viento y la radiación solar. Los sensores se colocan estratégicamente en todo el campo para recopilar datos representativos.

2. Recopilación de datos

Los sensores desplegados recopilan continuamente datos del campo. Esto se puede hacer utilizando conexiones cableadas o inalámbricas.

Los sensores inalámbricos se utilizan comúnmente porque brindan flexibilidad y facilidad de implementación. Los datos recopilados se envían a un sistema central para su posterior procesamiento y análisis.

3. Transmisión de datos

Los sensores inalámbricos transmiten los datos recopilados a un concentrador o puerta de enlace central. Esto se puede hacer utilizando diversas tecnologías de comunicación inalámbrica como redes celulares, Wi-Fi o sistemas de radio dedicados. La transmisión de datos puede ser en tiempo real o a intervalos regulares dependiendo de la configuración del sistema.

4. Almacenamiento y procesamiento de datos

Los datos recopilados se almacenan en una base de datos para su posterior análisis. Se aplican técnicas avanzadas de procesamiento de datos, incluidos algoritmos de aprendizaje automático y modelos estadísticos, a los datos para extraer conocimientos y patrones significativos. Este análisis ayuda a identificar correlaciones, tendencias y anomalías en las condiciones de los cultivos.

5. Soporte de Decisiones y Alertas

Basado en los datos analizados, el sistema proporciona apoyo a la toma de decisiones para agricultores o agrónomos. Genera alertas y notificaciones sobre eventos críticos, como niveles de humedad del suelo que caen por debajo de un umbral o la presencia de plagas o enfermedades.

Estas alertas se entregan a través de paneles basados en web, aplicaciones móviles o notificaciones por correo electrónico/SMS, lo que permite intervenciones oportunas.

6. Visualización e Informes

El sistema presenta los datos analizados de manera amigable para el usuario a través de visualizaciones e informes. A menudo se utilizan gráficos, tablas y mapas para transmitir información sobre la salud de los cultivos, los patrones de crecimiento y las condiciones ambientales. Esto ayuda a los agricultores a interpretar los datos fácilmente y a tomar decisiones informadas.

7. Automatización y Control

En algunos casos, puede integrarse con sistemas de riego automatizado, sistemas de fertirrigación o maquinaria.

Basado en los datos recopilados y el análisis, el sistema puede controlar automáticamente los cronogramas de riego, ajustar las tasas de aplicación de nutrientes o activar medidas de manejo de plagas.

Esta integración permite la toma de decisiones en tiempo real impulsada por datos y un control preciso sobre las prácticas de manejo de cultivos.

El objetivo final de un sistema inteligente de monitoreo de cultivos es optimizar la utilización de los recursos, mejorar la productividad de los cultivos y reducir los costos al proporcionar a los agricultores información precisa y oportuna para la toma de decisiones. Al aprovechar la tecnología, estos sistemas permiten prácticas de manejo de cultivos más eficientes y sostenibles en la agricultura moderna.

La importancia de un sistema de monitoreo remoto de cultivos

Entre las tareas más importantes que siempre se realizan para obtener buenos rendimientos se encuentra el monitoreo de cultivos. Dado que las plantas son monitoreadas constantemente, se asegura que crezcan en las mejores condiciones y, en caso de cualquier anomalía, se corrige a tiempo, reduciendo así el devastador impacto inminente.

Como agricultor o entusiasta de la agricultura, cabe señalar que actualmente es imprescindible esperar cosechas masivas mejores y de mayor calidad, ya que la mayoría de los inconvenientes se solucionan con suficiente antelación.

Desde seguimiento de cultivos es uno de los requisitos fundamentales para una buena cosecha, se necesita recibir entrenamiento especial. El entrenamiento especial no significa que se necesite tener un título de maestría o licenciatura, solo se necesita entender cómo coordinar, monitorear e incluso sopesar los resultados obtenidos. A través de esto, podrás tomar mejores decisiones basadas en un diagnóstico preciso y, posteriormente, obtener los mejores rendimientos de calidad.

Al optar por monitorear sus cultivos, debe saber que, además de la prevención de infestaciones y la propagación de plagas, enfermedades e incluso malezas, estas siempre están bajo control, por lo que no habrá efectos devastadores que reduzcan el rendimiento e incluso la calidad de los productos finales.

¿Eres consciente de que los cultivos están siempre expuestos a extrañas amenazas anualmente debido a mutaciones y transformaciones en los componentes biológicos de las plagas, por lo que elegir un método similar para tratarlas significa que te equivocas y necesitas cambiar de táctica cada vez?

Por esa razón, el monitoreo de cultivos es percibido como una tarea seria que necesita más responsabilidad y que no debe ser degradada.

Cuando se monitorean cultivos de frutales como peras e incluso manzanos, al utilizar un Programa de Manejo Integrado de Plagas, es aconsejable no solo rastrear los cambios en los árboles sino también revisar el clima en el área que los afecta.

Esto te permite tener una lista de posibles plagas que puedan representar una amenaza para el crecimiento de los árboles. El uso de un monitoreo visual sistemático del bloque frutal funcionará siempre que quieras reducir el costo y tu tiempo desde la temporada de siembra hasta la temporada de cosecha.

Clima y plagas

La parte cuestionable al analizar la influencia del clima es simplemente que algunas plagas pueden alimentarse de él y luego ser tóxicas para los cultivos tan rápido. Básicamente, en la agricultura, muchos agricultores siempre carecen de conciencia, por lo que notan cuando ya es demasiado tarde y sus cultivos ya están masivamente infestados de plagas.

La mejor parte de esto es que las plagas siempre reaccionan de manera predecible al clima, por lo tanto, se puede diseñar una estrategia perfecta para evitar otro ataque de plagas y también para prevenirlas en el futuro.

A pesar de que la monitorización se realiza con más frecuencia, los agricultores de frutas y verduras siempre se enteran de la presencia de plagas o cualquier amenaza un poco tarde. Esto demuestra la importancia de monitorizar los factores climáticos que eventualmente resultan ser signos tempranos de la aparición y la infestación de plagas.

Monitoreo de cultivos en bloque

Se pueden utilizar muchas formas para monitorear cultivos, y una de ellas es a través del monitoreo visual utilizando bloques que le permiten analizar árboles que tienen características similares basándose en su variedad, edad e incluso condición física.

La idea detrás del monitoreo visual es tener bloques que actúen como señales y que puedan ser estudiados como si fueran una unidad y no por separado, ya que es una forma utilizada por varios agricultores en todo el mundo y que los expertos en horticultura siempre tienen tiempo limitado para revisar cada uno de los bloques dispuestos en el campo.

importancia de un sistema de monitoreo remoto de cultivos

Se debe prestar atención a la hora de seleccionar el bloque más apropiado. Esto se debe a que el bloque que se elija debe tener todo el historial de las plagas para que se pueda aplicar el mejor tratamiento y prevención para proteger el crecimiento de otros árboles.

No tienes que tener equipo grande, herramientas e incluso métodos complejos para monitorear tus cultivos. Una de las mejores maneras es simplemente hacer un examen visual meticuloso y extenso que te permita notar los diferentes tipos de plagas presente en los árboles.

Esto se puede completar siempre usando una lente común, sin embargo, los expertos siempre usarán equipos más complejos como un microscopio binocular. Esto les permite contar e incluso identificar ácaros y trips.

Temperatura de los cultivos

Para medir con precisión la temperatura al monitorear cultivos, se puede optar por usar un termómetro simple después de obtener información básica. Además de eso, también puedes optar por usar un termómetro de máximas y mínimas, que es muy común entre los proveedores rurales, y registrar información adicional.

También vale la pena señalar que se debe colocar el termómetro en el huerto y asegurarse de que no esté expuesto a la luz solar directa. También puede agregar un registrador de datos para registrar información meteorológica más precisa.

Para registradores de datos, también puede optar por utilizar aquellos que tienen el potencial de medir la temperatura, la lluvia, la humedad e incluso la humedad de las hojas.

Para que puedas apartar los árboles que no serán estudiados con los que estarán en los bloques que actuarán como indicadores, para que puedas diferenciarlos, simplemente necesitas marcarlos con pintura acrílica o incluso cinta adhesiva.

La aplicación de un Manejo Integrado de Plagas avala la selección y marcado de flores, botones y frutos al azar para monitorear cada uno de los árboles.

Después de aproximadamente una o dos semanas de duración, en el momento en que el fruto se está desarrollando, los agricultores deben dedicar de diez a veinte minutos por cada hectárea a gestionar estrictamente los frutos, flores y capullos marcados, buscando cualquier señal que pueda mostrar la presencia de una o incluso más plagas en el cultivo.

Cada vez que se detecta una plaga en los cultivos, es necesario registrarla de forma rápida y detallada en el registro hecho exactamente para este tipo de datos.

Conclusión

Todo nuestro equipo experto de agrónomos son profesionales en una variedad de ramas de la agricultura y también son capaces de brindar servicios de monitoreo combinando visitas de campo con evaluaciones cuantitativas y cualitativas y un sistema de monitoreo remoto de cultivos agrícolas.

Todos estos sistemas innovadores son evaluaciones que se centran en una amplia gama de actividades que monitorean cuidadosamente el desarrollo de los cultivos, recopilando datos e información relacionados con el área.

Estos datos son analizados cuidadosamente por nuestro equipo profesional y luego se anotan en un informe final que les permite mencionar y evaluar factores importantes y factores que son capaces de afectar la productividad de los cultivos.

Basándose en estos resultados, GeoPard puede proporcionarle una estimación del tiempo de cosecha y también del rendimiento de los cultivos. Esto permite a los clientes monitorear sus cultivos sin problemas a través de imágenes satelitales recientes. Capas de datos de peso en un lugar determinado sin utilizar una instalación determinada.

Comparación de capas de datos para tomar decisiones sobre cultivos

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Para visualizar datos de campo y tomar decisiones informadas, a menudo es necesario comparar capas en vistas sincronizadas múltiples.

En GeoPard, puedes comparar visualmente hasta cuatro capas de datos en una sola pantalla. Todas las capas funcionan de forma síncrona al acercar/alejar o mover el mapa para tu conveniencia.

Selecciona un campo y haz clic en el icono de comparación de capas en la esquina superior derecha de la pantalla. Luego, selecciona las instantáneas, áreas de control de campos u otras capas que desees ver en la misma pantalla al mismo tiempo. Haz clic en Comparar capas. 

La función de comparación de capas sincroniza mapas, cursores y niveles de zoom. También tienes la capacidad de añadir/eliminar capas. Actualmente soportamos hasta 4 capas de datos.

¿Qué son las capas de datos en la agricultura de precisión?

En la agricultura de precisión, las capas de datos se refieren a los diferentes tipos de datos que se recopilan y analizan para tomar decisiones informadas sobre el manejo de cultivos. Estas capas pueden incluir:

  • Datos del suelo: Información sobre las características del suelo, como los niveles de nutrientes, el pH y la textura, que pueden orientar las decisiones sobre fertilización y otras prácticas de manejo del suelo.
  • Datos meteorológicos: Los datos sobre los patrones climáticos actuales e históricos, incluida la temperatura, la precipitación y el viento, pueden ayudar a los agricultores a tomar decisiones sobre la siembra, el riego y otras prácticas.
  • Datos de cultivos.Los datos sobre el crecimiento y la salud de los cultivos, incluida la altura de las plantas, el área foliar y los niveles de clorofila, pueden informar las decisiones sobre fertilización, riego y manejo de plagas.
  • Datos de rendimientoLa información sobre el rendimiento y la calidad de los cultivos puede ayudar a los agricultores a tomar decisiones sobre la cosecha y comercialización de sus productos.
  • Datos topográficosLa información sobre la forma y la elevación del terreno puede informar decisiones sobre siembra y riego, y puede ayudar a identificar áreas que pueden ser propensas a la erosión u otros problemas ambientales.
  • Datos de teledetección: Los datos recopilados de satélites, drones u otros sensores remotos pueden proporcionar información sobre la salud de los cultivos, la humedad del suelo y otros factores que pueden informar las decisiones sobre la gestión de cultivos.

Al analizar e integrar estas diferentes capas de datos, los agricultores pueden tomar decisiones más informadas sobre la gestión de cultivos, lo que lleva a prácticas agrícolas más eficientes y sostenibles.

Uso de datos ráster recortados para la agroindustria

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Los datos ráster recortados según los límites del campo parecen muy sencillos. Algunas fuentes de datos son rásteres con píxeles y una resolución de 3 m/10 m/30 m, otras son vectores con polígonos o multipolígonos.

Datos ráster recortados de WDRVI
Geopard ráster recortado en infrarrojo cercano

Definir con precisión los límites de los datos ráster recortados es complejo. La mayoría de los programas de SIG y agricultura de precisión generan por defecto un ráster pixelado. Una evaluación precisa de los datos cerca del límite del campo permite comprender mejor, por ejemplo, las condiciones de la cubierta vegetal y el valor de la pendiente. 

Ejemplos de imágenes rasterizadas pixeladas:

Raster pixelado de infrarrojo cercano
Raster pixelado de infrarrojo cercano
Raster pixelado de elevación
Raster pixelado de elevación

¿Es posible mejorarlo y hacerlo más preciso?

Sí, GeoPard hace eso e incluso pone los datos a disposición para una mayor integración a través de una API. Algunos ejemplos:

  • Recorte de imágenes satelitales sin procesar (vistas en rojo, verde y azul, e infrarrojo cercano) basado en el límite del campo:
ráster RGB recortado
GeoPard Agriculture RGB ráster recortado
Ráster recortado en infrarrojo cercano
GeoPard Agricultura Raster recortado en infrarrojo cercano

 

  • Recorte de imágenes satelitales con índice de vegetación como WDRVI basado en el límite del campo:

 

ráster recortado WDRVI
Gráster recortado WDRVI de eoPard Agriculture

 

  • Recorte del conjunto de datos de topografía digital (elevación y rugosidad) basado en el límite del campo:

 

Ráster recortado de elevación
Raster recortado de elevación de GeoPard Agriculture
ráster recortado por rugosidad
GeoPard Agricultura Rugosidad ráster recortado

Cómo se ve en la interfaz de GeoPard y cómo se puede integrar en su solución de tecnología agrícola:

Raster recortado NIR de GeoPard Agriculture
Raster recortado NIR de GeoPard Agriculture
Puesto de relevo en GeoPard Agriculture
Puesto de relevo en GeoPard Agriculture
GeoPard Agricultura WDRVI
GeoPard Agricultura WDRVI

En GeoPard comprendemos el valor de estos detalles y trabajamos constantemente para mejorar la solución.

¿Qué son los datos ráster?

Los datos ráster son un tipo de datos de imagen digital representados por una cuadrícula de píxeles o celdas, donde cada celda corresponde a una ubicación específica en la superficie terrestre. A cada píxel de una imagen ráster se le asigna un valor que representa un atributo o característica particular de esa ubicación, como la altitud, la temperatura o la cobertura del suelo.

Se utiliza habitualmente en sistemas de información geográfica (SIG) y aplicaciones de teledetección para representar y analizar diversos tipos de datos espaciales. Puede obtenerse de diversas fuentes, como imágenes satelitales y aéreas, cámaras digitales y sensores terrestres.

A menudo se almacena en diversos formatos, como GeoTIFF, JPEG y PNG, diseñados para comprimir y almacenar los datos de forma eficiente. El software SIG y las herramientas de procesamiento de imágenes permiten manipular y analizar los datos, por ejemplo, realizando cálculos sobre los valores de los píxeles o aplicando filtros para realzar ciertas características.

Algunos ejemplos de aplicaciones son la elaboración de mapas de uso y cobertura del suelo, el análisis de los cambios en la vegetación a lo largo del tiempo y la predicción del rendimiento de los cultivos en función de factores ambientales.

¿Cómo se utilizan los datos ráster en la agricultura de precisión?

Es un componente esencial de la agricultura de precisión, ya que proporciona información detallada sobre la salud de los cultivos, las propiedades del suelo y los factores ambientales que pueden utilizarse para tomar decisiones más fundamentadas sobre el manejo de los cultivos. A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo se utilizan los datos ráster en la agricultura de precisión:

  • Análisis de la salud de los cultivos: Los datos de teledetección, ya sean imágenes satelitales o de drones, permiten generar capas de datos que muestran índices de vegetación como el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) o el NDRE (Borde Rojo de Diferencia Normalizada). Estos índices ayudan a identificar áreas del campo con vegetación sana, así como áreas donde los cultivos pueden estar sufriendo estrés debido a enfermedades, plagas o deficiencias nutricionales.
  • Análisis del suelo: Los datos del suelo, como el contenido de humedad o la textura, se pueden recopilar mediante sensores que generan capas de datos. Estas capas ayudan a identificar áreas del terreno con características de suelo variables, lo que permite tomar decisiones sobre la fertilización, el riego y otras prácticas de manejo del suelo.
  • Análisis ambiental: Las capas de datos que muestran factores ambientales como la temperatura, la precipitación y la velocidad del viento pueden utilizarse para modelar el crecimiento de los cultivos y predecir el rendimiento. Estas capas también pueden ayudar a identificar áreas del campo propensas a la erosión, las inundaciones u otros problemas ambientales.
  • Aplicación de tasa variable: Se puede utilizar para generar mapas de prescripción para la aplicación de dosis variables de insumos como fertilizantes o pesticidas. Al aplicar los insumos en dosis variables según las necesidades de las diferentes áreas del campo, los agricultores pueden reducir el desperdicio y optimizar el crecimiento de los cultivos.

En general, los datos ráster son una herramienta crucial en la agricultura de precisión, ya que proporcionan información detallada sobre las condiciones de los cultivos y del suelo que puede utilizarse para tomar decisiones más fundamentadas sobre la gestión de los cultivos.

¿Qué índice de vegetación es mejor usar en Agricultura de Precisión?

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Existen varios índices de vegetación de uso común, entre ellos el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), el Índice de Vegetación de Amplio Rango Dinámico (WDRVI) y el Índice de Clorofila Verde (GCI).

  • ¿Qué índice de vegetación refleja más detalles?
  • ¿Qué índice de vegetación muestra mejor la variación?
  • ¿Es el NDVI el mejor índice de vegetación multiespectral?

Las preguntas son conocidas y surgen con mucha frecuencia. Investiguemos.

Mapa de zonas agrícolas NDVI
Mapa de zonas agrícolas de WDRVI
Mapa de zonas agrícolas de GCI
Mapa de zonas agrícolas de RCI

¿Qué es el índice de vegetación?

El índice de vegetación es una medida numérica que cuantifica la cantidad y el estado de la vegetación en un área específica basándose en datos de teledetección.

Los índices de vegetación se calculan combinando diferentes bandas espectrales de imágenes satelitales o fotografías aéreas, que reflejan la cantidad de energía absorbida y reflejada por las plantas en las regiones visible e infrarroja cercana del espectro electromagnético.

Estos índices pueden proporcionar información sobre la salud, la densidad y la productividad de la vegetación, lo cual resulta útil para una amplia gama de aplicaciones, incluyendo la agricultura, la silvicultura, la gestión de tierras y el monitoreo del clima.

¿Qué es el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada?NDVI)?

NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) Es la más famosa y utilizada en industrias relacionadas con la biomasa y la teledetección.

La saturación del NDVI afecta la distinción precisa de la vegetación en los picos de biomasa. Otro problema con el NDVI es el efecto del ruido del suelo en las primeras etapas del desarrollo de los cultivos.

Se calcula utilizando datos de teledetección satelital o aérea, basándose en la diferencia de reflectancia de dos bandas espectrales: el infrarrojo cercano (NIR) y la banda roja.

La fórmula del NDVI es NDVI = (NIR-Rojo) / (NIR+Rojo).

Donde NIR es la reflectancia en la banda del infrarrojo cercano y Red es la reflectancia en la banda roja.

El valor NDVI resultante oscila entre -1 y +1, donde los valores más altos indican una mayor densidad de vegetación. Un valor de cero indica ausencia de vegetación, mientras que los valores negativos indican cuerpos de agua u otras superficies sin vegetación.

Los valores de NDVI cercanos a +1 indican vegetación densa y sana, mientras que los valores cercanos a cero indican vegetación escasa o áreas con estrés o daños significativos.

Se utiliza ampliamente en aplicaciones agrícolas y ecológicas para controlar el crecimiento de la vegetación, estimar el rendimiento de los cultivos y evaluar la salud y la productividad de los bosques y otros ecosistemas.

También puede utilizarse para detectar y controlar la sequía, la erosión del suelo y otros factores ambientales que afectan a la cubierta vegetal.

Por ejemplo, se calcula restando la reflectancia en la banda del infrarrojo cercano (NIR) a la reflectancia en la banda roja y dividiendo el resultado entre la suma de ambas. El valor resultante oscila entre -1 y +1, donde los valores más altos indican mayor vegetación.

Además, la idea de WDRVI (Índice de Vegetación de Amplio Rango Dinámico) Se creó para resolver los problemas de saturación del NDVI. Se logró ampliando el rango de valores posibles del WDRVI mediante la introducción del coeficiente matemático (α).

Uso del NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada)

La fórmula NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada) se transformó en WDRVI = (α∗NIR-Rojo) / (α∗NIR+Rojo).

WDRVI (Índice de Vegetación de Amplio Rango Dinámico) y NDVI

Las zonas construidas en función del WDRVI son mejores que las zonas basadas en el NDVI. Sin embargo, aún no son ideales debido a la elevada biomasa. 

GCI (Índice de Clorofila Verde) Se utiliza para estimar el contenido de clorofila en las hojas de las plantas a partir de las bandas infrarrojas cercanas y verdes. En general, el valor de la clorofila refleja directamente la vegetación.

La fórmula GCI se ve así: GCI = NIR / Verde – 1.

GCI (Índice de Clorofila Verde) 

Las zonas definidas a partir del GCI distinguen mejor las zonas de alta biomasa en comparación con el NDVI y el WDRVI. Estos detalles ayudan a gestionar el campo de forma más precisa y eficiente.

RCI (Índice de Clorofila Roja) Incorpora la misma base de conocimientos sobre el contenido de clorofila que GCI y la refleja a través de la banda multiespectral roja.

La fórmula RCI se ve así: RCI = NIR / Rojo – 1.

RCI (Índice de Clorofila Roja) 

Las zonas basadas en RCI son tan precisas como las zonas GCI.

Sigue monitorizando tus campos y utiliza el índice de vegetación adecuado en el momento preciso de la temporada. GeoPard dispone actualmente de una amplia gama de índices de vegetación.

Operaciones en zonas agrícolas para la toma de decisiones basada en datos

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Comparación de mapas: zonas con bajo contenido proteico y pendientes: las zonas con bajo contenido proteico se correlacionan con las pendientes.
Comparación de dos mapas de rendimiento CE y humedad del suelo
Comparando el bajo rendimiento y la gran altitud
Mapas de capas cruzadas, ejemplo de áreas con alto contenido de materia orgánica.

OPERACIONES POR ZONAS EN DIFERENTES CAPAS

En la agricultura de precisión, la recopilación de datos de campo y la toma de decisiones basada en datos son absolutamente esenciales. Como siguiente paso en el desarrollo de análisis multicapa y la identificación de dependencias entre capas, presentamos el nuevo módulo Operaciones de Zonas. 

Allí se pueden buscar dependencias entre diferentes mapas de zonas agrícolas, como vegetación histórica, topografía (incluidas sus derivadas), datos de monitores de rendimiento, datos de suelo, escáneres, mapas de estabilidad, etc. Esto representa un avance en la definición de las áreas más influenciadas y en la comprensión de las razones de la heterogeneidad del campo. 

¿Cómo se pueden identificar las áreas? 

En primer lugar, seleccione los mapas de campo que desea comparar. Una vista de comparación de capas es una buena manera de definir zonas agrícolas específicas para su análisis.

Es posible que desee comparar el bajo potencial de rendimiento y las áreas de terreno pantanoso, las zonas más inestables y la escasa vegetación, la baja conductividad eléctrica y el rendimiento, el mapa de fertilización aplicada y la vegetación actual, entre otros.

En segundo lugar, marque las zonas agrícolas específicas en cada mapa que desee comparar en el módulo de Operaciones de Zonas. Finalmente, seleccione la zona de interés. Tenga en cuenta que es posible utilizar más de dos mapas en los análisis. 

¿Cómo puedes aplicar este conocimiento? 

Además de encontrar relaciones que puedan ayudar a explicar el rendimiento, es posible establecer objetivos de rendimiento para zonas agrícolas definidas; explorar áreas interesantes; reducir las inversiones en dichas zonas localizadas o elaborar un plan para mitigar los factores limitantes y mejorar las áreas de bajo rendimiento conociendo las causas subyacentes; y elaborar un plan agronómico utilizando prácticas VRA. 

En las capturas de pantalla se muestran varios ejemplos de información sobre campos. Tenga en cuenta que cada campo es único y que los casos que se mencionan a continuación no garantizan el mismo resultado para su campo, pero son un buen punto de partida para la investigación. 

Le invitamos a compartir sus prácticas agronómicas comentando esta publicación o contactando directamente con el equipo de GeoPard Agriculture. Agradecemos sus comentarios, ya que desarrollamos la solución para que usted comprenda mejor la variabilidad del campo y la gestione adecuadamente.

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