Cómo la imagen satelital ayuda en la monitorización de cultivos

Las imágenes satelitales constituyen una de las funciones más versátiles que se pueden implementar en la producción agrícola para mejorar la toma de decisiones. Tomar decisiones basadas en una gran cantidad de datos puede ayudar a los agricultores, agrónomos y asesores a comprender la situación y los procesos que se desarrollan en los campos agrícolas monitoreados.

¿Qué son las imágenes satelitales?

La obtención de imágenes satelitales, también conocida como teledetección satelital, es el proceso de utilizar imágenes satelitales para recopilar información sobre la superficie terrestre, la atmósfera y los océanos. Esta tecnología implica el uso de satélites Equipada con sensores y cámaras especializadas capaces de capturar imágenes de alta resolución de la Tierra desde el espacio.

Las imágenes capturadas por los satélites pueden utilizarse para diversas aplicaciones, como el monitoreo de patrones climáticos, el seguimiento de cambios ambientales, la cartografía del uso del suelo y la vegetación, y la evaluación del impacto de desastres naturales. También pueden emplearse con fines militares y de inteligencia.

Las imágenes satelitales, con sus ventajas, pueden revelar situaciones que no se pueden observar con la observación convencional. Las observaciones convencionales pueden ser muy exigentes en cuanto a la cantidad de personal, recursos financieros y tiempo que requieren.

Incluso con observaciones regulares realizadas durante el período de crecimiento de los cultivos, hay varias cosas que no se pueden ver a simple vista, como la progresión temprana de enfermedad y los daños provocados por las plagas que, en última instancia, dan lugar a la degradación de la clorofila a nivel celular.

Gracias a la integración y el cálculo de bandas espectrales invisibles para el ojo humano, los cultivadores y los asesores pueden visualizar fácilmente la degradación de la clorofila antes de que aparezcan síntomas visibles de enfermedades o plagas en las plantas.

Estas ventajas en el monitoreo de cultivos resultan beneficiosas con las tecnologías actuales, ya que permiten integrar dicha información en sistemas de información geográfica, lo que da como resultado la creación de un conjunto de datos rápido y de calidad, listo para ser utilizado en los procesos de toma de decisiones relacionados con los sistemas de producción agrícola.

Además de tomar decisiones basadas en información, las imágenes satelitales se pueden utilizar para informes, mantenimiento de registros e integración con diferentes conjuntos de datos (modelos de enfermedades y plagas, mapas de rendimiento, (monitoreo de plagas, mapas de fertilización, etc.) con el fin de crear un sistema aún más funcional de monitoreo de cultivos y la forma en que el agricultor u otros profesionales ven el progreso de los cultivos durante su período de crecimiento.

¿Cómo se utilizan las imágenes satelitales en la agricultura?

Las imágenes se pueden utilizar para modelar y calcular índices espectrales que posteriormente se igualan para su uso en la visualización en forma de síntesis de color, ya sea en la parte visible del espectro o incluyendo otras longitudes de onda. Una síntesis de color adecuadamente seleccionada puede revelar el crecimiento de los cultivos, el estrés o el suelo. erosión mostrados con diferentes colores.

Los índices espectrales son combinaciones de la reflexión espectral de dos o más longitudes de onda que permiten visualizar características de interés. Si bien los índices de cultivos se utilizan con mayor frecuencia en la agricultura, también se emplean para identificar áreas quemadas, otras características artificiales, cuerpos de agua y otras características geológicas.

Entre los índices espectrales útiles en la producción de cultivos se incluyen:

• NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada).
• EVI (Índice de Vegetación Mejorado).
• RENDVI o NDRE (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada del Borde Rojo).
• GNDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada Verde).
• MSI o NDWI (Índice de estrés por humedad).
• LAI (Índice de Área Foliar).

El NDVI es uno de los índices más utilizados y se emplea frecuentemente para evaluar el estado inicial de un cultivo. Otros índices trabajan con características específicas, por lo que los resultados son particulares de cada terreno agrícola; es importante considerar el historial de la vegetación del suelo.

NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada)

Este índice mide la vegetación verde y suele ser el más utilizado. Las hojas reflejan la luz infrarroja cercana (NIR) y solo utilizan la luz visible para la fotosíntesis. Esto significa que una planta sana con una buena tasa de fotosíntesis puede analizarse comparando la luz NIR con la luz roja visible.

La vegetación enferma refleja más luz visible y menos luz infrarroja cercana (NIR). La vegetación sana reduce parte de la luz visible que incide sobre ella. Sin embargo, el NDVI es sensible a los efectos del suelo (luz y color), la nubosidad y la sombra. Además, los valores de NDVI pueden ser incorrectos en zonas con vegetación densa.

EVI (Índice de Vegetación Mejorado)

Este índice es el estándar para los espectros de resolución moderada, un instrumento utilizado en los satélites Terra y Aqua. El EVI presenta una alternativa al NDVI que aborda algunas de sus deficiencias, como las limitaciones del suelo y la atmósfera, mediante la optimización de la reflectividad de la vegetación foliar.

Utiliza la parte azul del espectro visible para la corrección de la señal, reduciendo los efectos de las limitaciones mencionadas anteriormente, incluida la dispersión de la radiación electromagnética por los aerosoles.

RENDVI o NDRE (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada del Borde Rojo)

Este índice se basa en el índice NDVI estándar, pero con modificaciones. El RENDVI es muy útil en la agricultura de precisión, el monitoreo forestal y la detección de estrés en los cultivos.

Su eficacia se debe a la inclusión de longitudes de onda que se encuentran en el extremo rojo del espectro, en lugar de longitudes de onda que corresponden al valor de reflexión y absorción. Resulta especialmente útil para detectar pequeños cambios en el estado de la vegetación.

GNDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada Verde)

Este índice es similar al índice NDVI y mide la reflexión de la luz en la parte verde del espectro, en el rango de longitud de onda de 540 a 570 nanómetros, en lugar de la parte roja. Esto hace que el índice sea más sensible al contenido de clorofila en las partes verdes de los cultivos.

MSI (Índice de Estrés Hídrico)

Este índice es sensible al aumento del contenido de agua en las hojas. El índice MSI se utiliza para detectar el estrés hídrico y es un buen indicador del estado de los cultivos, frecuentemente empleado en modelos de cultivo, análisis de incendios y fisiología de ecosistemas. Valores altos indican estrés hídrico y menor contenido de agua.

LAI (Índice de Área Foliar)

Este índice se utiliza para estimar la superficie foliar y predecir el crecimiento y el rendimiento de las plantas.

Tipos de imágenes satelitales de cultivos

Casos de uso de imágenes satelitales

A continuación, se presentan algunos usos importantes de las imágenes satelitales en el monitoreo de cultivos:

Imágenes térmicas

El calor que emiten los objetos a nivel del suelo se puede observar en la fotografía térmica aérea, que también revela variaciones de temperatura que corresponden al estrés de los cultivos. La eliminación de elementos innecesarios, como los sistemas de riego por pivote, mediante calibración y corrección de imagen evita la distorsión de los datos.

En la imagen final, las regiones más frías se muestran en color púrpura y las más cálidas en amarillo. La termografía es útil para detectar fugas, obstrucciones y otros problemas de riego, ya que el agua enfría la vegetación. Además, ayuda a los agricultores a identificar enfermedades y plagas en fase presintomática y a responder con intervenciones más oportunas y específicas al revelar pequeños cambios en la temperatura de la superficie de las hojas.

Humedad del suelo

La agricultura debe tener en cuenta la humedad del suelo. Para las aplicaciones de agricultura de precisión (a escala de parcelas individuales) y con la expectativa de mejorar la modelización del rendimiento de los cultivos, la disponibilidad de mapas de humedad del suelo de alta resolución es especialmente crucial.

Debido a la baja resolución espacial y la escasa profundidad de las observaciones, los productos de humedad del suelo generados por satélite se han utilizado hasta ahora de forma limitada en la toma de decisiones agrícolas a escala de finca o campo. Sin embargo, si logra proporcionar datos pertinentes con dimensiones temporales y espaciales aceptables, se prevé que la humedad del suelo derivada de satélites tenga un gran potencial.

Resolución

La obtención de imágenes satelitales de alta resolución mediante satélites de órbita baja se ha vuelto más avanzada y accesible recientemente, lo que abre nuevas posibilidades para aplicaciones de fenotipado. Este artículo ilustra cómo se utiliza la fotografía satelital en el fenotipado de cultivos y la producción agrícola, e identifica características de las plantas que pueden evaluarse mediante datos satelitales de alta resolución.

El artículo analiza las ventajas y desventajas del fenotipado por satélite en los programas de mejora genética de cultivos, como la obstrucción causada por las nubes. Asimismo, explora los posibles usos futuros de las imágenes satelitales de alta resolución como herramienta de fenotipado.

Para ayudar a los fitomejoradores a elegir variedades de alto rendimiento y tolerantes al estrés que puedan contribuir a satisfacer la demanda mundial de alimentos y, al mismo tiempo, hacer frente al cambio climático, las imágenes satelitales de alta resolución pueden utilizarse como herramienta de fenotipado para la evaluación de las variedades de cultivos.

Aplicaciones de las imágenes satelitales

GeoPard capacidades y Las aplicaciones de imágenes satelitales ofrecen Los usuarios pueden visualizar, normalizar, analizar y obtener información directamente de las parcelas agrícolas para mejorar la producción de cultivos. Esta utilización de datos se puede realizar con la ayuda de los algoritmos GeoPard listos para usar o creando algoritmos propios para adaptarlos a la agronomía.

Estos algoritmos permiten evaluar el crecimiento de los cultivos, el estrés, etc. (ver foto) o incluso crear mapas de prescripción: por ejemplo, mapas de aplicación de nitrógeno VR, mapas de aplicación de pulverización para protección de cultivos.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo obtener imágenes satelitales para una granja?

Para obtenerlo para su explotación agrícola, investigue los proveedores, regístrese y acceda a su base de datos o portal. Especifique la ubicación de su explotación y los parámetros deseados para obtener imágenes relevantes para el monitoreo agrícola.

2. ¿Por qué son útiles las imágenes satelitales para comprender las redes tróficas?

Resulta útil para comprender las redes tróficas gracias a su capacidad para ofrecer una visión amplia e integral de los ecosistemas. Al capturar imágenes a gran escala de cuerpos de tierra y agua, permite a los científicos observar y analizar la distribución espacial de diversos hábitats y recursos.

Esto, a su vez, ayuda a estudiar las interacciones entre diferentes especies, a identificar las relaciones alimentarias clave y a comprender el flujo de energía a través de las redes tróficas.

Ayuda a desentrañar dinámicas ecológicas complejas, contribuyendo a una comprensión más profunda del funcionamiento de los ecosistemas y de los esfuerzos de conservación.

3. ¿Qué tan caras son las imágenes satelitales?

Su coste varía en función de diversos factores, como el proveedor, la resolución, la frecuencia de adquisición y la cobertura necesaria. Los precios oscilan entre opciones económicas para imágenes de baja resolución y opciones más caras para alta resolución y monitorización en tiempo real.

Además, los servicios especializados o las solicitudes de datos personalizados pueden generar costos adicionales. Es recomendable explorar diferentes proveedores y sus modelos de precios para encontrar una solución de imágenes satelitales que se ajuste a sus necesidades y presupuesto.

4. ¿Qué son las imágenes satelitales infrarrojas? ¿Cómo se interpretan?

Captura la radiación infrarroja emitida por objetos y superficies en la superficie terrestre. Proporciona información valiosa sobre las variaciones de temperatura y los patrones térmicos.

Para interpretar imágenes satelitales infrarrojas, es fundamental comprender que los objetos más cálidos aparecen más brillantes en la imagen, mientras que los más fríos aparecen más oscuros. Analizando estas variaciones de temperatura, se pueden evaluar las formaciones nubosas, identificar diferencias de temperatura entre la tierra y el agua, detectar incendios forestales e incluso monitorear las corrientes oceánicas.

Comprender la escala de color e interpretar los niveles de brillo en las imágenes ayuda a extraer información útil de las imágenes satelitales infrarrojas.