Uso de datos ráster recortados para la agroindustria

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.

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:

¿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:

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

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

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

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.