{"id":11785,"date":"2025-07-06T21:42:54","date_gmt":"2025-07-06T19:42:54","guid":{"rendered":"https:\/\/geopard.tech\/?p=11785"},"modified":"2025-07-06T21:48:35","modified_gmt":"2025-07-06T19:48:35","slug":"los-indices-de-vegetacion-obtenidos-mediante-teledeteccion-transforman-la-prevision-del-rendimiento-de-la-patata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/remote-sensing-vegetation-indices-transform-potato-yield-forecasting\/","title":{"rendered":"Los \u00edndices de vegetaci\u00f3n obtenidos mediante teledetecci\u00f3n transforman la previsi\u00f3n del rendimiento de la papa."},"content":{"rendered":"<p>La papa es uno de los cultivos alimentarios m\u00e1s importantes del mundo, y constituye un alimento b\u00e1sico para millones de personas. En primer lugar, conocer el crecimiento de las plantas de papa y poder predecir su rendimiento ayuda a los agricultores a gestionar de forma m\u00e1s eficaz el riego, la fertilizaci\u00f3n y el control de plagas.<\/p>\n<p>En segundo lugar, las empresas procesadoras de alimentos y las instalaciones de almacenamiento pueden planificar mejor la log\u00edstica y la mano de obra cuando disponen de estimaciones de rendimiento fiables. Sin embargo, los m\u00e9todos tradicionales, como recorrer f\u00edsicamente los campos y medir las plantas a mano, consumen mucho tiempo y son propensos a errores humanos.<\/p>\n<p>Por lo tanto, los cient\u00edficos han recurrido a la teledetecci\u00f3n, que utiliza c\u00e1maras y sensores en sat\u00e9lites, drones o dispositivos port\u00e1tiles, para monitorear el crecimiento de la papa y pronosticar el rendimiento de manera m\u00e1s r\u00e1pida y precisa.<\/p>\n<h2>Comprender las previsiones de rendimiento de la papa<\/h2>\n<p>En las \u00faltimas dos d\u00e9cadas, el inter\u00e9s por aplicar la teledetecci\u00f3n a la investigaci\u00f3n sobre la papa ha crecido sustancialmente. De hecho, una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica identific\u00f3 79 estudios publicados entre 2000 y 2022 sobre este tema, de un total de 482 art\u00edculos inicialmente analizados.<\/p>\n<p>Para garantizar la transparencia y la reproducibilidad, los autores siguieron las directrices establecidas (Kitchenham y Charters 2007; marco PRISMA), realizando b\u00fasquedas en ocho bases de datos principales: Google Scholar, ScienceDirect, Scopus, Web of Science, IEEE Xplore, MDPI, Taylor &amp; Francis y SpringerLink, utilizando t\u00e9rminos como &quot;predicci\u00f3n del rendimiento de la patata&quot; Y &quot;teledetecci\u00f3n&quot;.\u201c<\/p>\n<p>En consecuencia, solo se incluyeron investigaciones originales en ingl\u00e9s que utilizaron datos de teledetecci\u00f3n para el monitoreo del crecimiento o la estimaci\u00f3n del rendimiento. Adem\u00e1s, los datos de cada art\u00edculo seleccionado se extrajeron de acuerdo con cuatro preguntas clave:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfQu\u00e9 plataforma de detecci\u00f3n se utiliz\u00f3 (sat\u00e9lite, UAV o terrestre)?<\/li>\n<li>\u00bfQu\u00e9 \u00edndices de vegetaci\u00f3n o caracter\u00edsticas espectrales se evaluaron?<\/li>\n<li>\u00bfQu\u00e9 caracter\u00edsticas del cultivo se monitorizaron (biomasa, superficie foliar, clorofila, nitr\u00f3geno)?<\/li>\n<li>\u00bfCon qu\u00e9 precisi\u00f3n se podr\u00eda predecir el rendimiento final de los tub\u00e9rculos (coeficiente de determinaci\u00f3n, R\u00b2)?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Estas preguntas ayudaron a los revisores a trazar un mapa del estado actual de la t\u00e9cnica e identificar las lagunas en las que podr\u00eda centrarse la investigaci\u00f3n futura.<\/p>\n<h2>Plataformas de teledetecci\u00f3n e \u00edndices de vegetaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Los investigadores han empleado tres tipos principales de plataformas de teledetecci\u00f3n, cada una con sus propias ventajas y limitaciones. En primer lugar, los sat\u00e9lites \u00f3pticos como Sentinel-2 (resoluci\u00f3n espacial de 10 m, revisita de 5 d\u00edas) y Landsat 5-8 (30 m, revisita de 16 d\u00edas) ofrecen una amplia cobertura y, a menudo, acceso gratuito a los datos.<\/p>\n<p>En segundo lugar, sat\u00e9lites como MODIS\/TERRA\/Aqua (250\u20131000 m, revisita diaria a cada 2 d\u00edas) y sistemas comerciales como PlanetScope (3 m, diario, con un coste aproximado de $218 por 100 km\u00b2) permiten una monitorizaci\u00f3n m\u00e1s frecuente o de mayor resoluci\u00f3n, aunque los costes pueden ser un factor a tener en cuenta.<\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"11792\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/remote-sensing-vegetation-indices-transform-potato-yield-forecasting\/remote-sensing-platforms-and-vegetation-indices\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Remote-Sensing-Platforms-and-Vegetation-Indices.webp?fit=1024%2C1024&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1024,1024\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Remote Sensing Platforms and Vegetation Indices\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Remote-Sensing-Platforms-and-Vegetation-Indices.webp?fit=1024%2C1024&amp;ssl=1\" class=\"alignnone size-full wp-image-11792\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Remote-Sensing-Platforms-and-Vegetation-Indices.webp?resize=810%2C810&#038;ssl=1\" alt=\"Plataformas de teledetecci\u00f3n e \u00edndices de vegetaci\u00f3n\" width=\"810\" height=\"810\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Remote-Sensing-Platforms-and-Vegetation-Indices.webp?w=1024&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Remote-Sensing-Platforms-and-Vegetation-Indices.webp?resize=300%2C300&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Remote-Sensing-Platforms-and-Vegetation-Indices.webp?resize=150%2C150&amp;ssl=1 150w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Remote-Sensing-Platforms-and-Vegetation-Indices.webp?resize=768%2C768&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Remote-Sensing-Platforms-and-Vegetation-Indices.webp?resize=120%2C120&amp;ssl=1 120w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/p>\n<p>En tercer lugar, los veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados (VANT) equipados con c\u00e1maras multiespectrales o hiperespectrales ofrecen una resoluci\u00f3n muy alta (hasta unos pocos cent\u00edmetros por p\u00edxel) y pueden volar bajo demanda, pero cubren \u00e1reas m\u00e1s peque\u00f1as y requieren una log\u00edstica m\u00e1s compleja.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, los sensores terrestres, como los medidores NDVI port\u00e1tiles y los medidores de clorofila SPAD, proporcionan mediciones puntuales de gran precisi\u00f3n, aunque su uso en grandes extensiones de terreno requiere mucho tiempo.<\/p>\n<p>Los \u00edndices de vegetaci\u00f3n (IV) transforman los valores brutos de reflectancia en estimaciones significativas de las caracter\u00edsticas de las plantas. Los \u00edndices m\u00e1s comunes en los estudios de papa incluyen:<\/p>\n<ul>\n<li>NDVI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada): (NIR \u2013 Rojo) \/ (NIR + Rojo)<\/li>\n<li>GNDVI (NDVI verde): (NIR \u2013 Verde) \/ (NIR + Verde)<\/li>\n<li>NDRE (Diferencia Normalizada del Borde Rojo): (NIR \u2013 Borde Rojo) \/ (NIR + Borde Rojo)<\/li>\n<li>OSAVI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n Optimizado Ajustado al Suelo): 1,16 \u00d7 (NIR \u2013 Rojo) \/ (NIR + Rojo + 0,16)<\/li>\n<li>EVI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n Mejorado), CIred-edge, CIgreen y m\u00e1s. .<\/li>\n<\/ul>\n<p>Estos \u00edndices se seleccionan en funci\u00f3n de su sensibilidad a la cobertura vegetal, el contenido de clorofila y las caracter\u00edsticas del suelo. Por consiguiente, sirven de base para estimar la salud de las plantas y predecir el rendimiento.<\/p>\n<h2>Seguimiento del crecimiento de la papa y predicci\u00f3n del rendimiento<\/h2>\n<p>Mediante la teledetecci\u00f3n, los investigadores monitorean caracter\u00edsticas clave del cultivo de papa \u2014biomasa a\u00e9rea (AGB), \u00edndice de \u00e1rea foliar (LAI), contenido de clorofila del dosel (CCC) y estado del nitr\u00f3geno en las hojas\u2014 y luego las relacionan con el rendimiento final de los tub\u00e9rculos.<\/p>\n<p>En primer lugar, estimar la biomasa a\u00e9rea utilizando \u00fanicamente \u00edndices de vegetaci\u00f3n puede resultar complicado cuando la cobertura del dosel es densa, ya que muchos \u00edndices se saturan; por lo tanto, combinar los \u00edndices de vegetaci\u00f3n con la altura de las plantas o las caracter\u00edsticas de la textura en los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico suele mejorar la precisi\u00f3n.<\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"11793\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/remote-sensing-vegetation-indices-transform-potato-yield-forecasting\/potato-monitoring-growth-and-predicting-yield\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Monitoring-Growth-and-Predicting-Yield.webp?fit=1024%2C1024&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1024,1024\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Potato Monitoring Growth and Predicting Yield\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Monitoring-Growth-and-Predicting-Yield.webp?fit=1024%2C1024&amp;ssl=1\" class=\"alignnone size-full wp-image-11793\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Monitoring-Growth-and-Predicting-Yield.webp?resize=810%2C810&#038;ssl=1\" alt=\"Seguimiento del crecimiento de la papa y predicci\u00f3n del rendimiento\" width=\"810\" height=\"810\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Monitoring-Growth-and-Predicting-Yield.webp?w=1024&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Monitoring-Growth-and-Predicting-Yield.webp?resize=300%2C300&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Monitoring-Growth-and-Predicting-Yield.webp?resize=150%2C150&amp;ssl=1 150w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Monitoring-Growth-and-Predicting-Yield.webp?resize=768%2C768&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Monitoring-Growth-and-Predicting-Yield.webp?resize=120%2C120&amp;ssl=1 120w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/p>\n<p>En segundo lugar, la evaluaci\u00f3n del LAI (\u00e1rea foliar total unilateral por \u00e1rea de suelo) ha logrado valores de R\u00b2 de hasta 0,84 mediante el uso de datos de series temporales procedentes de sensores hiperespectrales de UAV y sensores multiespectrales satelitales.<\/p>\n<p>En tercer lugar, las estimaciones de CCC, derivadas de \u00edndices como CIred-edge, CIgreen, TCARI\/OSAVI y TCARI + OSAVI, alcanzaron R\u00b2 \u2248 0,85 durante la etapa vegetativa, lo que indica una fuerte correlaci\u00f3n con la clorofila medida en laboratorio.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, el estado del nitr\u00f3geno foliar, vital para un crecimiento saludable, se predijo con un R\u00b2 que oscil\u00f3 entre 0,52 y 0,95 al utilizar sensores terrestres junto con modelos de regresi\u00f3n o de bosques aleatorios.<\/p>\n<p>En lo que respecta a la predicci\u00f3n del rendimiento de los tub\u00e9rculos, destacan dos enfoques de modelizaci\u00f3n principales:<\/p>\n<p>Modelos de regresi\u00f3n emp\u00edrica: En este caso, se ajusta un \u00fanico \u00edndice de vegetaci\u00f3n (generalmente NDVI, GNDVI o NDRE) a los datos reales de rendimiento. Los valores de R\u00b2 reportados para NDVI vs. rendimiento var\u00edan de 0,23 a 0,84 (mediana \u2248 0,67), mientras que las correlaciones NDRE-rendimiento var\u00edan de 0,12 a 0,85 (mediana \u2248 0,61).<\/p>\n<p>Modelos de aprendizaje autom\u00e1tico: Estos incluyen bosques aleatorios, m\u00e1quinas de vectores de soporte y redes neuronales que combinan m\u00faltiples \u00edndices de vegetaci\u00f3n, bandas espectrales y factores no espectrales como el clima, el suelo y la gesti\u00f3n. Dichos modelos han elevado el R\u00b2 hasta 0,93 en algunos estudios.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, el momento de la toma de datos influye considerablemente en la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n. En diversos estudios, las mediciones de VI tomadas entre los 36 y 55 d\u00edas despu\u00e9s de la siembra (DDS) mostraron las correlaciones m\u00e1s altas con el rendimiento final de tub\u00e9rculos.<\/p>\n<p>Esta etapa coincide con la m\u00e1xima cobertura del suelo y el inicio de la formaci\u00f3n de tub\u00e9rculos, lo que hace que la estructura de la planta sea el indicador m\u00e1s fiable del rendimiento final. Algunas de las estad\u00edsticas clave encontradas son:<\/p>\n<ul>\n<li>De los 482 estudios identificados, 79 (2000-2022) cumplieron los criterios de revisi\u00f3n.<\/li>\n<li>\u00c1reas de enfoque: predicci\u00f3n de rendimiento (37 %), estado de N de las hojas (21 %), AGB (15 %), LAI (15 %), CCC (12 %).<\/li>\n<li>Plataformas satelitales m\u00e1s utilizadas: Sentinel-2, Landsat, MODIS; comercial: PlanetScope.<\/li>\n<li>Rangos de R\u00b2: NDVI\u2013rendimiento (0,23\u20130,84), NDRE\u2013rendimiento (0,12\u20130,85), GNDVI\u2013rendimiento (0,26\u20130,75).<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Recomendaciones para la predicci\u00f3n del rendimiento de la papa<\/h2>\n<p>En funci\u00f3n de estos hallazgos, los profesionales deben seleccionar primero la plataforma adecuada para sus objetivos. Para las previsiones de rendimiento regional, los datos gratuitos de Sentinel-2 proporcionan una cobertura fiable con una resoluci\u00f3n de 10 m y un intervalo de revisita de 5 d\u00edas.<\/p>\n<p>Para refinar las estimaciones locales, los vuelos de UAV programados entre 36 y 55 d\u00edas despu\u00e9s de la siembra permiten capturar la din\u00e1mica cr\u00edtica del dosel y mejorar la calibraci\u00f3n de los modelos satelitales. Los sensores terrestres son ideales para realizar verificaciones puntuales y calibrar observaciones remotas, especialmente al combinar datos espectrales con mediciones de campo.<\/p>\n<p>En lo que respecta a los \u00edndices de vegetaci\u00f3n, los profesionales deber\u00edan priorizar el NDVI, el NDRE y el CI <sub>red-edge<\/sub> para predecir el rendimiento final, ya que estos muestran consistentemente fuertes correlaciones.<\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"11794\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/remote-sensing-vegetation-indices-transform-potato-yield-forecasting\/potato-yield-prediction-recommendations\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Yield-Prediction-Recommendations.webp?fit=1024%2C1024&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1024,1024\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Potato Yield Prediction Recommendations\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Yield-Prediction-Recommendations.webp?fit=1024%2C1024&amp;ssl=1\" class=\"alignnone size-full wp-image-11794\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Yield-Prediction-Recommendations.webp?resize=810%2C810&#038;ssl=1\" alt=\"Recomendaciones para la predicci\u00f3n del rendimiento de la papa\" width=\"810\" height=\"810\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Yield-Prediction-Recommendations.webp?w=1024&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Yield-Prediction-Recommendations.webp?resize=300%2C300&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Yield-Prediction-Recommendations.webp?resize=150%2C150&amp;ssl=1 150w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Yield-Prediction-Recommendations.webp?resize=768%2C768&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/Potato-Yield-Prediction-Recommendations.webp?resize=120%2C120&amp;ssl=1 120w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/p>\n<p>Para estimar el contenido de clorofila y nitr\u00f3geno, la combinaci\u00f3n de \u00edndices de borde rojo con \u00edndices de vegetaci\u00f3n ajustados al suelo \u2014como TCARI\/OSAVI\u2014 proporciona los resultados m\u00e1s precisos. Para la estimaci\u00f3n de biomasa, la integraci\u00f3n de \u00edndices de vegetaci\u00f3n con caracter\u00edsticas de altura o textura de las plantas mediante modelos de aprendizaje autom\u00e1tico mejora a\u00fan m\u00e1s la precisi\u00f3n.<\/p>\n<p>En cuanto al modelado, las regresiones lineales o no lineales simples que utilizan un solo \u00edndice son efectivas cuando los datos de referencia son limitados. Sin embargo, cuando se dispone de m\u00faltiples \u00edndices y datos auxiliares (clima, suelo, manejo), los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico, como los bosques aleatorios o las redes neuronales, ofrecen un rendimiento superior. Es importante destacar que la toma de im\u00e1genes entre los 36 y 55 d\u00edas posteriores a la siembra es crucial, ya que este per\u00edodo proporciona consistentemente la mayor precisi\u00f3n de predicci\u00f3n.<\/p>\n<h2>Conclusi\u00f3n<\/h2>\n<p>En conclusi\u00f3n, la teledetecci\u00f3n ofrece un conjunto de herramientas r\u00e1pido, flexible y preciso para monitorear el crecimiento de la papa y predecir el rendimiento de los tub\u00e9rculos. Al elegir la plataforma adecuada, seleccionar los \u00edndices de vegetaci\u00f3n m\u00e1s informativos, programar la recolecci\u00f3n de datos entre los 36 y 55 d\u00edas despu\u00e9s de la siembra y aplicar t\u00e9cnicas de modelado apropiadas, investigadores y profesionales pueden mejorar significativamente las predicciones de rendimiento.<\/p>\n<p>Este enfoque no solo ahorra tiempo, sino que tambi\u00e9n favorece la toma de decisiones de gesti\u00f3n m\u00e1s inteligentes, lo que en \u00faltima instancia beneficia a los agricultores, agr\u00f3nomos y a toda la cadena de suministro de la patata.<\/p>\n<p><strong>Referencia<\/strong>: Mukiibi, A., Machakaire, ATB, Franke, AC.\u00a0<i>y otros.<\/i>\u00a0Revisi\u00f3n sistem\u00e1tica de \u00edndices de vegetaci\u00f3n para el seguimiento del crecimiento de la papa y la predicci\u00f3n del rendimiento de los tub\u00e9rculos mediante teledetecci\u00f3n.\u00a0<i>Reserva de papa.<\/i>\u00a0<b>68<\/b>, 409\u2013448 (2025). <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11540-024-09748-7\" rel=\"nofollow\">https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11540-024-09748-7<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La papa es uno de los cultivos alimentarios m\u00e1s importantes del mundo, y constituye un alimento b\u00e1sico para millones de personas. 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