![\"\u00bfQu\u00e9](\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/78.2-min.jpg?resize=810%2C439&ssl=1\")
Mediante este m\u00e9todo, los cient\u00edficos y otras personas curiosas pueden observar de manera eficiente los comportamientos fotoc\u00e9ntricos y detectar diferencias en el dosel. Si es necesario, tambi\u00e9n pueden realizar comparaciones fiables utilizando esta informaci\u00f3n. Implica evaluar una variedad de variables, como el desarrollo del cultivo, su vigor, su biomasa y su contenido de clorofila. Aqu\u00ed est\u00e1 el lista de \u00edndices de vegetaci\u00f3n<\/a>:<\/p>\r\n
- \r\n
- NDVI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada)<\/li>\r\n
- VARI (\u00cdndice de Resistencia Atmosf\u00e9rica Visible)<\/li>\r\n
- ReCl (\u00cdndices de vegetaci\u00f3n de clorofila de borde rojo)<\/li>\r\n
- EVI2 (\u00cdndice de vegetaci\u00f3n mejorado de dos bandas)<\/li>\r\n
- LAI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de \u00c1rea Foliar)<\/li>\r\n
- WDRVI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Amplio Rango Din\u00e1mico)<\/li>\r\n
- GNDVI (\u00cdndices de vegetaci\u00f3n de diferencia normalizada verde)<\/li>\r\n
- GCI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Clorofila Verde)<\/li>\r\n
- RCI (\u00cdndice de vegetaci\u00f3n de clorofila roja)<\/li>\r\n
- NDWI (\u00cdndice de Diferencia Normalizada del Agua)<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
\u00bfPara qu\u00e9 se puede utilizar el \u00edndice de vegetaci\u00f3n?<\/h2>\r\n
Al examinar los patrones de salud de las plantas, los profesionales agr\u00edcolas como agricultores, agr\u00f3nomos, aseguradores de cosechas, investigadores y otros podr\u00edan beneficiarse del uso de un \u00edndice de vegetaci\u00f3n como NDVI o VARI.<\/p>\r\n
Los usuarios de la herramienta de mapeo y an\u00e1lisis agr\u00edcola pueden implementar el \u00edndice con un solo clic, generando una zona verde o roja en sus im\u00e1genes a\u00e9reas, seg\u00fan los resultados. Las regiones marcadas en verde presentan plantas en buen estado. Colores como el naranja, el amarillo y el rojo indican una p\u00e9rdida de energ\u00eda y vitalidad.<\/p>\r\n
Por ejemplo, un agricultor de ma\u00edz puede usar el programa para enviar fotograf\u00edas multiespectrales de sus campos de ma\u00edz en cualquier momento entre la aparici\u00f3n de las plantas y la cosecha. La aplicaci\u00f3n aplicar\u00eda entonces el \u00edndice de vegetaci\u00f3n preferido.<\/p>\r\n
La coloraci\u00f3n de las hojas puede alertarles de que una parte del campo ha adquirido tonalidades naranjas y rojas en ciertas zonas. Esto indica que las plantas se est\u00e1n volviendo marrones o amarillas, o que presentan marcas. Es posible que las plantas de esta regi\u00f3n est\u00e9n sufriendo los efectos de una sequ\u00eda prolongada, inundaciones, fertilizaci\u00f3n insuficiente o excesiva, o que est\u00e9n infectadas con alguna enfermedad.<\/p>\r\n
Como ya se hab\u00eda mencionado anteriormente, la verificaci\u00f3n en campo fue el m\u00e9todo m\u00e1s eficaz para diagnosticar un problema espec\u00edfico. Sin embargo, el \u00edndice de vegetaci\u00f3n le da al agricultor una pista de que debe concentrar sus esfuerzos en una secci\u00f3n particular de su terreno. En ese momento, puede investigar la causa del problema y considerar posibles soluciones.<\/p>\r\n
\u00bfPor qu\u00e9 son tan importantes los \u00edndices hiperespectrales de vegetaci\u00f3n?<\/h2>\r\n
La integraci\u00f3n de un espectro de reflectancia en un \u00fanico valor num\u00e9rico, conocido como \u00cdndice de Vegetaci\u00f3n, es un m\u00e9todo est\u00e1ndar para determinar las cualidades de la vegetaci\u00f3n. \u00cdndices de vegetaci\u00f3n hiperespectrales<\/a>, Los \u00edndices de vegetaci\u00f3n de banda estrecha, tambi\u00e9n conocidos como \u00edndices de vegetaci\u00f3n de banda estrecha, contienen caracter\u00edsticas o longitudes de onda que los equipos hiperespectrales solo pueden captar debido a su menor ancho de banda.<\/p>\r\n
La estructura, la bioqu\u00edmica y la fisiolog\u00eda o el estr\u00e9s de las plantas son las tres categor\u00edas principales que se pueden utilizar para clasificar los atributos de la vegetaci\u00f3n que se pueden evaluar utilizando los HVI (\u00cdndices de Vegetaci\u00f3n Humana).<\/p>\r\n
- \r\n
- La cobertura proporcional, el \u00edndice de \u00e1rea foliar (IAF), la biomasa de hojas verdes, la biomasa senescente y la proporci\u00f3n de radiaci\u00f3n fotosint\u00e9ticamente activa absorbida son ejemplos de caracter\u00edsticas estructurales que se pueden medir. La mayor\u00eda de los \u00edndices para el an\u00e1lisis estructural se dise\u00f1aron para configuraciones de banda completa y contaban con versiones de banda estrecha e hiperespectrales.<\/li>\r\n
- Entre los ejemplos de caracter\u00edsticas bioqu\u00edmicas se incluyen el agua, los pigmentos (como la clorofila, las antocianinas y los carotenoides) y otros productos ricos en nitr\u00f3geno (como las prote\u00ednas). Los componentes estructurales de las plantas tambi\u00e9n se incluyen en esta categor\u00eda (lignina y celulosa).<\/li>\r\n
- Un cambio en el estado de las xantofilas inducido por el estr\u00e9s, variaciones en el contenido de clorofila, cambios en la humedad de las hojas y fluorescencia son algunas alteraciones poco estudiadas que pueden medirse utilizando \u00edndices fisiol\u00f3gicos y de estr\u00e9s.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
![\"\u00bfPor](\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/78.3-min-1.jpg?resize=810%2C439&ssl=1\")
En general, los indicadores bioqu\u00edmicos, fisiol\u00f3gicos o de estr\u00e9s se desarrollaron con la ayuda de equipos de laboratorio o de campo (muestreo espectral de menos de 10 nm). Su objetivo son las caracter\u00edsticas espectrales m\u00e1s sutiles. Como consecuencia directa, son exclusivamente hiperespectrales. Los \u00edndices desarrollados para el agua constituyen la \u00fanica excepci\u00f3n a esta regla.<\/p>\r\n\u00cdndice de vegetaci\u00f3n y tecnolog\u00eda de teledetecci\u00f3n<\/h2>\r\n
Los sat\u00e9lites de observaci\u00f3n de la Tierra proporcionan a los cient\u00edficos de teledetecci\u00f3n nuevos datos para alimentar sus estudios y mejorar los an\u00e1lisis ya realizados a medida que avanzan los sensores.<\/p>\r\n
Las empresas que ya cuentan con tecnolog\u00eda basada en \u00edndices y aquellas que se preparan para introducir una nueva pueden ampliar considerablemente el mercado de sus productos agr\u00edcolas al adoptar las \u00faltimas innovaciones en aplicaciones de \u00edndices espectrales de vegetaci\u00f3n. Esto aplica tanto a las empresas que ya disponen de software basado en \u00edndices como a las que planean lanzar uno nuevo.<\/p>\r\n
Los beneficios que ofrecen los \u00edndices de vegetaci\u00f3n en la teledetecci\u00f3n mejoran la calidad general de la experiencia del cliente. La comparaci\u00f3n de fotograf\u00edas satelitales con diferentes tipos de datos a\u00e9reos permite lo siguiente:<\/p>\r\n
- \r\n
- Reducci\u00f3n de los gastos de operaci\u00f3n, procesamiento e interpretaci\u00f3n de los datos recopilados por los drones.<\/li>\r\n
- En comparaci\u00f3n con las im\u00e1genes a\u00e9reas, las im\u00e1genes satelitales pueden abarcar un \u00e1rea m\u00e1s extensa.<\/li>\r\n
- Reducci\u00f3n de los costes de las inspecciones de campo: las observaciones adicionales con veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados (UAV) son m\u00e1s caras que las visitas est\u00e1ndar a sat\u00e9lites.<\/li>\r\n
- Obtener an\u00e1lisis de los datos en un formato adecuado en un plazo de tiempo m\u00e1s breve.<\/li>\r\n
- Monitorear los campos independientemente de la fuerza del viento.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
El uso de im\u00e1genes satelitales permite a las empresas de software agr\u00edcola aumentar considerablemente la cantidad de datos a\u00e9reos a los que ya tienen acceso, al tiempo que ahorran tiempo y dinero y permiten a los usuarios finales obtener m\u00e1s datos en menos tiempo.<\/p>\r\n
Por lo tanto, el \u00edndice de vegetaci\u00f3n en teledetecci\u00f3n y monitoreo de cultivos<\/a> Ayuda a realizar un examen exhaustivo y a distancia del estado de los cultivos. Si hay alg\u00fan problema, los agricultores pueden optar por examinar las zonas afectadas en lugar de todo el campo.<\/p>\r\n
Contacta con GeoPard para encontrar una soluci\u00f3n adaptada a tu nicho de mercado.<\/strong><\/p>\r\n
La gran mayor\u00eda de los \u00edndices de vegetaci\u00f3n m\u00e1s importantes, que suman cientos, deben incluirse en el software agr\u00edcola en forma de una larga lista a la que se pueda acceder y utilizar desde un \u00fanico lugar. GeoPard<\/a> Ofrece las herramientas anal\u00edticas esenciales que pueden integrarse en el software agr\u00edcola ya disponible y en el software planificado.<\/p>\r\n
Le asesoraremos para que elija la opci\u00f3n \u00f3ptima que cumpla con los requisitos establecidos por usted o sus clientes. Independientemente de c\u00f3mo planee utilizar nuestro producto (API, marca blanca o soluciones a medida), puede tener la seguridad de que los datos que reciba ser\u00e1n precisos y fiables, ya que se recopilaron mediante teledetecci\u00f3n y tecnolog\u00eda satelital de vanguardia.<\/p>\r\n
GeoPard puede proporcionar an\u00e1lisis precisos basados en datos a escala mundial. Como resultado, la empresa se ha ganado la satisfacci\u00f3n de muchos clientes satisfechos. P\u00f3ngase en contacto con nosotros para hablar sobre los detalles y el potencial de su uso. teledetecci\u00f3n<\/a> en su nicho o industria.<\/p>\r\n
\n \nEl seguimiento de los cultivos es una herramienta fundamental que permite a los agricultores detectar zonas problem\u00e1ticas y mitigar el riesgo de p\u00e9rdidas de rendimiento. <\/h2>\n \t
Supervise f\u00e1cilmente el desarrollo de sus cultivos gracias a las im\u00e1genes satelitales m\u00e1s recientes. A\u00f1ada los l\u00edmites de su campo al sistema y acceda al archivo completo de im\u00e1genes satelitales en una sola pantalla.<\/p> \t\t\t \t
- \n \t\t\t\t
- Evaluaci\u00f3n de las condiciones de desarrollo de los cultivos.<\/li>\n \t\t\t
- Detecci\u00f3n de anomal\u00edas en la vegetaci\u00f3n pr\u00e1cticamente en tiempo real.<\/li>\n \t\t\t
- Explorar zonas con diferentes niveles de desarrollo de los cultivos.<\/li>\n \t\t\t
- Vista a trav\u00e9s de las nubes.<\/li>\n \t\t\t\t <\/ul> \t\t\t
Traduzca los conocimientos obtenidos mediante im\u00e1genes satelitales para el monitoreo de cultivos en acciones de trabajo de campo y benef\u00edciese de la toma de decisiones basadas en datos: <\/p> \t\t\t \t
- \n \t\t\t\t
- Detectar las diferencias en la vegetaci\u00f3n de los cultivos entre las im\u00e1genes m\u00e1s recientes e inspeccionar las \u00e1reas espec\u00edficas para la toma de muestras de tejido.<\/li>\n \t\t\t
- Cree mapas de aplicaci\u00f3n de dosis variable para la protecci\u00f3n de cultivos y la fertilizaci\u00f3n durante la temporada de cultivo, bas\u00e1ndose en evaluaciones de campo casi en tiempo real, y recopile el informe de ejecuci\u00f3n.<\/li>\n \t\t\t
- Se\u00f1alice las zonas del terreno da\u00f1adas tras un desastre meteorol\u00f3gico, una enfermedad o una plaga, y env\u00ede informes a la compa\u00f1\u00eda de seguros.<\/li>\n \t\t\t\t <\/ul> \t\t <\/div>\n\tM\u00e1s informaci\u00f3n<\/a>\n <\/div>\n