{"id":5363,"date":"2022-07-11T13:11:00","date_gmt":"2022-07-11T11:11:00","guid":{"rendered":"https:\/\/geopard.tech\/?p=5363"},"modified":"2023-08-11T17:07:14","modified_gmt":"2023-08-11T15:07:14","slug":"como-las-imagenes-satelitales-ayudan-en-el-monitoreo-de-cultivos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/how-satellite-imagery-help-in-crop-monitoring\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la imagen satelital ayuda en la monitorizaci\u00f3n de cultivos"},"content":{"rendered":"<p>Las im\u00e1genes satelitales constituyen una de las funciones m\u00e1s vers\u00e1tiles que se pueden implementar en la producci\u00f3n agr\u00edcola para mejorar la toma de decisiones. Tomar decisiones basadas en una gran cantidad de datos puede ayudar a los agricultores, agr\u00f3nomos y asesores a comprender la situaci\u00f3n y los procesos que se desarrollan en los campos agr\u00edcolas monitoreados.<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 son las im\u00e1genes satelitales?<\/h2>\n<p>La obtenci\u00f3n de im\u00e1genes satelitales, tambi\u00e9n conocida como teledetecci\u00f3n satelital, es el proceso de utilizar im\u00e1genes satelitales para recopilar informaci\u00f3n sobre la superficie terrestre, la atm\u00f3sfera y los oc\u00e9anos. Esta tecnolog\u00eda implica el uso de <a href=\"https:\/\/www.nasa.gov\/audience\/forstudents\/5-8\/features\/nasa-knows\/what-is-a-satellite-58.html\">sat\u00e9lites<\/a> Equipada con sensores y c\u00e1maras especializadas capaces de capturar im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n de la Tierra desde el espacio.<\/p>\n<p>Las im\u00e1genes capturadas por los sat\u00e9lites pueden utilizarse para diversas aplicaciones, como el monitoreo de patrones clim\u00e1ticos, el seguimiento de cambios ambientales, la cartograf\u00eda del uso del suelo y la vegetaci\u00f3n, y la evaluaci\u00f3n del impacto de desastres naturales. Tambi\u00e9n pueden emplearse con fines militares y de inteligencia.<\/p>\n<p>Las im\u00e1genes satelitales, con sus ventajas, pueden revelar situaciones que no se pueden observar con la observaci\u00f3n convencional. Las observaciones convencionales pueden ser muy exigentes en cuanto a la cantidad de personal, recursos financieros y tiempo que requieren.<\/p>\n<p>Incluso con observaciones regulares realizadas durante el per\u00edodo de crecimiento de los cultivos, hay varias cosas que no se pueden ver a simple vista, como la progresi\u00f3n temprana de <a href=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/como-controlar-las-enfermedades-de-los-cultivos-con-agricultura-inteligente\/\">enfermedad<\/a> y los da\u00f1os provocados por las plagas que, en \u00faltima instancia, dan lugar a la degradaci\u00f3n de la clorofila a nivel celular.<\/p>\n<p>Gracias a la integraci\u00f3n y el c\u00e1lculo de bandas espectrales invisibles para el ojo humano, los cultivadores y los asesores pueden visualizar f\u00e1cilmente la degradaci\u00f3n de la clorofila antes de que aparezcan s\u00edntomas visibles de enfermedades o plagas en las plantas.<\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"5376\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/how-satellite-imagery-help-in-crop-monitoring\/73-2-min\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.2-min.jpg?fit=1920%2C1040&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1920,1040\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"Multispectral Satellite Imagery\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.2-min.jpg?fit=1024%2C555&amp;ssl=1\" class=\"alignnone wp-image-5376 size-large\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.2-min.jpg?resize=810%2C439&#038;ssl=1\" alt=\"Im\u00e1genes satelitales multiespectrales\" width=\"810\" height=\"439\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.2-min.jpg?resize=1024%2C555&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.2-min.jpg?resize=300%2C163&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.2-min.jpg?resize=768%2C416&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.2-min.jpg?resize=1536%2C832&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.2-min.jpg?resize=2048%2C1109&amp;ssl=1 2048w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.2-min.jpg?resize=1200%2C650&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.2-min.jpg?w=1920&amp;ssl=1 1920w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.2-min.jpg?w=1620&amp;ssl=1 1620w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/p>\n<p>Estas ventajas en el monitoreo de cultivos resultan beneficiosas con las tecnolog\u00edas actuales, ya que permiten integrar dicha informaci\u00f3n en sistemas de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica, lo que da como resultado la creaci\u00f3n de un conjunto de datos r\u00e1pido y de calidad, listo para ser utilizado en los procesos de toma de decisiones relacionados con los sistemas de producci\u00f3n agr\u00edcola.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s de tomar decisiones basadas en informaci\u00f3n, las im\u00e1genes satelitales se pueden utilizar para informes, mantenimiento de registros e integraci\u00f3n con diferentes conjuntos de datos (modelos de enfermedades y plagas, <a href=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/datos-de-rendimiento\/\">mapas de rendimiento<\/a>, (monitoreo de plagas, mapas de fertilizaci\u00f3n, etc.) con el fin de crear un sistema a\u00fan m\u00e1s funcional de monitoreo de cultivos y la forma en que el agricultor u otros profesionales ven el progreso de los cultivos durante su per\u00edodo de crecimiento.<\/p>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo se utilizan las im\u00e1genes satelitales en la agricultura?<\/h2>\n<p>Las im\u00e1genes se pueden utilizar para modelar y calcular \u00edndices espectrales que posteriormente se igualan para su uso en la visualizaci\u00f3n en forma de s\u00edntesis de color, ya sea en la parte visible del espectro o incluyendo otras longitudes de onda. Una s\u00edntesis de color adecuadamente seleccionada puede revelar el crecimiento de los cultivos, el estr\u00e9s o el suelo. <a href=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/como-afrontar-la-erosion-hidrica\/\">erosi\u00f3n<\/a> mostrados con diferentes colores.<\/p>\n<p>Los \u00edndices espectrales son combinaciones de la reflexi\u00f3n espectral de dos o m\u00e1s longitudes de onda que permiten visualizar caracter\u00edsticas de inter\u00e9s. Si bien los \u00edndices de cultivos se utilizan con mayor frecuencia en la agricultura, tambi\u00e9n se emplean para identificar \u00e1reas quemadas, otras caracter\u00edsticas artificiales, cuerpos de agua y otras caracter\u00edsticas geol\u00f3gicas.<\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"5377\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/how-satellite-imagery-help-in-crop-monitoring\/73-3-min\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.3-min.jpg?fit=1920%2C1040&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1920,1040\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"Hyperspectral Satellite Imagery\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.3-min.jpg?fit=1024%2C555&amp;ssl=1\" class=\"alignnone wp-image-5377 size-large\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.3-min.jpg?resize=810%2C439&#038;ssl=1\" alt=\"Im\u00e1genes satelitales hiperespectrales\" width=\"810\" height=\"439\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.3-min.jpg?resize=1024%2C555&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.3-min.jpg?resize=300%2C163&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.3-min.jpg?resize=768%2C416&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.3-min.jpg?resize=1536%2C832&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.3-min.jpg?resize=2048%2C1109&amp;ssl=1 2048w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.3-min.jpg?resize=1200%2C650&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.3-min.jpg?w=1920&amp;ssl=1 1920w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.3-min.jpg?w=1620&amp;ssl=1 1620w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/p>\n<p><strong>Entre los \u00edndices espectrales \u00fatiles en la producci\u00f3n de cultivos se incluyen:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/kc9y2x96kv-which-vegetation-index-is-better-to-use\/\">NDVI<\/a> (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada).<\/li>\n<li>EVI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n Mejorado).<\/li>\n<li>RENDVI o NDRE (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada del Borde Rojo).<\/li>\n<li>GNDVI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada Verde).<\/li>\n<li>MSI o NDWI (\u00cdndice de estr\u00e9s por humedad).<\/li>\n<li>LAI (\u00cdndice de \u00c1rea Foliar).<\/li>\n<\/ul>\n<p>El NDVI es uno de los \u00edndices m\u00e1s utilizados y se emplea frecuentemente para evaluar el estado inicial de un cultivo. Otros \u00edndices trabajan con caracter\u00edsticas espec\u00edficas, por lo que los resultados son particulares de cada terreno agr\u00edcola; es importante considerar el historial de la vegetaci\u00f3n del suelo.<\/p>\n<h2>NDVI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada)<\/h2>\n<p>Este \u00edndice mide la vegetaci\u00f3n verde y suele ser el m\u00e1s utilizado. Las hojas reflejan la luz infrarroja cercana (NIR) y solo utilizan la luz visible para la fotos\u00edntesis. Esto significa que una planta sana con una buena tasa de fotos\u00edntesis puede analizarse comparando la luz NIR con la luz roja visible.<\/p>\n<p>La vegetaci\u00f3n enferma refleja m\u00e1s luz visible y menos luz infrarroja cercana (NIR). La vegetaci\u00f3n 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. Adem\u00e1s, los valores de NDVI pueden ser incorrectos en zonas con vegetaci\u00f3n densa.<\/p>\n<p><strong>EVI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n Mejorado)<\/strong><\/p>\n<p>Este \u00edndice es el est\u00e1ndar para los espectros de resoluci\u00f3n moderada, un instrumento utilizado en los sat\u00e9lites Terra y Aqua. El EVI presenta una alternativa al NDVI que aborda algunas de sus deficiencias, como las limitaciones del suelo y la atm\u00f3sfera, mediante la optimizaci\u00f3n de la reflectividad de la vegetaci\u00f3n foliar.<\/p>\n<p>Utiliza la parte azul del espectro visible para la correcci\u00f3n de la se\u00f1al, reduciendo los efectos de las limitaciones mencionadas anteriormente, incluida la dispersi\u00f3n de la radiaci\u00f3n electromagn\u00e9tica por los aerosoles.<\/p>\n<p><strong>RENDVI o NDRE (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada del Borde Rojo)<\/strong><\/p>\n<p>Este \u00edndice se basa en el \u00edndice NDVI est\u00e1ndar, pero con modificaciones. El RENDVI es muy \u00fatil en la agricultura de precisi\u00f3n, el monitoreo forestal y la detecci\u00f3n de estr\u00e9s en los cultivos.<\/p>\n<p>Su eficacia se debe a la inclusi\u00f3n de longitudes de onda que se encuentran en el extremo rojo del espectro, en lugar de longitudes de onda que corresponden al valor de reflexi\u00f3n y absorci\u00f3n. Resulta especialmente \u00fatil para detectar peque\u00f1os cambios en el estado de la vegetaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>GNDVI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada Verde)<\/strong><\/p>\n<p>Este \u00edndice es similar al \u00edndice NDVI y mide la reflexi\u00f3n de la luz en la parte verde del espectro, en el rango de longitud de onda de 540 a 570 nan\u00f3metros, en lugar de la parte roja. Esto hace que el \u00edndice sea m\u00e1s sensible al contenido de clorofila en las partes verdes de los cultivos.<\/p>\n<p><strong>MSI (\u00cdndice de Estr\u00e9s H\u00eddrico)<\/strong><\/p>\n<p>Este \u00edndice es sensible al aumento del contenido de agua en las hojas. El \u00edndice MSI se utiliza para detectar el estr\u00e9s h\u00eddrico y es un buen indicador del estado de los cultivos, frecuentemente empleado en modelos de cultivo, an\u00e1lisis de incendios y fisiolog\u00eda de ecosistemas. Valores altos indican estr\u00e9s h\u00eddrico y menor contenido de agua.<\/p>\n<p><strong>LAI (\u00cdndice de \u00c1rea Foliar)<\/strong><\/p>\n<p>Este \u00edndice se utiliza para estimar la superficie foliar y predecir el crecimiento y el rendimiento de las plantas.<\/p>\n<h2>Tipos de im\u00e1genes satelitales de cultivos<\/h2>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><b>Sat\u00e9lites y proveedores de tecnolog\u00eda<\/b><\/td>\n<td><b>Tipo de im\u00e1genes satelitales<\/b><\/td>\n<td><b>Repetir el ciclo<\/b><\/td>\n<td><b>Resoluci\u00f3n espacial<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Landsat4-9<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">RGB, MULTIESPECTRAL, PANCROM\u00c1TICO<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">8 d\u00edas<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">15, 30, 100 m<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Sentinel-2,<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">RGB, MULTISPECTRAL<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">5 d\u00edas<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">10 metros<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Alcance del planeta<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">RGB, MULTISPECTRAL<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">A diario<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">3-4 metros<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Planeta SkySat<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">PANCROM\u00c1TICO, MULTIESPECTRAL<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">A diario<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">0,5, 0,71-0,82 m<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Airbus Pleiades<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">MULTISPECTRAL<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">A diario<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">0,5 m<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Pleades NEO<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">PANCROM\u00c1TICO, MULTIESPECTRAL<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">40 minutos despu\u00e9s de la solicitud<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">0,3 m<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">ICEEYE<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">RADAR DE APERTURA SINT\u00c9TICA<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">A diario<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">0,25 m<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Hiperi\u00f3n<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">HIPERSPECTRAL<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">N \/ A<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">30 metros<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Prisma<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">HIPERSPECTRAL<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">N \/ A<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">0,3 m<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><b>Casos de uso de im\u00e1genes satelitales<\/b><\/h2>\n<p>A continuaci\u00f3n, se presentan algunos usos importantes de las im\u00e1genes satelitales en el monitoreo de cultivos:<\/p>\n<p><b>Im\u00e1genes t\u00e9rmicas<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El calor que emiten los objetos a nivel del suelo se puede observar en la fotograf\u00eda t\u00e9rmica a\u00e9rea, que tambi\u00e9n revela variaciones de temperatura que corresponden al estr\u00e9s de los cultivos. La eliminaci\u00f3n de elementos innecesarios, como los sistemas de riego por pivote, mediante calibraci\u00f3n y correcci\u00f3n de imagen evita la distorsi\u00f3n de los datos. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En la imagen final, las regiones m\u00e1s fr\u00edas se muestran en color p\u00farpura y las m\u00e1s c\u00e1lidas en amarillo. La termograf\u00eda es \u00fatil para detectar fugas, obstrucciones y otros problemas de riego, ya que el agua enfr\u00eda la vegetaci\u00f3n. Adem\u00e1s, ayuda a los agricultores a identificar enfermedades y plagas en fase presintom\u00e1tica y a responder con intervenciones m\u00e1s oportunas y espec\u00edficas al revelar peque\u00f1os cambios en la temperatura de la superficie de las hojas.<\/span><\/p>\n<p><b>Humedad del suelo<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La agricultura debe tener en cuenta la humedad del suelo. Para las aplicaciones de agricultura de precisi\u00f3n (a escala de parcelas individuales) y con la expectativa de mejorar la modelizaci\u00f3n del rendimiento de los cultivos, la disponibilidad de mapas de humedad del suelo de alta resoluci\u00f3n es especialmente crucial. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Debido a la baja resoluci\u00f3n espacial y la escasa profundidad de las observaciones, los productos de humedad del suelo generados por sat\u00e9lite se han utilizado hasta ahora de forma limitada en la toma de decisiones agr\u00edcolas a escala de finca o campo. Sin embargo, si logra proporcionar datos pertinentes con dimensiones temporales y espaciales aceptables, se prev\u00e9 que la humedad del suelo derivada de sat\u00e9lites tenga un gran potencial.<\/span><\/p>\n<p><b>Resoluci\u00f3n<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La obtenci\u00f3n de im\u00e1genes satelitales de alta resoluci\u00f3n mediante sat\u00e9lites de \u00f3rbita baja se ha vuelto m\u00e1s avanzada y accesible recientemente, lo que abre nuevas posibilidades para aplicaciones de fenotipado. Este art\u00edculo ilustra c\u00f3mo se utiliza la fotograf\u00eda satelital en el fenotipado de cultivos y la producci\u00f3n agr\u00edcola, e identifica caracter\u00edsticas de las plantas que pueden evaluarse mediante datos satelitales de alta resoluci\u00f3n. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El art\u00edculo analiza las ventajas y desventajas del fenotipado por sat\u00e9lite en los programas de mejora gen\u00e9tica de cultivos, como la obstrucci\u00f3n causada por las nubes. Asimismo, explora los posibles usos futuros de las im\u00e1genes satelitales de alta resoluci\u00f3n como herramienta de fenotipado. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para ayudar a los fitomejoradores a elegir variedades de alto rendimiento y tolerantes al estr\u00e9s que puedan contribuir a satisfacer la demanda mundial de alimentos y, al mismo tiempo, hacer frente al cambio clim\u00e1tico, las im\u00e1genes satelitales de alta resoluci\u00f3n pueden utilizarse como herramienta de fenotipado para la evaluaci\u00f3n de las variedades de cultivos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> <img data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"5378\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/how-satellite-imagery-help-in-crop-monitoring\/73-4-min\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.4-min.jpg?fit=2400%2C1300&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"2400,1300\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"Satellite monitoring of crops\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.4-min.jpg?fit=1024%2C555&amp;ssl=1\" class=\"alignnone wp-image-5378 size-large\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.4-min.jpg?resize=810%2C439&#038;ssl=1\" alt=\"Monitoreo por sat\u00e9lite\" width=\"810\" height=\"439\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.4-min.jpg?resize=1024%2C555&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.4-min.jpg?resize=300%2C163&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.4-min.jpg?resize=768%2C416&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.4-min.jpg?resize=1536%2C832&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.4-min.jpg?resize=2048%2C1109&amp;ssl=1 2048w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.4-min.jpg?resize=1200%2C650&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/73.4-min.jpg?w=1620&amp;ssl=1 1620w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/span><\/p>\n<p><b>Aplicaciones de las im\u00e1genes satelitales<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/\">GeoPard<\/a> capacidades y<a href=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/s30enmsdy3-satellite-monitoring\/\"> Las aplicaciones de im\u00e1genes satelitales ofrecen<\/a> Los usuarios pueden visualizar, normalizar, analizar y obtener informaci\u00f3n directamente de las parcelas agr\u00edcolas para mejorar la producci\u00f3n de cultivos. Esta utilizaci\u00f3n de datos se puede realizar con la ayuda de los algoritmos GeoPard listos para usar o creando algoritmos propios para adaptarlos a la agronom\u00eda. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos algoritmos permiten evaluar el crecimiento de los cultivos, el estr\u00e9s, etc. (ver foto) o incluso crear mapas de prescripci\u00f3n: por ejemplo, mapas de aplicaci\u00f3n de nitr\u00f3geno VR, mapas de aplicaci\u00f3n de pulverizaci\u00f3n para protecci\u00f3n de cultivos.<\/span><\/p>\n<hr \/>\n<h2>Preguntas frecuentes<\/h2>\n<hr \/>\n<p><strong>1. \u00bfC\u00f3mo obtener im\u00e1genes satelitales para una granja?<\/strong><\/p>\n<p>Para obtenerlo para su explotaci\u00f3n agr\u00edcola, investigue los proveedores, reg\u00edstrese y acceda a su base de datos o portal. Especifique la ubicaci\u00f3n de su explotaci\u00f3n y los par\u00e1metros deseados para obtener im\u00e1genes relevantes para el monitoreo agr\u00edcola.<\/p>\n<p><strong>2. \u00bfPor qu\u00e9 son \u00fatiles las im\u00e1genes satelitales para comprender las redes tr\u00f3ficas?<\/strong><\/p>\n<p>Resulta \u00fatil para comprender las redes tr\u00f3ficas gracias a su capacidad para ofrecer una visi\u00f3n amplia e integral de los ecosistemas. Al capturar im\u00e1genes a gran escala de cuerpos de tierra y agua, permite a los cient\u00edficos observar y analizar la distribuci\u00f3n espacial de diversos h\u00e1bitats y recursos.<\/p>\n<p>Esto, a su vez, ayuda a estudiar las interacciones entre diferentes especies, a identificar las relaciones alimentarias clave y a comprender el flujo de energ\u00eda a trav\u00e9s de las redes tr\u00f3ficas.<\/p>\n<p>Ayuda a desentra\u00f1ar din\u00e1micas ecol\u00f3gicas complejas, contribuyendo a una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda del funcionamiento de los ecosistemas y de los esfuerzos de conservaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>3. \u00bfQu\u00e9 tan caras son las im\u00e1genes satelitales?<\/strong><\/p>\n<p>Su coste var\u00eda en funci\u00f3n de diversos factores, como el proveedor, la resoluci\u00f3n, la frecuencia de adquisici\u00f3n y la cobertura necesaria. Los precios oscilan entre opciones econ\u00f3micas para im\u00e1genes de baja resoluci\u00f3n y opciones m\u00e1s caras para alta resoluci\u00f3n y monitorizaci\u00f3n en tiempo real.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, 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 soluci\u00f3n de im\u00e1genes satelitales que se ajuste a sus necesidades y presupuesto.<\/p>\n<p><strong>4. \u00bfQu\u00e9 son las im\u00e1genes satelitales infrarrojas? \u00bfC\u00f3mo se interpretan?<\/strong><\/p>\n<p>Captura la radiaci\u00f3n infrarroja emitida por objetos y superficies en la superficie terrestre. Proporciona informaci\u00f3n valiosa sobre las variaciones de temperatura y los patrones t\u00e9rmicos.<\/p>\n<p>Para interpretar im\u00e1genes satelitales infrarrojas, es fundamental comprender que los objetos m\u00e1s c\u00e1lidos aparecen m\u00e1s brillantes en la imagen, mientras que los m\u00e1s fr\u00edos aparecen m\u00e1s 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 oce\u00e1nicas.<\/p>\n<p>Comprender la escala de color e interpretar los niveles de brillo en las im\u00e1genes ayuda a extraer informaci\u00f3n \u00fatil de las im\u00e1genes satelitales infrarrojas.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las im\u00e1genes satelitales son una de las funciones m\u00e1s vers\u00e1tiles que se pueden implementar en la producci\u00f3n agr\u00edcola para mejorar el proceso de toma de decisiones. 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