Nota informativa: Plantae se dedica al diseño, desarrollo y comercialización de tecnología inalámbrica y estación meteorológica, con ayuda además de imágenes satelitales y sensores para el ahorro del agua y la mejora de la producción del cultivo. Por esta razón, los sensores Plantae conquistan cada vez más las plantaciones en España, Portugal, Italia, Arabia Saudí, Marruecos e Hispanoamérica.
La agricultura enfrenta el desafío de producir más alimentos, utilizando menos recursos y reduciendo su impacto ambiental. En este contexto, la agricultura de precisión se ha convertido en una de las principales herramientas tecnológicas para mejorar la eficiencia productiva.
Las Imágenes satelitales y sensores aplicadas a la agricultura
Los satélites de observación de la Tierra, como Sentinel-2, capturan información que no es visible a simple vista y que permite evaluar el estado fisiológico de los cultivos, a través de bandas espectrales, con una frecuencia de pocos días y resoluciones espaciales que permiten evaluar el comportamiento de los cultivos a escala de parcela.
La información obtenida se procesa mediante algoritmos capaces de generar índices agronómicos que reflejan el estado fisiológico de la vegetación, la disponibilidad hídrica y la evolución temporal de cada cultivo.
Mediante índices de vegetación como el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), los técnicos de Plantae pueden identificar zonas con distinto vigor vegetativo, detectar estrés hídrico, problemas nutricionales o posibles focos de enfermedades antes de que sean evidentes en el terreno.
Esta información genera mapas de variabilidad que ayudan a los productores a comprender cómo evoluciona cada sector de la parcela y a tomar decisiones basadas en datos.
NDVI: evaluación del vigor vegetativo
Uno de los indicadores más utilizados de las imágenes satelitales es el NDVI, calculado a partir de la reflectancia en las bandas del rojo y del infrarrojo cercano.
Este índice proporciona una medida indirecta de la actividad fotosintética y del vigor de la vegetación. Los valores elevados suelen asociarse con plantas sanas, con alta biomasa y adecuado desarrollo foliar, mientras que los valores bajos pueden indicar estrés hídrico, deficiencias nutricionales, enfermedades o problemas de desarrollo.
Los mapas NDVI permiten:
- Detectar variabilidad intra-parcela.
- Identificar zonas con bajo rendimiento potencial.
- Priorizar inspecciones de campo.
- Optimizar la aplicación variable de fertilizantes.
- Realizar seguimiento fenológico de los cultivos.
En los mapas temáticos, los colores verdes representan normalmente áreas de alto vigor vegetativo, mientras que los tonos amarillos y rojizos señalan sectores con menor actividad fotosintética.
En los mapas temáticos, los colores verdes representan normalmente áreas de alto vigor vegetativo, mientras que los tonos amarillos y rojizos señalan sectores con menor actividad fotosintética.
El NDMI (Normalized Difference Moisture Index) es uno de los índices más utilizados en agricultura de precisión para evaluar el contenido de humedad de la vegetación y detectar estrés hídrico antes de que sea visible en el cultivo.
El rango oscila entre -1 y +1:
- Valores altos (>0.6): vegetación densa y sana.
- Valores bajos (<0.2): suelo desnudo o estrés severo.
¿Qué es el NDMI?
El NDMI se calcula utilizando las bandas espectrales del infrarrojo cercano (NIR) y del infrarrojo de onda corta (SWIR):
La banda SWIR es especialmente sensible al contenido de agua presente en las hojas, por lo que el índice proporciona una estimación muy útil del estado hídrico de la vegetación.
Interpretación de los valores con rango entre -1 y +1
- NDMI > 0,4: vegetación con buen contenido de humedad.
- NDMI entre 0,2 y 0,4: humedad moderada.
- NDMI entre 0 y 0,2: posible inicio de estrés hídrico.
- NDMI < 0: vegetación seca, suelo desnudo o áreas con fuerte déficit hídrico.
En los mapas temáticos suelen utilizarse:
- Verde oscuro: alta humedad.
- Verde claro: humedad adecuada.
- Amarillo: humedad limitada.
- Naranja y rojo: estrés hídrico elevado.
El NDMI permite identificar sectores de la parcela donde la planta comienza a perder humedad antes de que aparezcan síntomas visibles de marchitez. Esto facilita la programación de riegos más precisos.
Detección temprana de estrés hídrico
Mientras que el NDVI muestra el vigor de la vegetación, el NDMI puede detectar problemas de disponibilidad de agua varios días antes de que el vigor vegetal disminuya.
Evaluación de uniformidad del riego con ayuda de las imágenes satelitales y sensores
Al comparar mapas NDMI dentro de una misma parcela se pueden detectar:
- Goteros obstruidos.
- Problemas de presión en sectores específicos.
- Zonas con exceso o déficit de riego.
- Fallos en válvulas o sistemas hidráulicos.
Seguimiento de cultivos leñosos
En cultivos como olivar, almendro, pistacho, cítricos o viñedo, el NDMI es especialmente útil para monitorizar el estado hídrico durante las fases críticas de desarrollo y maduración.
NDWI: monitorización del contenido de agua
Complementariamente, el NDWI (Normalized Difference Water Index) permite estimar el contenido hídrico de la vegetación y detectar situaciones de estrés por falta de agua.
Este índice utiliza la respuesta espectral de las bandas del infrarrojo cercano y del infrarrojo de onda corta para identificar cambios en la humedad del cultivo.
Los mapas NDWI facilitan:
- – La detección temprana de déficit hídrico.
- – La programación eficiente de riegos.
- – La evaluación de la uniformidad del sistema de riego.
- – La identificación de sectores con exceso o insuficiencia de agua.
- – La reducción de pérdidas por sobreirrigación.
La comparación temporal de imágenes NDWI permite observar cómo responde el cultivo a eventos de riego, precipitaciones o periodos de sequía.
GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index)
El GNDVI sustituye la banda roja utilizada en el NDVI por la banda verde, aumentando su sensibilidad al contenido de clorofila y nitrógeno.
Aplicaciones
- Evaluación nutricional.
- Detección de deficiencias de nitrógeno.
- Optimización de fertilización variable.
- Monitorización de cultivos en crecimiento activo.
En cultivos extensivos, viñedo y frutales, suele detectar anomalías nutricionales antes que el NDVI.
NDRE (Normalized Difference Red Edge)
El NDRE utiliza la banda Red Edge, una región espectral especialmente sensible a los cambios fisiológicos de la vegetación.
Aplicaciones
- Detección temprana de estrés.
- Evaluación de biomasa avanzada.
- Seguimiento de cultivos densos.
- Identificación de pérdidas de productividad.
Mientras que el NDVI puede saturarse cuando la cobertura vegetal es muy alta, el NDRE mantiene una elevada sensibilidad en cultivos desarrollados.
Por ello es muy utilizado en:
- Viñedo.
- Olivar intensivo.
- Almendro.
- Pistacho.
- Cítricos.
SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index)
El SAVI incorpora un factor de corrección que minimiza la influencia espectral del suelo.
Aplicaciones
- Cultivos recién implantados.
- Parcelas con baja cobertura vegetal.
- Análisis en primeras fases fenológicas.
- Evaluación de la nascencia y establecimiento, fase en la que las semillas germinan y las plantas comienzan a emerger del suelo después de la siembra.
Resulta especialmente útil cuando una gran parte de la superficie observada corresponde todavía a suelo desnudo.
Imágenes RGB
Las imágenes RGB corresponden a la fotografía convencional obtenida por satélites, drones o aeronaves.
Aplicaciones
- Identificación visual de daños.
- Validación de índices espectrales.
- Conteo de plantas.
- Detección de malas hierbas.
- Seguimiento de infraestructuras de riego.
- Elaboración de informes técnicos.
Las imágenes RGB permiten confirmar sobre el terreno las anomalías detectadas mediante índices espectrales.
Resumen de índices de imágenes satelitales y sensores utilizadas por Plantae para la monitorización avanzada de cultivos
| Índice | Qué mide | Aplicación principal |
|---|---|---|
| NDVI | Vigor vegetativo | Estado general del cultivo |
| GNDVI | Contenido de clorofila y nitrógeno | Nutrición y fertilización |
| NDRE | Estado fisiológico en cultivos desarrollados | Estrés y productividad |
| NDWI | Contenido hídrico | Gestión del agua |
| NDMI | Humedad interna de la vegetación | Estrés hídrico temprano |
| SAVI | Vegetación corrigiendo influencia del suelo | Cultivos jóvenes y baja cobertura |
| RGB | Imagen real visible | Inspección visual y validación de campo |
Imágenes satelitales y sensores para conocer lo que ocurre en el suelo
La información de imágenes satelitales y sensores instalados directamente en el campo registran variables críticas:
- – Humedad volumétrica del suelo.
- – Temperatura del suelo y ambiente.
- – Conductividad eléctrica.
- – Radiación solar.
- – Evapotranspiración.
- – Precipitaciones.
- – Velocidad y dirección del viento.
Los datos se transmiten en tiempo real a plataformas digitales que permiten conocer las condiciones exactas de cada parcela. La integración de esta información con las imágenes satelitales proporciona una visión mucho más precisa de las necesidades hídricas y agronómicas de los cultivos.
Riego inteligente y uso eficiente del agua
Uno de los principales beneficios de utilizar imágenes satelitales y sensores, es la optimización del riego. Al combinar los datos obtenidos por los sensores con la información satelital, Plantae puede determinar cuándo, dónde y cuánto regar con mayor precisión.
Este enfoque permite evitar tanto el déficit hídrico como el exceso de agua, mejorando el desarrollo de las plantas y reduciendo el consumo de recursos. Además, contribuye a disminuir los costos energéticos asociados al bombeo y distribución del agua.
En regiones donde la disponibilidad hídrica es limitada, estas herramientas representan una solución estratégica para aumentar la sostenibilidad de la producción agrícola.
Beneficios para productores y medio ambiente
La aplicación de tecnologías de agricultura de precisión ofrece múltiples ventajas:
- – Monitoreo continuo del estado de los cultivos.
- – Detección temprana de anomalías y zonas problemáticas.
- – Optimización del uso del agua y fertilizantes.
- – Reducción de costos operativos.
- – Incremento del rendimiento y la calidad de las cosechas.
- – Disminución del impacto ambiental asociado a la actividad agrícola.
Gestión inteligente del riego
- – Reducir consumos de agua entre un 20 % y un 40 % dependiendo del cultivo y las condiciones locales.
- – Mejorar la uniformidad de producción.
- – Minimizar pérdidas por lixiviación de nutrientes.
- – Reducir costes energéticos asociados al bombeo.
- – Incrementar la sostenibilidad de la explotación.
