Índices De Vegetación En La Agricultura Digital

Índices De Vegetación Para La Agricultura En Las Soluciones Digitales

La integración de análisis basados en datos de satélites puede aumentar el valor actual de las aplicaciones agrícolas, así como resolver sus ciertas limitaciones actuales. En concreto, al incorporar índices de vegetación a sus productos, los proveedores de software pueden aprovechar las siguientes ventajas:

• disponibilidad de análisis de gran nivel;
• posibilidad de ampliar el servicio;
• acceso a diferentes fuentes de imágenes en un único lugar;
• reducción de los gastos internos;
• valor adicional para sus productos.

Las numerosas ventajas de los índices de vegetación en teledetección también ayudan a mejorar la experiencia del cliente. Las imágenes de satélite frente a otros datos aéreos permiten:

• ahorro de costes en operaciones con drones, procesamiento e interpretación de datos;
• cobertura de territorios más amplios en comparación con las imágenes aéreas;
• reducción de los gastos de inspección sobre el terreno, pues las observaciones con vehículos aéreos no tripulados son más costosas que las revisitas periódicas de los satélites;
• obtención de análisis de datos en un plazo más breve y en el formato preferido;
• monitorizar los campos con independencia de las ráfagas de viento.

Gracias a las imágenes por satélite, los proveedores de software agrícola pueden ampliar considerablemente su reserva de datos aéreos, así como ahorrar tiempo y recursos, mientras que los usuarios finales pueden acceder a más datos con mayor rapidez. Así, los índices de vegetación en teledetección son útiles en el análisis a distancia del estado de la vegetación. Si surge algún problema, los agricultores pueden volver a comprobar sólo las zonas marcadas en lugar de inspeccionar todo el campo.

Índices De Vegetación Predeterminados En EOSDA Crop Monitoring

La solución de análisis estándar de EOSDA Crop Monitoring incluye los índices de vegetación NDVI, ReCl, NDRE y MSAVI, con la opción de solicitar bajo demanda otros índices.
Todos los índices de vegetación predeterminados se incluyen también en las soluciones de marca blanca. El producto de marca blanca incluye, además, una amplia gama de datos, como la humedad del suelo, datos meteorológicos y el resto de funciones estándar de EOSDA Crop Monitoring.

Nuestros clientes de marca blanca pueden alojar la plataforma en su propio dominio y utilizar los datos bajo su logotipo y marca. EOSDA se encarga del lanzamiento completo del producto y el soporte técnico, incluyendo la experiencia de la empresa en el análisis de datos de satélite.

Índice De Vegetación De Diferencia Normalizada (NDVI)

Entre los índices espectrales de vegetación típicos, el NDVI es uno de los más adecuados para seguir la dinámica de desarrollo de la vegetación, ya que mide la biomasa fotosintéticamente activa de las plantas. Sin embargo, este índice de vegetación es bastante sensible a la luminosidad del suelo y a los efectos atmosféricos, mitigados en otros índices como EVI, SAVI, ARVI, GCL o SIPI.

Fórmula: NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED)

Dato clave: El NDVI es el índice de vegetación más común en teledetección. Puede utilizarse durante toda la temporada de producción de cultivos, excepto cuando la vegetación y su cubierta vegetal es demasiado escasa, ya que su reflectancia espectral es demasiado baja.

Cuando utilizarlo: Los valores del NDVI son más precisos a mediados de la temporada, en la fase de crecimiento activo de los cultivos.

Índice De Clorofila De Borde Rojo (ReCl)

El índice de vegetación ReCl responde al contenido de clorofila en las hojas que se nutre de nitrógeno. El ReCl muestra la actividad fotosintética de la vegetación.

Fórmula: ReCl = (NIR / RED) – 1

Dato clave: Dado que el contenido de clorofila depende directamente del nivel de nitrógeno en las plantas, responsable de su “verdor”, este índice de vegetación ayuda a detectar las zonas con follaje amarillo o descolorido.

Cuando utilizarlo: Los valores del ReCl son útiles en la fase de desarrollo activo de la vegetación, pero no son adecuados en la época de recolección.

Índice De Diferencia Normalizada De Borde Rojo (NDRE)

El índice NDRE combina las bandas espectrales del infrarrojo cercano (NIR) y una banda específica para el estrecho rango entre el rojo visible y la zona de transición (la llamada región del borde rojo). Para obtener la mejor precisión de los datos, se recomienda utilizar el NDRE en combinación con el NDVI.

Fórmula: NDRE = (NIR – RED EDGE) / (NIR + RED EDGE)

Dato clave: Este índice de vegetación se aplica a la cubierta vegetal de alta densidad.

Cuando utilizarlo: El NDRE se utiliza normalmente para controlar los cultivos que han alcanzado la fase de madurez.

Índice De Vegetación Ajustado Al Suelo Modificado (MSAVI)

El índice de vegetación MSAVI está pensado para mitigar los efectos del suelo en los resultados de monitorización de los cultivos. Por lo tanto, se aplica cuando el NDVI no puede proporcionar valores precisos, en particular, con un alto porcentaje de suelo desnudo, escasa vegetación o bajo contenido de clorofila en las plantas.

Fórmula: MSAVI = (2 * Band 4 + 1 – sqrt ((2 * Band 4 + 1)2 – 8 * (Band 4 – Band 3))) / 2

Dato clave: Dado que MSAVI se ajusta a los efectos del suelo y es sensible a la vegetación temprana en el campo, funciona incluso cuando la tierra apenas está cubierta de cultivos.

Cuando utilizarlo: El MSAVI es útil al principio de la temporada de producción de cultivos, cuando las plántulas empiezan a establecerse.

Índices De Vegetación Disponibles En EOSDA Crop Monitoring Previa Solicitud

Si un cliente ya dispone de sus propios recursos y no necesita una solución personalizada, puede mejorar su producto a través de nuestra API. El acceso a través de la API a los índices de vegetación no se limita a los cuatro índices de vegetación predeterminados de EOSDA Crop Monitoring. También está disponible un amplio conjunto de índices, tales como GNDVI, NDWI, SAVI, OSAVI, ARVI, EVI, VARI, LAI, NBR, SIPI, GCI, NDSI, ISTACK, así como otros índices personalizados que necesite.

Índice De Vegetación De Diferencia Normalizada Verde (GNDVI)

El índice GNDVI es una modificación del NDVI que también utiliza el infrarrojo cercano, pero sustituye el verde visible por el rojo visible (540 a 570 nm).

Fórmula: GNDVI = (NIR – GREEN) / (NIR + GREEN)

Dato clave: El GNDVI mide el contenido de clorofila con mayor precisión que el NDVI.

Cuando utilizarlo: Para detectar cultivos marchitos o envejecidos y medir el contenido de nitrógeno en las hojas cuando no se dispone de un canal rojo extremo, monitorizar la vegetación con copas densas o en las etapas de madurez.

Índice De Agua De Diferencia Normalizada (NDWI)

El índice NDWI se elaboró inicialmente para delinear masas de agua al aire libre y evaluar su turbidez, mitigando la reflectancia del suelo y la vegetación terrestre. El NDWI se obtiene con una combinación de bandas del infrarrojo cercano y del verde visible.

Fórmula: NDWI = (GREEN – NIR) / (GREEN + NIR)

Dato clave: El índice NDWI se confunde a menudo con el índice NDMI (Índice de Humedad de Diferencia Normalizada). El NDWI utiliza los canales SWIR (infrarrojo de onda corta) y NIR (infrarrojo cercano). La reflectancia del infrarrojo cercano permite analizar el contenido de materia seca en el follaje de la vegetación y la estructura interna de la hoja, mientras que la reflectancia del infrarrojo de onda corta muestra los cambios en el contenido de agua de la planta y la estructura del mesófilo. Cuando se combinan ambas bandas, hay una mejor idea del contenido de agua de la planta porque el agua de la estructura interna de la hoja es visible en la reflectancia espectral en el infrarrojo de onda corta.

Cuando utilizarlo: Detección de tierras agrícolas inundadas; localización de inundaciones en el campo; detección de tierras agrícolas de regadío; localización de humedales.

Índice De Vegetación Ajustado Al Suelo (SAVI)

El índice de vegetación SAVI se introdujo para mitigar el impacto del brillo del suelo. Su creador, Huete, añadió un factor de ajuste del suelo L a la ecuación del NDVI para corregir los efectos de ruido del suelo (color, humedad, variabilidad del suelo entre regiones, etc.), que suelen afectar a los resultados.

Fórmula: SAVI = ((NIR – RED) / (NIR + RED + L)) * (1 + L)

Dato clave: L varía entre -1 y +1, dependiendo de la densidad de vegetación verde de la zona en cuestión. En las zonas con mucha vegetación verde, se usa L= 0 y, en este caso, SAVI es igual que el NDVI. Por el contrario, se usa L = 1 para las zonas de vegetación verde baja. Lo habitual es L = 0,5 para ajustarse a la mayoría de suelos.

Cuando utilizarlo: Para el análisis de los cultivos jóvenes; en regiones áridas con vegetación escasa (menos del 15% de la superficie total) y superficies de suelo expuestas.

Índice De Vegetación Ajustado Al Suelo Optimizado (OSAVI)

El índice de vegetación OSAVI es un SAVI modificado que también utiliza la reflectancia en el espectro del infrarrojo cercano y del rojo. La diferencia entre los dos índices es que el OSAVI tiene en cuenta el valor estándar del factor de ajuste del fondo del dosel (0,16).

Fórmula: OSAVI = (NIR – RED) / (NIR + RED + 0.16)

Dato clave: El ajuste permite una mayor variación del suelo en OSAVI en comparación con SAVI cuando la cobertura vegetal es baja. OSAVI tiene una mayor sensibilidad cuando la cobertura del dosel supera el 50%.

Cuando utilizarlo: Para monitorizar zonas con vegetación de baja densidad con áreas de suelo desnudo a través del dosel.

Índice De Vegetación Resistente A La Atmósfera (ARVI)

Se trata del primer índice de vegetación relativamente insensible a los factores atmosféricos (por ejemplo, aerosoles). Como muestra la fórmula, Kaufman y Tanré corrigieron el NDVI para mitigar los efectos de la dispersión atmosférica duplicando las mediciones del espectro rojo y añadiendo longitudes de onda azules.

Fórmula: ARVI = (NIR – (2 * RED) + BLUE) / (NIR + (2 * RED) + BLUE)

Dato clave: En comparación con otros índices, el ARVI es también menos sensible a los efectos del relieve, siendo especialmente útil para monitorizar regiones montañosas tropicales, a menudo cubiertas de hollín debido a la agricultura de tala y quema.

Cuando utilizarlo: En regiones con alto contenido de aerosol atmosférico (por ejemplo, lluvia, niebla, polvo, humo, contaminación atmosférica).

Índice De Vegetación Mejorado (EVI)

Liu y Huete introdujeron el índice de vegetación EVI para ajustar los resultados del NDVI a los ruidos atmosféricos y del suelo, especialmente en las zonas de vegetación densa, así como para mitigar la saturación en la mayoría de los casos. El rango de valores del EVI es de -1 a +1, y para la vegetación sana, varía entre 0,2 y 0,8.

Fórmula: EVI = 2.5 * ((NIR – RED) / ((NIR) + (C1 * RED) – (C2 * BLUE) + L))

Dato clave: El índice EVI contiene los coeficientes C1 y C2 para corregir la dispersión de los aerosoles presentes en la atmósfera y L para ajustar el fondo del suelo y del dosel de la vegetación. Los analistas SIG principiantes pueden sentirse confundidos sobre qué valores deben utilizarse y cómo calcular el EVI para diferentes datos de satélite. Tradicionalmente, para el sensor MODIS de la NASA (para el que se desarrolló el índice de vegetación EVI) C1=6, C2=7,5 y L=1. En caso de que querer usar el índice EVI con datos de Sentinel 2 o Landsat 8, utilice los mismos valores o simplemente utilice EOSDA Crop Monitoring, que, además, le permite descargar los resultados.

Cuando utilizarlo: Para analizar zonas de la Tierra con grandes cantidades de vegetación donde hay mucha clorofila (como los bosques tropicales) y, preferiblemente, con mínimos efectos topográficos (regiones no montañosas).

Índice De Resistencia Atmosféricamente Visible (VARI)

El índice VARI es perfecto para imágenes RGB o en color, ya que trabaja con todo el segmento visible del espectro electromagnético (que comprende las bandas de color rojo, verde y azul). Su tarea específica es realzar la vegetación bajo un fuerte impacto atmosférico al tiempo que suaviza las variaciones de iluminación. VARI puede calcularse para los siguientes sensores de satélite: Sentinel-2, Landsat-8, GeoEye-1, Pleiades-1, Quickbird e IKONOS.

Fórmula: VARI = (GREEN – RED) / (GREEN + RED – BLUE)

Dato clave: Gracias a la baja sensibilidad al impacto atmosférico, el error del índice VARI para la monitorización de la vegetación en condiciones de diferente espesor atmosférico es inferior al 10%.

Cuando utilizarlo: Evaluación del estado de los cultivos cuando se requiere una sensibilidad mínima a los efectos atmosféricos.

Índice De Área Foliar (LAI)

El índice LAI está diseñado para analizar la superficie foliar de nuestro planeta y estimar la cantidad de hojas en una región específica. El LAI es una medida sin unidades que se calcula como la relación entre la superficie foliar (iluminada) y la superficie del suelo que puede cubrir. Este índice de vegetación es importante para controlar la salud de los cultivos y los bosques, el medio ambiente y las condiciones climáticas. El LAI se puede aplicar a una planta individual, a uno o varios cultivos en el campo o a toda una región.

Fórmula: LAI = Área foliar / Área de tierra que abarca ese vegetal

Dato clave: El índice de vegetación LAI se introdujo en el sensor MODIS de la NASA para mejorar los datos NDVI. A diferencia de éste, tiene en cuenta las características topográficas y las bandas espectrales que se utilizan para sus cálculos se someten a una corrección atmosférica.

Si el LAI = 3, las hojas pueden cubrir el triple de la superficie. El LAI se considera alto entre los valores 0 y 3,5. Sin embargo, se satura con las nubes y los objetos brillantes, que deben enmascararse para obtener buena precisión en los datos.

Cuando utilizarlo: En la evaluación de la salud de la vegetación o como datos de entrada en un modelo de previsión de la productividad.

Índice Normalizado De Área Quemada (NBR)

Por definición, el Índice Normalizado de Área Quemada se utiliza para resaltar las zonas quemadas tras un incendio. La fórmula del índice de vegetación NBR incluye mediciones en las longitudes de onda del infrarrojo cercano y el infrarrojo de onda corta: la vegetación sana muestra una alta reflectancia en el espectro del infrarrojo cercano, mientras que las zonas de vegetación recientemente quemadas se reflejan mucho en el espectro del infrarrojo de onda corta.

Fórmula: NBR = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

Dato clave: El índice ha cobrado especial importancia en los últimos años, ya que las condiciones meteorológicas extremas han provocado un aumento significativo de los incendios forestales recientes que destruyen la biomasa forestal.

Cuando utilizarlo: Detección de incendios forestales activos en agricultura y silvicultura, análisis de la gravedad del quemado y monitorización de la supervivencia de la vegetación después de la quema.

Índice De Pigmentación Insensible A La Estructura (SIPI)

El índice de vegetación SIPI es bueno para el análisis de la vegetación con una estructura del dosel variable. Estima la relación entre los carotenoides y la clorofila: un aumento del valor señala el estrés de la vegetación.

Fórmula: SIPI = (NIR – BLUE) / (NIR – RED)

Dato clave: El aumento de valor del SIPI (alto nivel de carotenoides y bajo nivel de clorofila) puede significar la existencia de una enfermedad en los cultivos, que a menudo implica la pérdida de clorofila en la vegetación.

Cuando utilizarlo: Para monitorizar la salud de la vegetación en zonas con gran variabilidad en la estructura del dosel o en el LAI y para identificar los primeros signos de enfermedades de los cultivos u otras causas de estrés.

Índice De Clorofila Verde (CGI)

En teledetección, el índice de vegetación GCI se utiliza para estimar el contenido de clorofila de las hojas en diversas especies de plantas. El contenido de clorofila refleja el estado fisiológico de la vegetación; disminuye en las plantas estresadas y, por tanto, puede utilizarse como medida de la salud de la vegetación.

Fórmula: GCI = NIR / GREEN – 1

Dato clave: Se puede conseguir una mejor predicción de la cantidad de clorofila con el índice de vegetación GCI si se utilizan sensores de satélite que tengan amplias longitudes de onda del infrarrojo cercano y verde.

Cuando utilizarlo: Para monitorizar el impacto de la estacionalidad, el estrés ambiental o los pesticidas aplicados en la salud de la vegetación.

Índice De Nieve De Diferencia Normalizada (NDSI)

El índice de vegetación NDSI se aplica para detectar la cubierta de nieve con una combinación de las bandas verde visible e infrarrojo de onda corta o infrarrojo cercano. La elección de las bandas se explica por la alta reflectancia de la nieve en el infrarrojo de onda corta y la baja reflectancia en el verde visible, mientras que la reflectancia de las nubes en estas regiones espectrales es alta. Esta propiedad permite distinguir entre nubes y nieve. La presencia de nieve se entiende a través de la relación de la diferencia de reflectancia en la banda visible y el infrarrojo de onda corta.

Fórmula: NDSI = (GREEN – SWIR1) / (GREEN + SWIR1)

Dato clave: El NDSI es similar al FSC en la detección de nieve, pero proporciona datos más precisos que este último.

Cuando utilizarlo: Para cartografiar zonas con nieve y para diferenciar la nieve de las nubes.

Pila De Índices O ISTACK

Se trata de una combinación de tres índices de vegetación (NDVI, NDWI y NDSI) para generar una pila de imágenes. En esta pila de imágenes combinadas, se asigna a un paisaje específico un color convencional particular:

• la vegetación es verde;
• la tierra, las rocas y el suelo desnudo aparecen en tonos azules;
• la nieve, las nubes, el hielo y el agua, todos juntos, se atribuyen a tonos morados.

Fórmula: Al ser una combinación de NDSI, NDVI y NDWI, la fórmula depende del satélite del que procedan los datos.

Dato clave: La pila de índices distingue automáticamente diversas características del paisaje, además de permitir la clasificación de imágenes y el análisis cuantitativo con valores de índice. Combinando varios tipos de índices de vegetación, se puede aumentar el potencial de este tipo de análisis hasta ser casi ilimitado. Sin embargo, el ISTACK tiene un inconveniente: las tonalidades similares de la nieve, las nubes, el hielo y el agua complican su separación.

Cuando utilizarlo: Diferenciación automática de diversas características del paisaje con NDVI, NDWI y NDSI para generar una pila de imágenes para Landsat-4,5,7; Sentinel-2 e imágenes MODIS.

Índices De Vegetación Personalizados

EOSDA Crop Monitoring va mucho más allá de los índices mencionados, tanto los disponibles por defecto como previa solicitud. En función de sus necesidades y las aplicaciones de los índices de vegetación más habituales, podemos adaptar un índice a lo que necesita. Por ejemplo, puede cambiar la paleta de NDVI o personalizarla para un cultivo concreto como “NDVI Legumbres” y “NDVI Algodón” o cualquier otro cultivo.

Una solución personalizada es una opción perfecta si el cliente:

• necesita índices espectrales de vegetación particulares para la monitorización de sus cultivos;
• necesita cambios en los índices actuales para que se ajusten a sus especificidades climáticas;
• quiere utilizar una fórmula específica en un índice de vegetación;
• prefieren umbrales y colores individuales para clasificar los cultivos;
• quiere añadir otro índice de vegetación para la agricultura a su lista.

Amplíe Sus Oportunidades De Negocio Con EOSDA Crop Monitoring

Entre más de un centenar de índices de vegetación diferentes, cualquier software agrícola que se precie debe incluir una lista con los más relevantes, fácil de usar y todo en un solo lugar. EOSDA proporciona todo lo necesario para integrar esa lista, tanto en el software agrícola existente como en el futuro.

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EOSDA, que proporciona análisis precisos basados en datos a nivel mundial, ha conseguido muchos clientes satisfechos gracias a sus profundos conocimientos y su rica experiencia. Póngase en contacto con nuestro equipo de ventas en sales@eosda.com para conocer todos los detalles y las posibilidades de aplicar la teledetección en su nicho de mercado.