Imágenes NDVI Que Le Permiten Controlar Sus Campos
Monitorice sus campos y adelántese a los problemas de los cultivos con imágenes satelitales y mapas con el índice NDVI, una visión completa desde cualquier lugar.
- Optimice el uso de insumos y reduzca los residuos
- Detecte el estrés de los cultivos y deficiencias de nutrientes a distancia
- Localice las zonas con problemas y actúe con rapidez
- Planifique programas de cosecha basados en datos
Cómo convierte EOSDA Crop Monitoring una imagen NDVI en datos útiles
Recoge diariamente gigabytes de datos en bruto de varios satélites
Procesa las imágenes, filtrando nubes y sombras, para detectar información
Ofrece imágenes satelitales procesadas con el NDVI en la plataforma o app
Imágenes NDVI en acción: Principales usos para la agricultura
Las imágenes de satélite en bruto no cuentan toda la historia. Nuestras herramientas de análisis le ayudan a extraer el significado que hay detrás, convirtiendo lo que ve en datos claros que puede usar.
Detección y solución temprana de problemas mediante alertas de cambio
Un agricultor de trigo de Kansas confió en las imágenes satelitales y mapas con el índice NDVI para monitorizar la salud de los cultivos en varios campos a lo largo de la temporada de cultivo. Cuando EOSDA Crop Monitoring detectó un descenso repentino en los valores del índice en uno de sus campos, inspeccionó la zona y descubrió un problema local que afectaba al crecimiento del trigo. El tratamiento inmediato impidió que el problema se extendiera, protegiendo el rendimiento. Sin las alertas de nuestro software para la agricultura de precisión, el daño podría haber pasado desapercibido hasta que fuera demasiado tarde para solventarlo.
Gracias a las alertas de cambio de valor del índice NDVI, este agricultor detectó el estrés de los cultivos a tiempo y preservó tanto la cantidad de producción como la calidad del grano, evitando así costosas pérdidas en la cosecha.
Identificación de zonas poco productivas comparando el NDVI año a año
Unas lecturas bajas y constantes del índice a lo largo de varias temporadas de cultivo suelen indicar problemas como drenaje deficiente, pH inadecuado del suelo, niveles bajos de nutrientes o compactación del suelo. La revisión de las imágenes NDVI de temporadas anteriores permite a los agricultores localizar las zonas de bajo rendimiento y perfeccionar sus estrategias de gestión para las próximas temporadas.
Eso es exactamente lo que hizo un agricultor de maíz de Iowa. Observó las imágenes satelitales del índice NDVI a lo largo de los años y se dio cuenta de que algunas zonas de sus campos no rendían lo suficiente. Las imágenes satelitales y los datos de campo antiguos le ayudaron a reconocer que las causas eran un drenaje deficiente y la compactación del suelo. El agricultor introdujo varios ajustes en su estrategia, como labrar el suelo en profundidad y mejorar el drenaje. La temporada siguiente, el maíz empezó a crecer con una mayor producción, tal y como reflejaba el aumento de los valores del índice.
Mediante el uso de imágenes y mapas NDVI para monitorizar el desarrollo estacional de los cultivos, el agricultor hizo todo lo que estaba en su mano para convertir las zonas de bajo rendimiento en zonas productivas, al mismo tiempo que optimizaba la asignación de recursos en todos los campos.
Gestión precisa del nitrógeno basada en imágenes NDVI
Un agricultor de maíz tailandés transformó su estrategia de fertilización utilizando imágenes NDVI. A mitad de temporada, el análisis de las imágenes reveló zonas donde había estrés en los cultivos y que la observación convencional había pasado por alto. El análisis del suelo confirmó una deficiencia de nitrógeno precisamente en las zonas que mostraban valores bajos del índice. Con estos datos, el agricultor aplicó tratamientos fertilizantes sólo en las zonas afectadas.
La respuesta de las plantas fue sorprendente: se recuperaron en cuestión de semanas, y los valores del índice también se normalizaron. El análisis de imágenes NDVI muestra los mejores resultados en cultivos que requieren nitrógeno, como el maíz, el trigo y el arroz, en los que los niveles de clorofila reflejan directamente el estado del nitrógeno. Recomendamos emparejar el índice NDVI con el ReCI (índice rojo de clorofila) para obtener un perfil completo y preciso del nitrógeno.
Con un mapa NDVI basado en información satelital, siendo parte de su estrategia de fertilización, este agricultor optimizó la aplicación de nitrógeno, consiguiendo un crecimiento más sano y uniforme de los cultivos y un aumento de la cantidad y calidad de las cosechas.
Aplicación de insumos de tasa variable impulsada por el índice NDVI
Las imágenes NDVI permiten a los productores agrícolas aplicar fertilizantes donde realmente funcionarán. Mediante un análisis detallado de las imágenes satelitales con el índice NDVI, los agricultores distinguen entre las zonas de alto vigor con un fuerte potencial de crecimiento y zonas con bajo potencial y una capacidad de respuesta limitada. En lugar de tratar los campos de manera uniforme, la aplicación de insumos guiada por los valores del NDVI concentra el fertilizante en las zonas de alta respuesta y reduce el despilfarro en las zonas donde los insumos adicionales no se traducirán en rendimiento.
Un productor de soja brasileño aplicó este enfoque de agricultura de precisión, utilizando imágenes NDVI para clasificar sus campos en distintas zonas de productividad. Su estrategia: fertilización mínima para las zonas con bajo potencial con escasa capacidad de absorción y enriquecimiento selectivo de las zonas con mayor productividad, preparadas para una respuesta máxima. Este nuevo enfoque, basado en mapas NDVI que pueden cargarse en la maquinaria agrícola, impulsó la productividad de la soja en las zonas fertilizadas y eliminó el despilfarro inherente a la aplicación general tradicional.
El cambio a la aplicación de fertilizantes de tasa variable con ayuda del índice NDVI trajo consigo una doble recompensa: mayor productividad de los cultivos ahora y prácticas más sostenibles que aprovechan mejor los recursos y mejoran la salud de los campos año tras año.
Planificación de la desecación con ayuda de un mapa NDVI
Uno de los mayores retos para uno de nuestros clientes que operan a gran escala era que los cultivos no maduraban todos al mismo tiempo: si se espera a que madure todo, se corre el riesgo de sufrir daños por el clima; si se cosecha demasiado pronto, la calidad se resiente. Sin embargo, juzgar a ojo dónde utilizar los desecantes solía conducir a errores.
La cartografía agrícola basada en mapas NDVI ha cambiado esta situación. Ahora, el productor ve en las imágenes de satélite exactamente qué partes de sus campos van con retraso respecto al calendario de maduración y necesitan agentes secantes. Al pulverizar sólo en esas zonas, todos los cultivos estarán listos para la cosecha al mismo tiempo. Esto significa una pasada eficiente con la cosechadora en lugar de varias cosechas parciales: el equipo funciona menos horas, usando menos combustible, y los trabajadores pasan menos tiempo en el campo. El grano sale más limpio y con menos materia verde mezclada. Y como el productor aplica productos químicos sólo donde es necesario, reduce su huella medioambiental.
Gracias a las imágenes NDVI, este productor de cultivos pasó de un proceso de cosecha de varias fases a conseguirlo en una sola pasada, con lo que obtuvo productos de mayor calidad.
Regulación rentable del crecimiento de las plantas con mapas NDVI
Un agricultor de trigo ucraniano luchaba contra la variabilidad en las condiciones de crecimiento que creaba patrones impredecibles en sus campos. La aplicación uniforme y tradicional de reguladores del crecimiento de las plantas resultó ineficaz, ya que desperdiciaba producto en plantas poco desarrolladas y trataba de forma insuficiente las que crecían en exceso.
Las imágenes NDVI revelaron las zonas exactas de crecimiento del trigo, lo que permitió al agricultor aplicar dosis de reguladores del crecimiento vegetal específicas para cada zona: tasas más elevadas para las zonas de crecimiento fuerte con tendencia a la sedimentación, tasas más bajas para las zonas de crecimiento moderado y ninguna aplicación en las zonas con dificultades. Los algoritmos de nuestra plataforma transformaron las imágenes en mapas NDVI para su descarga y uso en la maquinaria agrícola para aplicar reguladores del crecimiento vegetal con precisión. Esto no sólo sincronizó el desarrollo de las plantas y la consistencia del rendimiento en todo el campo, sino que también eliminó el derroche y una aplicación excesiva perjudicial.
Gracias a la monitorización de cultivos mediante el índice NDVI, este productor de trigo consiguió la madurez y la calidad de cosecha más homogéneas de su historial agrícola, al mismo tiempo que reducía los costes de los reguladores del crecimiento vegetal y la carga química para el medioambiente.
Detección de retraso en el crecimiento de los cultivos con imágenes NDVI
Un agricultor de maíz de Iowa detectó a tiempo un grave problema gracias a la teledetección y el análisis de imágenes y mapas NDVI. Su campo mostraba una lectura media de 0,25, mientras que EOSDA Crop Monitoring indicaba que un maíz sano debería medir entre 0,35 y 0,4 en esa etapa de crecimiento. Actualmente, la plataforma proporciona rangos típicos del índice NDVI para 20 cultivos comerciales comunes, que reflejan la vegetación media según el tipo de cultivo y la etapa de crecimiento. Como no quería correr riesgos, el agricultor realizó una inspección manual sobre el terreno para verificar las advertencias de la imagen satelital con el índice NDVI.
Su inspección sobre el terreno confirmó lo que indicaban las imágenes con el índice NDVI: las plantas se desarrollaban más lentamente debido a la insuficiencia de nutrientes. Así que cambió rápidamente su enfoque de gestión del campo, aplicando tratamientos a las zonas con problemas y manteniendo su programa estándar para las zonas sanas.
Las imágenes NDVI ayudaron a este productor agrícola a detectar y tratar a tiempo deficiencias de nutrientes específicas, lo que le permitió recuperar el patrón de crecimiento sano del maíz y proteger el rendimiento potencial que, de otro modo, podría haberse visto perjudicado.
Detección de estrés en los cultivos mediante monitorización con el NDVI
Cuando una tormenta de granizo azotó su granja, un agricultor alemán recurrió a software que disponía de mapas NDVI para ver los daños reales en lugar de basarse en estimaciones. La monitorización del índice mostró una clara señal de daños: una caída repentina de la salud de la vegetación en zonas específicas del campo. Mediante la comparación con Vista dividida, el agricultor situó la imagen anterior a la tormenta junto a la posterior, revelando los límites exactos de la zona afectada.
La evaluación de los daños basada en imágenes satelitales y mapas NDVI proporcionó información clara para la documentación a efectos del seguro, al tiempo que permitió realizar esfuerzos de recuperación específicos en las zonas más afectadas. Más allá de este único fenómeno meteorológico, su constante monitorización de las imágenes satelitales ayudó a detectar otros factores de estrés a lo largo de la temporada de cultivo. Durante los periodos de sequía, observó cómo cambiaban los patrones de los índices a medida que se desarrollaba el estrés por sequía. Para confirmar que la sequía era la causa específica y no una enfermedad o una carencia de nutrientes, incorporó el análisis del Índice de Humedad de Diferencia Normalizada (NDMI), que se centra específicamente en el contenido de humedad de las plantas y no en la salud general de la vegetación.
La comparación de mapas e imágenes del NDVI reveló los límites precisos de los daños por granizo, ahorrando tiempo en la evaluación sobre el terreno y proporcionando pruebas sólidas para las reclamaciones al seguro y orientando las acciones de recuperación específicas.
¿Por qué elegir una imagen NDVI en EOSDA Crop Monitoring?
Varios proveedores de imágenes: Sentinel-2 y PlanetScope
Revisita diaria con PlanetScope y cada 3-5 días con Sentinel-2
Imágenes de alta resolución (3 m) de PlanetScope
Algoritmo fiable de detección de nubes
Más de 10 índices de vegetación disponibles para un conocimiento más profundo
Herramientas integradas basadas en el índice NDVI para tomar mejores decisiones agrícolas
Integración fluida con datos meteorológicos, de humedad del suelo y otras fuentes de datos clave
Más allá del NDVI con una selección inteligente de índices
Las imágenes y mapas basados en el índice NDVI son ideales para la agricultura de precisión, pero a veces este índice no es el más adecuado para la etapa de crecimiento en la que se encuentra un cultivo. Si esto ocurre, nuestro algoritmo le recomienda el índice más relevante. Consulte otros índices de vegetación disponibles:
