Analizamos el NDVI para entender Macrosat®
El índice NDVI se ha vuelto un conocido entre los agricultores y agrónomos en general, en este artículo vamos a analizar las diferencias entre un NDVI convencional y el servicio de rendimiento Vegetal proporcionado por Macrosat®, veremos las diferencias en el análisis agronómico en uno y otro modelo.
Entendiendo el índice NDVI
Cálculo del índice NDVI
El índice NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada, por sus siglas en inglés) es una interpretación en escala de color ampliamente usada en teledetección que ofrece una indicación del verdor, de densidad y de salud vegetal que surge del cálculo de cuatro factores.
- Captura de Imágenes: utilizando satélites y/o drones se toman imágenes de la superficie de la Tierra. Gracias a los sensores de estos aparatos se toman imágenes en un amplio espectro de la luz, desde la luz visible pasando por la invisible (infraroja y ultravioleta).
- Luz Roja e Infrarroja: de estas imágenes, se seleccionan para su análisis dos tipos específicos de luz: la luz roja y la luz infrarroja cercana. Las plantas absorben mucha luz roja para realizar la fotosíntesis, mientras que la luz infrarroja cercana es reflejada en gran parte por las plantas saludables.
- Comparación: seleccionadas las imágenes relevantes para su estudio, el siguiente paso es compararlas. Si una zona refleja mucha luz infrarroja y poca luz roja, eso indica que hay mucha vegetación saludable. Por contra, si una zona refleja poca luz infrarroja y mucha luz roja, eso sugiere que la vegetación es escasa o está en mal estado.
- Cálculo del Índice: se utiliza una fórmula matemática para combinar los datos de las imágenes, el resultado es un valor numérico que representa cuán saludable es la vegetación en ese punto comparado. Si el número resultante es alto, indica que la vegetación es densa y saludable, por contra, si el valor es bajo, es síntoma de poca o ninguna vegetación.
- Asignación de color al valor: una vez tenemos los valores numéricos (habitualmente el índice varía entre -1 y 1), se les asigna un color representativo. Cada pixel corresponde a una comparación, por tanto un valor y como resultado un color.
De esta forma se obtienen las imágenes, algunas de ellas se ofrecen de forma gratuita en multitud de plataformas online que son ampliamente conocidas, como por ejemplo algunas de las que podéis encontrar aquí.
La importancia de la resolución de la imagen para el análisis agronómico.
Puesto que cada píxel de la imagen tiene un valor del índice, cuantos más píxeles tenga la imagen más precisión tendrá la información y por tanto podremos ver más detalles en ella.
Hay muchos satélites de observación en órbita, de diferentes tipos, y con diferentes resoluciones y capacidades. A mayor capacidad y resolución, mayor es el precio que solicitan los proveedores por las imágenes que capturan.
Si pensamos en su uso desde el punto de vista agronómico, la importancia de la resolución de la imagen depende mucho del tipo de cultivo. Cultivos extensivos como la cebada, el maíz o la colza pueden requerir imágenes de baja resolución, ya que el cultivo cubre por completo el suelo. Otros cultivos, como por ejemplo, los leñosos requieren imágenes de mayor resolución, ya que el cultivo no cubre el suelo por completo y se necesita una imagen lo suficientemente alta como para distinguir qué es cultivo y qué es vegetación colindante o suelo.
La importancia de los momentos de captura de imagen en el análisis agronómico del índice NDVI
Muchos agricultores se hacen las siguientes preguntas ¿Cada cuanto tiempo puedo tener una imagen nueva de mi cultivo? ¿Puedo tener la imagen cuando yo quiera? Ellos saben que hay momentos clave en el cultivo donde la importancia del índice es mayor, y, mientras las plataformas gratuitas ofrecen una captura en momentos que no podemos controlar, los servicios profesionales como qampo permiten seleccionar el momento y la resolución idónea para cada tipo de cultivo.
Habitualmente los satélites tienen una frecuencia predeterminada de entrega de imágenes. Según la capacidad de las constelaciones satelitales, podemos tener imágenes cada mes, cada semana, o cada día, incluso llegar a varias veces al día. De nuevo se aplica el mismo factor económico, cuanta más capacidad de entrega de imagen, y más imagen entregada, mayor será el coste.
Por lo tanto es importante elegir bien en qué momentos del cultivo vendrá bien obtener la imagen satelital.
Si tengo un cultivo de temporada en rotación, los meses en los que no hay cultivo o el cultivo acaba de ser plantado y es muy pequeño, obtener imágenes por satélite es un gasto inútil. Del mismo modo, en un cultivo leñoso permanente, puede no ser de mucho interés capturar imagen los meses en los que el cultivo está en dormancia.
Por el contrario, los meses en los que el cultivo está activo en plena campaña, o los momentos de cambio de estado fenológico, puede ser muy interesante tener imágenes con una mayor o menor frecuencia y/o resolución.
Diferencias en la interpretación NDVI, el análisis agronómico útil
Ya hemos aprendido que una vez que obtenemos el índice NDVI, tenemos una imagen con colores que representan distintos valores del índice en las diferentes zonas del cultivo, que típicamente se le asignan colores que van desde el negro o rojo, al verde oscuro, tal y como vemos en la primera imagen.
Sin embargo los agrónomos nos preguntan: ¿Para mi cultivo, en mi zona geográfica, en este momento del año y en este estado fenológico del cultivo, considerando las operaciones que he realizado sobre el cultivo (riegos, fertilizaciones, podas) el valor que me muestra es bueno o es malo? Porque quizá, lo que típicamente se ve de color rojo, como un valor bajo, puede que en mi caso concreto sea perfecto y sobresaliente debido a las condiciones de mi cultivo. O que por el contrario, sea efectivamente una mala señal y deba tomar medidas correctivas. Macrosart analiza todos estos parámetros para que la información que te llega ya esté considerando todo el contexto necesario:
Por otra parte, si el índice es bajo, ¿Cuál es el motivo? ¿El cultivo tiene un problema en el suelo, es del riego, lo causa un problema fitosanitario? Tener una orientación de la causa, es clave para tener pistas de cómo actuar para mejorar.
Macrosat®, la aplicación real de las imágenes por satélite en agricultura y agronomía.
Una vez analizado qué es y cómo se obtiene el índice NDVI, vamos a poder entender qué es la tecnología Macrosat®. En primer lugar, se analiza el tipo de cultivo, y se toman otros datos paralelos como fecha de siembra, variedad, etc. Una vez que conocemos la plantación, se evalúa el ciclo de la misma y se compara con los datos de crecimiento estándar de la planta y sus fechas. Si hubiera históricos propios, se cotejará también con dichos datos. Ahora que sabemos que tenemos sembrado y su estadío, Oliv·ia, la inteligencia artificial de Qampo, analiza las imágenes por satélite en base a estos parámetros, y nos ofrece una imagen ya interpretada. De modo que podamos centrarnos en las áreas de la finca que van peor para hacer que vayan como las que van mejor, y tener a final de campaña unos mejores resultados.
Diferencias entre el índice NDVI estándar y el servicio de rendimiento Vegetal Macrosat
El sistema recibe imágenes de alta y media resolución de numerosas constelaciones de satélites de observación de la Tierra. Se emplea aquella combinación de imágenes que mejor se adecúen a las necesidades del cultivo en la finca específica. El sistema toma en consideración el contexto específico (cultivo, variedad, fecha de siembra/plantación, estado fenológico, operaciones realizadas, etc.) y ofrece una información de rendimiento interpretada para poder tomar acciones.
La diferencia principal es que los índices NDVI calculados de forma genérica no consideran todos estos detalles y la información que ofrecen no es algo específico para un caso concreto sino algo que puede ser excesivamente generalista en la mayoría de cultivos.
¿Drones para monitorizar? Análisis agronómico en remoto.
Macrosat® puede usar imagen procedente de drones o de satélites para realizar el análisis.
La ventaja de la imagen satelital es que no hace falta volar un Dron para obtenerla y se puede obtener de multitud de fincas al mismo tiempo. Por ejemplo, si una empresa del sector alimentario quiere ver de forma comparativa de cómo van progresando en rendimiento vegetal sus diversas plantaciones en las diferentes geografías en las que produce, puede realizar una comparativa con información del mismo día. El dron por otro lado, puede conseguir resoluciones mucho mayores.
Para la mayoría de los cultivos la calidad que se obtiene con las imágenes de alta resolución satelital es más que suficiente para obtener un análisis de rendimiento vegetal con muy buenos resultados.
Servicio de Rendimiento Vegetal, de la agricultura de precisión a la agricultura conectada.
La base del Servicio de Rendimiento Vegetal es el procesamiento Macrosat®, que está incluido en el sistema de servicios Qampo bajo el paraguas de la “agricultura con los cinco sentidos”. Para el cálculo del Rendimiento Vegetal no sólo se emplean las imágenes, sino que se combinan los datos con otros procedentes de sensores (IoT) instalados en la finca, de esta forma mejoramos la información del contexto, la precisión y el valor de la información. Los sensores en tierra toman datos, y los envían inalámbricamente a Qampo Cloud. Una vez allí, Oliv·ia los combina con otros datos como las imágenes por satélite, y el resultado es información ya interpretada sobre cómo está rindiendo el cultivo.
De modo que podemos anticiparnos y tomar decisiones informadas con antelación, que se traducen en aumentos de la productividad y con una disminución del uso de insumos.
Un caso de éxito, salvar la explotación gracias al servicio de Rendimiento Vegetal
En la siguiente imagen vemos una plantación de Nogales, podemos observar como Macrosat® es capaz de reconocer cada árbol de forma individual, y realizar una evaluación de nivel de rendimiento que tiene. A diferencia del NDVI genérico (a la izquierda), Macrosat ya emite un juicio sobre si el rendimiento es adecuado (verde), si es inferior (amarillo-naranja) o superior(verde oscuro).
El sistema está eliminando factores como el suelo, o la vegetación de cobertura para realizar el análisis. Además está considerando el estado fenológico del nogal, la variedad y la edad de la plantación. La resolución que se está usando es de 0,5m por píxel.
La imagen por sí sola ya ofrece una información bastante interesante, que apoya al conocimiento del productor y del técnico de finca para obtener conclusiones y anticipar problemas que pueden resolverse con operaciones de manejo agronómico.
¿Sabrías interpretar esta imagen?¿cuales son las conclusiones? Puedes pensarlo un rato, o si lo prefieres te las explicamos aquí abajo ;).
Líneas rojas son las zonas de riego, los círculos identifican los arboles y el código de índice vegetal va del amarillo al verde oscuro
Conclusiones análisis agronómico de la imagen
- Sistema de riego con deficiencias, se identifican las zonas con una diferencia notable que se corresponden exactamente con la división del sistema de riego por zonas (líneas rojas).
- Las dos zonas centrales de la finca recibieron un tratamiento de prueba unas semanas atrás con un producto que ha resultado de forma medible y verificable en un aumento del rendimiento. En lugar de esperar a ver los resultados a final de campaña se recomienda aplicar a la totalidad de la plantación.
- Algunas plantas de zonas limítrofes presentan deficiencias por mayor exposición al viento y al sol. Esto se puede amortiguar con el riego reconfigurando el sistema para una aportación diferente en estas zonas.
- Anomalías en zonas con excelente rendimiento:
- Árboles “Zombie”: se detectan árboles anómalos en zonas con excelente rendimiento, destacan 2 o 3 a simple vista sobre los demás como un punto amarillo sobre un fondo verde oscuro.
- Se trata de árboles con inicio de enfermedad que se tratan a tiempo y se corrigen para evitar el contagio al resto.
Diferencias entre análisis agronómico del índice NDVI
Diferencias entre análisis agronómico del satélite NDVI
La clave es ir tomando decisiones que te conduzcan a sacarle el máximo partido a la plantación. Las claves en este caso:
- La detección precoz de árboles con problemas de enfermedades salvó una buena parte del cultivo, ya que se corrigieron antes de que la enfermedad se propagara.
- Actuar en los sectores de riego que claramente estaban mermando la producción para reconfigurar los tiempos de riego y los caudales en ciertas zonas.
- La decisión de aplicar un nuevo producto a toda la finca ya que has podido medir la mejoría en una parte de la plantación sin necesidad de tener que esperar al final de la campaña, y beneficiarte de la mejora en toda la plantación en la primera campaña.
Si has utilizado anteriormente índices NDVI, verás que Macrosat® es mucho más que una interpretación genérica del cultivo. Incide en las necesidades del agricultor, apoyando sus decisiones con datos, en función de las necesidades propias de cada uno. Es por eso que desde Qampo denominamos a este servicio Rendimiento Vegetal, porque no sólo son los datos satelitales los que se toman en consideración para realizar la evaluación del rendimiento, sino el conocimiento total del cultivo y los objetivos de producción.
