Los índices de vegetación son una herramienta clave de la Agricultura Inteligente: ¿cómo usarlos y «leerlos» en favor de una gestión eficiente de los cultivos?
En la finca, el uso de datos satelitales y su correcta interpretación minimizan las intervenciones en el campo y hacen que una actividad estructurada de exploración de cultivos sea sostenible desde el punto de vista económico.
Hay varios tipos de índices que describen diferentes aspectos de la vegetación..
Los índices de vigor, como el NDVI, están influenciados tanto por el desarrollo de la planta, en términos de biomasa verde, como por el verdor, es decir, el color verde de la planta. Una zona del campo donde se encuentre un NDVI bajo puede verse afectada por clorosis, o puede presentar problemas de emergencia (en el caso de cultivos herbáceos) o retraso en el desarrollo vegetativo.
Los índices de clorofila (TCARI/OSAVI) están influenciados únicamente por la presencia de clorofila y no tienen en cuenta el desarrollo de la planta en términos de cobertura vegetal: por lo tanto, son útiles para identificar la presencia de áreas cloróticas.
Los índices de estrés hídrico (NDMI y NMDI) están influenciados por el estrés hídrico de la planta o el contenido de agua del suelo desnudo.
Tres pasos para leer los índices de vegetación de satélite
- Observar los índices de vigor: la indicación sintética que nos proporcionan es suficiente para identificar las zonas en las que se concentra el estrés vegetativo.
Índice de vigor NDVI
- Comparar el índice de vigor con un índice de clorofila. Si en zonas con estrés vegetativo el índice de clorofila indica la ausencia de clorosis, el bajo vigor se deberá a un problema de desarrollo de la vegetación, provocado por ejemplo por una pequeña emergencia o un retraso en el desarrollo vegetativo. Si por el contrario las zonas con bajo vigor corresponden a zonas cloróticas, estamos en presencia de un fuerte y evidente daño a la vegetación, que puede ser causado por enfermedades infecciosas, insectos, o enfermedades de las plantas por falta de nutrientes. o estancamiento de agua, o por fenómenos atmosféricos como fuertes granizadas. Ante la presencia de estrés vegetativo bajo o ausente identificado por el índice de vigor, el índice de clorofila puede ser útil para identificar zonas cloróticas pero con buen desarrollo vegetativo.
- Comparar el índice de vigor con un índice de estrés hídrico. En el caso de que el índice de estrés hídrico destaque zonas con escasez de agua y el vigor sea elevado, se trata de un estrés reciente que no ha afectado al desarrollo de la planta; por el contrario, si el vigor es bajo, hay plantas subdesarrolladas con estrés hídrico. En cualquier caso, cuando el vigor de la planta es bajo, sea cual sea la causa, los índices de estrés hídrico nunca alcanzarán valores muy elevados.
Interpretación de índices de vegetación y monitoreo de campo
Los argumentos expuestos anteriormente son útiles para definir las áreas donde hay síntomas más o menos evidentes de sufrimiento de la vegetación. También permiten identificar ampliamente las causas probables. Esta información representa una gran ayuda para la optimización de las intervenciones de exploración de cultivos, ya que permite planificarlas realizando informes de la vegetación principalmente donde el satélite indica vegetación afectada.
¿Las ventajas? Intervenciones más precisas y específicas y reducción del número de observaciones necesarias. Y eso no es todo: los índices también reducen el riesgo de no identificar áreas problemáticas, ya que durante un informe puede ocurrir que solo se observe una parte del campo, mientras que los datos satelitales ofrecen una vista «privilegiada» desde arriba, que permite detectar el estado del cultivo píxel por píxel.
Los índices satelitales no tienen una efectividad comprobada para identificar patologías en las primeras etapas de desarrollo (es decir, cuando el tratamiento puede ser más útil), por lo que los datos satelitales son poderosos si se asocian con la interpretación de los resultados de los modelos de predicción.
De hecho, la ausencia de áreas con estrés vegetativo identificadas por el satélite, combinada con la ausencia de riesgos de infestación identificados por el modelo, puede hacer inútil el monitoreo de campo; mientras que la indicación del riesgo de patógenos específicos por el modelo de predicción inducirá a prestar más atención al monitoreo fitosanitario.
