Introducción 

Como se ha ido tratando en publicaciones anteriores, la agricultura de precisión se encuentra muy en agua actualmente. Esta metodología permite medir y manejar la variabilidad respecto a las propiedades del suelo, es decir, la variabilidad espacial, para aumentar así la eficiencia productiva, logrando también una disminución del impacto ambiental. Debido a ello, es necesario definir dos conceptos de gran importancia, que son la variabilidad espacial, la cual expresa las diferencias de producción en un mismo campo, una misma campaña y cosecha; y la variabilidad temporal, que se refiere a los cambios de producción en un mismo campo, pero en distintas campañas de cosecha. Se establece que, por tanto, corresponde a un conjunto de tecnologías que permiten aplicar, de forma variable, insumos agrícolas como fertilizantes o fitosanitarios, en función de los requerimientos y/o el potencial productivo de varios sectores dentro de la parcela, previamente definidos. No consiste únicamente en medir esta variabilidad, sino que también es necesario implantar una serie de prácticas que se realicen en función de la misma. La observación de la existencia de la variabilidad respecto a las propiedades o factores determinantes de la producción no es una novedad, pero la diferencia reside en la capacidad de identificarla, cuantificarla y mapearla.

Esta metodología puede dividirse en cuatro fases que son la recolección de datos, el procesamiento e interpretación de la información, la toma de decisiones y la actuación en el campo. En función de todo ello se definen una serie de prácticas incluidas en un ciclo orientado a sustituir la recomendación habitual, que se utiliza en la agricultura tradicional, de insumos en base a valores promedio por una mucho más precisa de manejo localizado, que tiene en cuenta las variaciones del rendimiento de toda el área de la finca. El conjunto supone una optimización del uso de insumos, puesto que deposita en el suelo la cantidad de semilla que cada punto soporta, la cantidad de nutrientes que se requieren y, además, el control de las malezas, plagas y enfermedades se realiza únicamente en aquellos lugares donde existe realmente una demanda de control. Las prácticas de manejo localizado no se basan solamente en mapas de productividad o fertilidad del suelo. La toma de decisiones puede llevarse a cabo a partir de una base de datos o de información obtenida en el mismo instante en que se van a realizar las acciones, utilizando para ello sensores en tiempo real.

En definitiva, la adopción de la agricultura de precisión, entendida como concepto, es una herramienta con gran potencial respecto a la racionalización del sistema de producción agrícola moderno, ya que optimiza la cantidad de agroquímicos aplicados a los suelos y cultivos, entre otros muchos elementos, reduciendo los costes de producción, así como los niveles de contaminación ambiental y mejorando la calidad de las cosechas.

Índices de vegetación

Como su propio nombre indica, los índices de vegetación están relacionados con el estudio de la cobertura vegetal, que constituye uno de los primeros focos de investigación, dentro de la evaluación y manejo de los recursos naturales, mediante la aplicación de técnicas de teledetección, que en su momento fueron imágenes satelitales obtenidas a partir del lanzamiento de la serie LANDSAT. Están relacionados con un conjunto de operaciones algebraicas, las cuales se efectúan sobre los valores numéricos de los diferentes píxeles, empleando para ello dos o más bandas pertenecientes a un mismo punto. Pueden definirse como el parámetro obtenido como resultados de la combinación de dos o más valores de reflectancia a diferentes longitudes de onda, con los que puede resaltarse alguna característica concreta del cultivo, como estimación de la pérdida de constituyentes bioquímicos de la clorofila o agua o la detección de cambios en los pigmentos foliares o en la fluorescencia clorofílica. Se establece que el índice ideal es aquel sensible a la cubierta vegetal, insensible al brillo y color del suelo y que se ve poco afectado por perturbaciones atmosféricas, factores medioambientales y las geometrías de la iluminación y de la observación.

Por norma general, unos valores bajos en los índices indican que la vegetación de la zona de estudio es poco vigorosa, mientras que los valores más altos, indican mucha vigorosidad. Esto no ocurre en todos ellos, puesto que en determinados casos, como los índices RVI y NRVI, de los cuales se hablará a continuación, el valor del índice es inversamente proporcional a la cantidad de vegetación presente.

Los índices pueden clasificarse en aquellos basados en la pendiente y los que se basan en la distancia. Los primeros son los que usan el cociente de la reflectancia de una banda con otra, que generalmente corresponden con el rojo e infrarrojo cercano, como consecuencia del alto contraste en la reflectancia de la clorofila en ambas bandas. El término “basado en la pendiente” hace referencia a que, en el momento de analizar los valores resultantes del índice, se comparan fundamentalmente las pendientes de las líneas que transcurren a través del origen y los píxeles representados en un gráfico, con la reflectancia de una banda localizada en el eje X y la reflectancia de la otra en el eje Y. En los índices basados en la distancia, los valores de reflectancia que son registrados por los sensores seleccionados, se obtienen a partir de una reflectancia promedio de todas las coberturas que se encuentran dentro de un mismo píxel. Dado que tratan de separar la información entre la vegetación y el suelo, puede establecerse que se basan en el uso de una línea del suelo y las distancias desde ella. Con el nombre línea de suelo se denomina a una ecuación lineal que describe la relación entre los valores de reflectancia de la banda roja y el infrarrojo cercano para los píxeles que representan el suelo. Esta línea llega a generarse, mediante el ajuste de una regresión lineal entre la banda roja y el IR cercano para una muestra de píxeles de suelo libre de cualquier tipo de vegetación. Asimismo, puede realizarse generando un mapa de dispersión entre la banda del infrarrojo, que se sitúa en el eje Y y la banda correspondiente al rojo, que se representa en el eje X y trazando la línea que mejor se ajusta a la base de los puntos de la gráfica. Mediante esto pueden obtenerse la pendiente y la distancia al origen. Obtenida esta relación, todos los píxeles desconocidos que presentan una misma relación entre los valores de reflectancia se asume que se tratan de suelo desnudo. Por el contrario, aquellos que quedan lejos de la línea de suelo y que tienen una mayor respuesta de reflectancia (infrarrojo cercano) son considerados como vegetación. Las masas de agua se observan como una reflectancia roja más alta.

De todos ellos se presentan a continuación los más representativos, es decir, los que más se utilizan dentro de la agricultura de precisión.

•     Índices basados en la pendiente

 

NDVI (Índice de Vegetación Diferencial Normalizado): es uno de los más comunes, puesto que se utiliza para todo tipo de aplicaciones. El motivo principal por el que es tan usado es por su sencillez de cálculo. Además dispone de un rango de variación fijo, establecido entre -1 y +1, lo que permite que puedan establecer umbrales, facilitando la comparativa entre imágenes. Basa su cálculo en el contraste entre la zona de máxima absorción en el rojo, como consecuencia de la presencia de pigmentos de clorofila y la máxima reflexión en el infrarrojo, relacionado con la estructura celular de la hoja. Existe, por tanto, una relación entre este índice y la actividad fotosintética, la cantidad de biomasa, el área verde y la salud del cultivo. Valores muy bajos del orden de 0,1 representan áreas rocosas, arenosas o nevadas, mientras que resultados más elevados, entre 0,2 y 0,3 corresponden a áreas pobres en arbustos o pasturas naturales. El principal inconveniente de este índice es que es muy sensible a la reflectividad del suelo, sobre el que se encuentra la planta, lo que limita considerablemente el potencial de discriminación. Esta situación se ve acentuada en aquellos lugares donde la cubierta vegetal ocupa menos del 50% de la superficie que se está analizando, lo que llega a suceder con cierta frecuencia incluso en zonas cultivadas. Con el fin de solventar esta problemática y lograr un correcto estudio de la vegetación, incluso en zonas donde se da una densidad muy baja, se han desarrollado los índices de vegetación descritos a continuación.

•     Índices basados en la distancia

PVI (Índice de Vegetación Perpendicular): considerado como el índice principal, del cual derivan todos los demás. Para calcular los valores, emplea la distancia perpendicular de cada píxel a la línea del suelo. La distinción entre el suelo y cubierta vegetal, tal y como se ha explicado anteriormente, se debe a la distancia de cada uno de los píxeles respecto a la línea de suelo, de esta manera, al tener en cuenta la reflectividad que aporta el suelo, se consigue aislar la información aportada por la vegetación. Dado que los resultados se obtienen en base a distancias perpendiculares a la línea de suelo, expresadas en unidades de reflectividad, tanto la escala de medición como el rango de variación difieren de los utilizados en los índices NDVI y SAVI.

SAVI (Índice de Vegetación de Suelo Ajustado): dado que tiene en cuenta también la reflectividad del suelo, permite aislar la información perteneciente a la cubierta vegetal de la procedente del suelo bajo ella. Sin embargo, al igual que ocurría con el NDVI, si la cobertura de vegetación no es suficientemente densa, pueden darse valores erróneos de reflectancia, que deban al suelo subyacente. A pesar de este hecho, cuando se emplea, dos coberturas vegetales que presentan la misma actividad fotosintética, independientemente del suelo sobre el que se localizan, tendrán los mismo valores o muy similares, al contrario de lo que sucede con el NDVI.

Existen otros índices de vegetación, también empleados en agricultura de precisión, pero que no se encuentran clasificados en base a los criterios previamente descritos entre los que se encuentran:

CWSI (Índice de Estrés Hídrico del Cultivo): relaciona la diferencia de temperaturas medidas con el dosel vegetativo, entendido como la estructura compleja formada por la distribución espacial de las hojas que forman el cultivo y el aire, con la diferencia entre estos dos valores cuando la evapotranspiración no está restringida por la disponibilidad de agua (límite inferior) y la diferencia cuando la evapotranspiración es cero, como resultado de la falta de disponibilidad de agua (límite superior). Tiene en cuenta, por tanto, la tasa de transpiración de un cultivo, mediante la medición de la temperatura del dosel y el déficit de presión de vapor. Proporciona un valor de 0 a 1 que depende del nivel de estrés hídrico del cultivo.

LAI (Índice de Área de la Hoja): es un indicador de biomasa y resistencia vegetal. Es la expresión numérica adimensional resultado de la división del área de las hojas de un cultivo, expresado en metros cuadrados y el área de suelo sobre el cual se encuentra establecido el cultivo, expresado en la misma unidad, es decir, el área que ocupa. Se basa en el hecho de que los cultivos eficientes tienden a invertir la mayor parte de su crecimiento temprano en la expansión de su área foliar, puesto que supone un mejor aprovechamiento de la radiación solar. Está relacionado al intercambio de carbono, oxígeno y agua con la atmósfera.

NDRE (Índice de Borde Rojo de Diferencia Normalizada): este índice emplea la reflectancia a 730 nm, es decir, incorpora el área espectral de borde rojo, reemplazando así la del rojo. Indica los cambios que se pueden dar en el contenido de clorofila A y el nitrógeno de la planta, además del estrés hídrico. Por este motivo, puede indicar la variabilidad en relación a los requisitos tanto de fertilizantes como de nitrógeno foliar de las plantas. Se considera mejor indicador de la salud o el vigor del cultivo que el índice NDVI para los cultivos de temporada media a tardía, además de ser más adecuado para aplicaciones de manejo intensivo, puesto que el NDVI puede perder sensibilidad cuando las plantas acumulan un nivel crítico de cobertura foliar o contenido de clorofila.

PCD (Densidad Celular de la Planta): indicador de la variabilidad respecto al vigor en los cultivos. Al igual que el NDVI indica la biomasa fotosintéticamente activa. Está correlacionado, por tanto, con el tamaño, salud y ausencia de estrés, que a su vez se asocia con el estado de vigor de la planta. El resultado se proporciona mediante una medición cualitativa.

TCARI/OSAVI (Índice de Reflectancia de Absorción de Clorofila/Índice de Vegetación Ajustado al Suelo): El índice TCARI, que mide la profundidad de absorción de la clorofila en el rojo en relación a los máximos picos de reflectancia en verde y borde rojo, es muy sensible a la reflectividad del suelo, motivo por el cual es complejo de interpretar en aquellos casos donde el índice de área foliar tiene valores bajos, motivo por el cual se combina con el índice OSAVI, que utiliza bandas del rojo e infrarrojo cercano para reducir esa influencia, realzando la sensibilidad a las variaciones asociadas con el contenido de clorofila. El dato obtenido a través de la combinación de ambos índices sirve como indicador del estrés nutricional y de situaciones de clorosis en las plantas.