Escrito por Equipo Geobristol El clima es uno de los factores más impredecibles en la agricultura, y su variabilidad puede tener consecuencias significativas para la productividad agrícola. Recientemente, Bancolombia publicó un informe advirtiendo sobre el riesgo de exceso de lluvias en 19 departamentos de Colombia debido a un posible fenómeno de La Niña durante los últimos meses del año. Estas lluvias, estimadas en un 10% por encima del promedio histórico en las regiones Pacífica y Andina, podrían afectar negativamente cultivos importantes como el café, plátano, palma de aceite y arroz, que se extienden por 3,4 millones de hectáreas en total. Este panorama, especialmente alarmante para departamentos como Risaralda, Caldas, Quindío, Tolima y Antioquia, subraya la necesidad de adoptar soluciones modernas y eficientes para estar preparados y mitigar los efectos climáticos. Aquí es donde entra en juego la agricultura de precisión, una práctica que puede transformar la forma en que los agricultores responden a condiciones externas. Estar bien informados sobre las condiciones climáticas más probables a lo largo de las semanas y las condiciones hídricas de los cultivos y el suelo, puede marcar la diferencia en la forma que mitigamos y nos adaptamos a estas condiciones cambiantes. Pensando en esto, Geobristol presenta sus herramientas de monitoreo de la vegetación y el clima, que permiten a los agricultores gestionar de manera más efectiva sus cultivos. Estas estrategias ofrecen un enfoque proactivo para la toma de decisiones. A continuación, algunas de las funciones y beneficios clave: 1.ANÁLISIS HISTORICOS Y PREVISIONES DEL CLIMA Imagen propia de la plataforma Geobristol Imagen propia de la plataforma Geobristol Con acceso a datos históricos del clima y previsiones precisas a corto, mediano y largo plazo, los agricultores pueden anticipar las condiciones meteorológicas que podrían afectar sus cultivos. Este conocimiento les permite planificar mejor las actividades agrícolas, como la siembra, la fertilización y la cosecha, minimizando las pérdidas por fenómenos meteorológicos adversos como lluvias intensas o sequías. 2. ANÁLISIS DE LA CAPACIDAD DE CAMPO Imagen propia de la plataforma Geobristol El análisis de la capacidad de retención de agua en el suelo es esencial para gestionar adecuadamente el riego y prevenir inundaciones o la falta de humedad. Geobristol permite monitorear indirectamente el nivel de saturación del suelo mediante el índice de vegetación NDMI (Índice normalizado diferencial de humedad) y ajustar las prácticas de riego y manejo de drenajes en función de las necesidades reales de los cultivos. Esto es particularmente valioso en temporadas de lluvia intensa, donde la sobresaturación del suelo puede ser un riesgo para las raíces y la productividad de los cultivos. 3. ANÁLISIS DE LA RESPUESTA VEGETAL Imagen propia de la plataforma Geobristol Mediante el monitoreo continuo de la salud de la vegetación a través de índices como el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), Geobristol permite detectar problemas en los cultivos, como estrés hídrico o enfermedades, antes de que se vuelvan visibles a simple vista. Al contar con alertas tempranas sobre problemas potenciales, los agricultores pueden tomar medidas correctivas de inmediato, evitando pérdidas importantes. 4. PROGRAMACIÓN DE TAREAS DE PREVENCIÓN Y MANTENIMIENTO Imagen propia de la plataforma Geobristol Con la información obtenida de las previsiones climáticas y el estado del suelo, los agricultores pueden programar tareas preventivas y de mantenimiento de manera más eficiente. Por ejemplo, la preparación de drenajes adecuados antes de un período de lluvias intensas puede evitar que los cultivos se vean afectados por inundaciones. Asimismo, la planificación de fumigaciones, fertilizaciones y otras intervenciones agrícolas puede optimizarse en función de las previsiones meteorológicas. 5. ALERTAS PERSONALIZADAS PARA CONDICIONES EXTREMAS Geobristol ofrece alertas personalizadas que advierten sobre fenómenos climáticos extremos, como lluvias intensas, heladas, olas de calor o sequías. Estas alertas permiten a los agricultores tomar decisiones rápidas, como ajustar el riego, reforzar la infraestructura de los cultivos o modificar el calendario de actividades agrícolas. Estar informado en tiempo real reduce el impacto de los eventos climáticos adversos en las cosechas. Imagen propia de la plataforma Geobristol La capacidad de adaptarse a las fluctuaciones climáticas y mitigar sus efectos adversos es esencial para la agricultura moderna, especialmente en países como Colombia, donde los fenómenos climáticos pueden ser severos y variables. Al aprovechar las herramientas de Geobristol, no solo es posible mejorar la productividad agrícola, sino también fortalecer su resiliencia frente a los desafíos que plantea el cambio climático. Estar informados y preparados es la clave para una agricultura más sostenible y rentable en el futuro. Así que si perteneces a una zona de influencia ubicada en áreas de alto y moderado potencial y quieres optimizar al máximo tu sistema y llevar el trabajo a otro nivel, escríbenos y le asesoraremos al instante: +57 314 303 6849 info@geobristol.com
Bosques, datos, aprovechamiento y conservación
Escrito por Equipo Geobristol La teledetección satelital, entendida como la técnica para obtener información sobre un objeto o área a través de la captación de datos a distancia, mediante satélites artificiales, utiliza diferentes longitudes de onda de luz, incluyendo la luz visible, infrarroja y microondas, para capturar imágenes de la superficie terrestre. Los sensores en los satélites pueden detectar cambios en la vegetación, la humedad del suelo y la temperatura, lo que proporciona una visión integral del estado de un ecosistema. Esto ha revolucionado el manejo de los recursos forestales, permitiendo un monitoreo más preciso y eficiente. Dentro de las plataformas más avanzadas, el satélite Sentinel-2, del programa Copernicus de la Agencia Espacial Europea, destaca por su capacidad multiespectral y su buena resolución espacial (de hasta 10 metros, que en Geobristol son mejorados a 5 m). Estos satélites brindan una herramienta invaluable para la monitorización y preservación de los bosques, con aplicaciones tanto en la protección ecosistémica como en la gestión productiva de los recursos forestales. Imagen propia de la plataforma Geobristol La deforestación y degradación de los bosques han alcanzado niveles alarmantes, con la pérdida de más de 420 millones de hectáreas en las últimas cuatro décadas (Tuesta et al, 2023). Frente a este desafío, la teledetección permite un monitoreo constante y detallado, crucial para la preservación y aprovechamiento sostenible de los ecosistemas. Imagen tomada de Internet INDICES DE VEGETACIÓN COMO HERRAMIENTAS CLAVE Uno de los principales beneficios del uso de imágenes satelitales es la capacidad de calcular índices de vegetación, como el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el Índice de Clorofila del borde rojo (RECI). Estos índices miden la “salud” de la vegetación al analizar la reflectancia de diferentes longitudes de onda del espectro electromagnético. Por ejemplo, el NDVI evalúa la densidad y actividad fotosintética de la vegetación, lo que ayuda a identificar áreas degradadas o con estrés hídrico (NASA, 2021). Estos índices también permiten distinguir entre diferentes tipos de cobertura, facilitando la clasificación y monitoreo de los bosques. El NDVI ha sido ampliamente utilizado en el monitoreo de incendios forestales, dado que puede identificar áreas con mayor probabilidad de incendio al revelar las zonas que perdieron capacidad fotosintética o cuentan con menor contenido hídrico en su vegetación. Además de esto, frente a impactos ambientales o humanos como los incendios y las deforestaciones, el NDVI resulta útil en la estimación precisa del área afectada, lo cual resulta útil en la gestión de procesos de restauración y recuperación del inventario. CASOS DE ÉXITO Y TÉCNICAS DE ANÁLISIS IMPLEMENTADAS El uso de la teledetección satelital a través de plataformas como Sentinel-2 ha dado lugar a numerosos casos de éxito, tanto a nivel de gestión productiva como de monitoreo a gran escala. Gestión productiva en áreas forestales: Plantaciones de eucalipto en Brasil Uno de los casos más exitosos en el ámbito productivo ha sido la monitorización y gestión de plantaciones de eucalipto en Brasil, una de las industrias más grandes del país. Las imágenes Sentinel-2 han permitido a los gestores de las plantaciones realizar un seguimiento continuo de la salud de los árboles y ajustar las prácticas de manejo forestal según los indicadores de estrés hídrico y crecimiento. A través de índices de vegetación como el NDVI y el Índice de Vegetación Mejorado (EVI), es posible detectar cambios en la productividad de los árboles antes de que se vuelvan visibles al ojo humano(Damasceno et al, 2023). En este caso, las imágenes multiespectrales de Sentinel-2 permiten diferenciar entre áreas con buen crecimiento y zonas afectadas por estrés hídrico o enfermedades. Al detectar anomalías en el verdor de los árboles mediante anomalías del NDVI, los gestores pueden intervenir oportunamente, optimizando la aplicación de fertilizantes y la gestión del riego, mejorando así la productividad y sostenibilidad de la explotación forestal (NASA, 2021) (Tuesta et al, 2023). Imagen tomada de internet Optimización del rendimiento en plantaciones de palma africana en Colombia En Colombia, el Sentinel-2 ha sido utilizado para mejorar la productividad en las plantaciones de palma africana. A través de la combinación de imágenes multitemporales y el análisis del NDVI, los productores han podido identificar áreas con bajo rendimiento debido a factores como enfermedades o estrés hídrico. La capacidad de Sentinel-2 para capturar imágenes de alta resolución espacial ha permitido implementar prácticas de manejo más precisas, como la fertilización localizada y el control dirigido de plagas, maximizando el rendimiento sin incrementar el uso de insumos (Fedepalma, 2024). Imagen tomada de internet Restauración forestal en Asia En países como China y Vietnam, el monitoreo satelital ha sido clave para revertir décadas de deforestación mediante programas de reforestación y manejo comunitario. Utilizando imágenes de Sentinel-2 junto con algoritmos avanzados como Random Forest, se han obtenido mapas precisos que permiten identificar zonas críticas para la reforestación. Esta información ha sido fundamental para dirigir esfuerzos de restauración en áreas donde la cobertura boscosa se ha incrementado considerablemente (Tuesta et al, 2023). Imagen tomada de internet Control de deforestación en el Amazonas El programa PRODES en Brasil es un ejemplo de éxito en la lucha contra la deforestación. Basado en imágenes satelitales, este programa utiliza datos de teledetección, incluidas imágenes de alta resolución de Sentinel-2 y Landsat, para mapear y monitorear la deforestación en la selva amazónica. Gracias a este tipo de herramientas, el gobierno brasileño ha sido capaz de detectar cambios en la cobertura forestal, permitiendo la intervención temprana en áreas críticas (OBT, 2024). Imagen tomada de Internet Monitoreo de incendios forestales en California En Estados Unidos, los datos satelitales de Sentinel-2 y MODIS han sido utilizados para monitorear los incendios forestales en tiempo real. Los índices de vegetación y la detección de la humedad de la vegetación han sido fundamentales para anticipar zonas con alto riesgo de ignición, y optimizar la respuesta ante los incendios, minimizando los daños a los ecosistemas forestales (NASA, 2021). Imagen tomada de internet Así que si perteneces a una zona de influencia ubicada en áreas de alto y moderado potencial y quieres optimizar al máximo tu sistema y
Nubosidad en Colombia
Escrito por Equipo Geobristol Evaluación de la nubosidad para la adquisición de datos satelitales en Colombia En el ámbito de la agricultura de precisión, el uso de tecnología satelital ha revolucionado la forma en que monitoreamos y gestionamos los cultivos. Entre los satélites más usados a nivel global, se encuentra el satélite Sentinel-2, que proporciona imágenes de alta resolución. Sin embargo, la presencia de nubes constantes en una zona tropical como Colombia, puede afectar significativamente la calidad y la cantidad de datos útiles recolectados. Por ello, hemos realizado un análisis para determinar las zonas del país con menor nubosidad, que indican un alto potencial para la adopción de tecnologías de monitoreo satelital. Evaluar la nubosidad de los territorios de interés es crucial para: Optimización de recursos: Identificar las regiones con menor nubosidad permite un uso más eficiente de los recursos satelitales, evitando la recopilación de datos inutilizables. Planificación agrícola: Los agricultores pueden planificar mejor sus actividades, sabiendo cuándo es más probable obtener imágenes claras de sus cultivos. Estudios ecosistémicos: Las áreas con baja nubosidad permiten un monitoreo más preciso de los ecosistemas, contribuyendo a la conservación y gestión ambiental. El análisis se basó en datos recolectados para cada píxel de 10 metros en todo el país, en un periodo de tiempo comprendido desde 2017-03-28 hasta 2024-06-30, lo que representó 6600 imágenes analizadas. A continuación, se presenta un resumen de las estadísticas principales. Media de Nubosidad: 68.76% Evaluación de la absorción de fertilizantes de nitrógeno Predicción de rendimiento Cartografía de prescripción de VRA y más Esto indica que en promedio en Colombia existe el 68.76% de probabilidad de encontrar una imagen satelital interferida por nubes. Teniendo en cuenta que la misión Sentinel-2 puede adquirir datos cada 5 días; que representa 6 visitas al mes, podríamos decir que cerca de 1.87 visitas entregarán imágenes de alta calidad para la toma de decisiones. Cabe resaltar, que la gran variedad biofísica del territorio hace que existan grandes diferencias en estas condiciones atmosféricas, tanto espacialmente como temporalmente. Esto quiere decir que, de acuerdo a la ubicación geográfica estas dinámicas pueden variar desde zonas con 34.95% de probabilidad de nubosidad, hasta los 91.39% de probabilidad, donde el uso de está tecnología podría resultar ineficiente. El siguiente mapa de distribución de la probabilidad de nubosidad, expone las zonas del país en tonos del marrón al blanco, donde el monitoreo satelital presenta mayores beneficios en la adquisición de datos valiosos para la toma de decisiones estratégicas. Tal como puede apreciarse, las regiones de la Guajira, el Magdalena Medio y los Llanos Orientales parecen ser los mejores territorios para adoptar el monitoreo de sistemas agrícolas y zonas ecosistémicas usando información proveniente de satélites. La siguiente tabla ubica el top 10 de departamentos en Colombia más privilegiados en condiciones atmosféricas para la adquisición de datos satelitales: Además, realizamos el análisis a nivel de municipio e identificamos los 50 municipios con mayor potencial de uso de la tecnología encontrando lo siguiente: conclusión El uso de imágenes satelitales en la agricultura de precisión es una herramienta invaluable para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad de las prácticas agrícolas. La evaluación de la nubosidad es esencial para garantizar la calidad de los datos recolectados. Las subregiones identificadas en este estudio ofrecen un gran potencial para la implementación de tecnologías de teledetección, proporcionando a los agricultores y gestores de ecosistemas información precisa y oportuna. Así que si perteneces a una zona de influencia ubicada en áreas de alto y moderado potencial y quieres optimizar al máximo tu sistema y llevar el trabajo a otro nivel, escríbenos y le asesoraremos al instante: +57 314 303 6849 info@geobristol.com
Pastoreo racional y el uso de satélites
Escrito por Equipo Geobristol El pastoreo racional es una técnica de gestión ganadera que implica la rotación planificada y controlada del ganado en diferentes parcelas de pastizales. Esta práctica busca optimizar el uso de los recursos forrajeros, mantener la salud del suelo y aumentar la productividad de los sistemas pastoriles. Al dividir el terreno en secciones y permitir períodos de descanso adecuados para cada área, el pastoreo racional previene el sobrepastoreo, favorece la regeneración de la vegetación y mejora la calidad del pasto disponible para el ganado. Esta metodología, basada en principios ecológicos y agronómicos, es fundamental para lograr una producción ganadera sostenible y resiliente frente a variaciones climáticas y ambientales. En este contexto, el uso de tecnologías actuales, como las imágenes multiespectrales proporcionadas por los satélites Sentinel-2, representa una herramienta revolucionaria para la monitorización y gestión efectiva de los pastizales. Este artículo explora cómo la información multiespectral de Sentinel-2 puede ser empleada para mejorar el pastoreo racional. Características de Sentinel-2 Sentinel-2 es una misión satelital de la Agencia Espacial Europea (ESA), diseñada para ofrecer observaciones terrestres de alta resolución. Los satélites Sentinel-2A y Sentinel-2B, lanzados en 2015 y 2017 respectivamente, proporcionan imágenes con una resolución espacial de 10, 20 y 60 metros y cubren 13 bandas espectrales que abarcan desde el visible hasta el infrarrojo cercano y el infrarrojo de onda corta. Aplicaciones de la Información Multiespectral en el Pastoreo Racional Monitoreo de la Biomasa y el Estado de la Vegetación: Las bandas multiespectrales de Sentinel-2 permiten la evaluación detallada del estado de la vegetación. El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) es uno de los indicadores más utilizados para medir la biomasa vegetal y la salud de los pastizales. Valores altos de NDVI indican una vegetación densa y saludable, mientras que valores bajos sugieren áreas degradadas o con menor cobertura vegetal. Utilizando NDVI, los ganaderos pueden identificar áreas de los pastizales que requieren descanso o rotación de ganado, optimizando así el uso del forraje disponible y previniendo el sobrepastoreo. Además, otros índices como el SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) pueden proporcionar información adicional sobre la estructura de la vegetación y las condiciones del suelo. Fotografía capturada desde la plataforma Geobristol Detección de Estrés Hídrico y Evaluación de la Disponibilidad de Agua: Las bandas en el espectro del infrarrojo cercano (NIR) y del infrarrojo de onda corta (SWIR) son cruciales para evaluar el contenido de agua en la vegetación y el suelo. La detección temprana del estrés hídrico permite a los ganaderos tomar decisiones informadas sobre la gestión del riego y la planificación del pastoreo, asegurando que las parcelas tengan suficiente tiempo para recuperarse antes de ser reutilizadas. Fotografía capturada desde la plataforma Geobristol Mapeo de la Cobertura del Suelo: Las imágenes multiespectrales de Sentinel-2 pueden ser utilizadas para clasificar diferentes tipos de cobertura del suelo, como pastizales, cultivos, áreas forestales y cuerpos de agua. Esta información es vital para el manejo integral del terreno, permitiendo a los ganaderos diversificar el uso de la tierra y planificar de manera efectiva las rotaciones de pastoreo. Fotografía capturada desde la plataforma Geobristol Evaluación del Impacto del Ganado en los Pastizales: Al comparar imágenes multitemporales, los ganaderos pueden evaluar el impacto del pastoreo en distintas parcelas a lo largo del tiempo. Esta capacidad de análisis temporal es crucial para ajustar las estrategias de pastoreo en función de las condiciones cambiantes y para implementar prácticas de manejo adaptativas que mejoren la sostenibilidad a largo plazo. Fotografía capturada desde la plataforma Geobristol Beneficios del Uso de Sentinel-2 en el Pastoreo Racional Precisión y Eficiencia: La alta resolución espacial y temporal de Sentinel-2 permite una monitorización precisa y frecuente de los pastizales, proporcionando datos actualizados para la toma de decisiones informada. Reducción de Costos: El uso de imágenes satelitales reduce la necesidad de recorridos de campo extensivos y costosos, permitiendo a los ganaderos obtener información detallada sin necesidad de inversiones significativas en tecnología terrestre. Sostenibilidad: La gestión eficiente de los recursos forrajeros y del suelo contribuye a la sostenibilidad ambiental, mejorando la resiliencia de los ecosistemas pastoriles y reduciendo la huella ecológica de la ganadería. Conclusión El pastoreo racional, apoyado por la información multiespectral de Sentinel-2, representa un avance significativo en la gestión sostenible de los pastizales. Al proporcionar datos precisos y actualizados sobre el estado de la vegetación, el contenido de agua y la cobertura del suelo, esta tecnología permite a los ganaderos optimizar sus prácticas de manejo, mejorar la productividad y promover la sostenibilidad ambiental. La integración de estas herramientas tecnológicas en la ganadería no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también contribuye a la conservación de los recursos naturales y la salud de los ecosistemas pastoriles. Para llevar su gestión ganadera al siguiente nivel, le invitamos a explorar Geobristol, una plataforma de monitoreo satelital diseñada para ofrecer todo el potencial satelital en la gestión de sus pastizales. Con Geobristol, podrá tomar decisiones informadas y precisas, asegurando la salud y productividad de sus tierras a largo plazo. Adopte la innovación y la sostenibilidad con Geobristol, y descubra cómo la tecnología puede ser su mejor aliada en productividad y sostenibilidad. Adopte la tecnología satelital para un pastoreo racional y eficiente.
Series temporales de satélite para descubrir patrones
Escrito por Equipo Geobristol Vivimos en una época donde la tecnología nos permite mirar nuestro planeta desde perspectivas antes inimaginables. Uno de los avances más significativos en esta área es el análisis de series temporales de imágenes de satélite. Estas imágenes, capturadas desde satélites en órbita, no solo nos muestran cómo luce la Tierra, sino que revelan cambios dinámicos y patrones a lo largo del tiempo, proporcionando información crucial para la toma de decisiones en agricultura, medio ambiente y más. ¿Qué son las series temporales de imágenes de satélite y por qué son importantes? Las series temporales de satélite consisten en secuencias de imágenes capturadas en intervalos de tiempo regulares. Esta técnica nos permite observar cómo cambian fenómenos como la vegetación, la cobertura del suelo y el clima a lo largo de semanas, meses e incluso años. Imagina poder ver cómo un campo de cultivo florece y se cosecha en un ciclo anual, cómo las plagas se extienden o se mitigan, o cómo varía la humedad del suelo en diferentes estaciones. Esta información es invaluable para muchas aplicaciones prácticas, especialmente en la agricultura y la gestión de ecosistemas. Imágenes satelitales empleadas Las imágenes multiespectrales son un tipo de imágenes satelitales utilizadas en el análisis de series temporales. Estas imágenes capturan datos en varias longitudes de onda del espectro electromagnético, incluyendo la luz visible, el infrarrojo cercano y otras bandas espectrales. Al analizar estas diferentes bandas, los científicos y agricultores pueden obtener información detallada sobre la salud de los cultivos, la humedad del suelo y otros factores importantes. Tipos de imágenes satelitales: Imágenes multiespectrales Las imágenes multiespectrales son un tipo crucial de imágenes satelitales utilizadas en el análisis de series temporales. Estas imágenes capturan datos en varias longitudes de onda del espectro electromagnético, incluyendo la luz visible, el infrarrojo cercano y otras bandas espectrales. Al analizar estas diferentes bandas, los científicos y agricultores pueden obtener información detallada sobre la salud de los cultivos, la humedad del suelo y otros factores importantes. Por ejemplo, entre bandas espectrales más utilizadas en el monitoreo de la vegetación están: Banda roja (Red) Las plantas absorben gran parte de la luz roja para la fotosíntesis, por lo que una baja reflectancia en esta banda indica vegetación saludable. En cambio, una alta reflectancia puede señalar estrés en las plantas o áreas sin vegetación. Banda del infrarrojo cercano (NIR – Near Infrared) La vegetación sana refleja una gran cantidad de luz en esta banda debido a la estructura interna de las hojas. Una alta reflectancia en el NIR es indicativa de plantas vigorosas, mientras que una baja reflectancia puede señalar problemas como la falta de nutrientes o el estrés hídrico. Al combinar estas bandas en las imágenes multiespectrales, se pueden detectar problemas de manera temprana y precisa, facilitando la implementación de medidas correctivas antes de que el problema se agrave. Aplicaciones prácticas en la agricultura Identificación de patrones y anomalías en el estado de los cultivos: Los agricultores pueden utilizar el análisis de series temporales de imágenes de satélite para monitorear el desarrollo de sus cultivos. Por ejemplo, un agricultor puede detectar si una sección específica de su campo está creciendo más lentamente que el resto. Con esta información, puede investigar y tomar medidas correctivas, como ajustar la cantidad de fertilizante o mejorar el riego en esa área. Esto no solo aumenta la probabilidad de éxito del cultivo, sino que también optimiza el uso de recursos, reduciendo costos y mejorando la sostenibilidad. vegetación están: Fotografía capturada desde la plataforma Geobristol Control y prevención de plagas: Las imágenes de satélite permiten detectar cambios sutiles en la salud de los cultivos que pueden indicar la presencia de plagas antes de que se conviertan en un problema grave. Al identificar estas anomalías tempranamente, los agricultores pueden aplicar tratamientos específicos en las áreas afectadas, minimizando el uso de pesticidas y evitando la propagación de plagas. Fotografía capturada desde la plataforma Geobristol Monitoreo de la humedad de la vegetación Las series temporales de imágenes de satélite pueden proporcionar datos precisos sobre los niveles de humedad en diferentes áreas de un campo. Esto permite a los agricultores ajustar sus sistemas de riego de manera más eficiente, asegurando que los cultivos reciban la cantidad adecuada de agua. En regiones donde el agua es un recurso escaso, esta información es vital para la gestión sostenible de los recursos hídricos. Fotografía capturada desde la plataforma Geobristol Cálculo de la desviación del rendimiento del campo: Comparando el rendimiento de campos individuales con valores normales a nivel regional, se pueden identificar áreas con un rendimiento anormalmente bajo o alto. Esta información es vital para la planificación agrícola y la gestión de recursos. Por ejemplo, un agricultor de maíz puede comparar su rendimiento con el promedio regional para determinar si sus prácticas están por encima o por debajo del estándar, y ajustar sus estrategias en consecuencia. Aplicaciones en la gestión de ecosistemas Monitorización de la deforestación ilegal En regiones vulnerables, el seguimiento constante de la deforestación ilegal es crucial. Utilizando datos de series temporales de satélite, se pueden identificar patrones de cambio en la biomasa forestal a lo largo del tiempo. Esta capacidad permite detectar actividades ilegales de tala y tomar medidas proactivas de conservación. Por ejemplo, en la Amazonia, los datos satelitales han sido esenciales para identificar y combatir la tala ilegal. Gestión de plantaciones forestales Las imágenes de satélite también son útiles para monitorear la salud y el crecimiento de plantaciones forestales. Los gestores pueden usar estos datos para planificar actividades de tala y reforestación, asegurando una gestión sostenible de los recursos forestales. Por ejemplo, una empresa de silvicultura puede utilizar imágenes satelitales para determinar cuándo y dónde realizar la tala selectiva para maximizar el rendimiento sin comprometer la salud del ecosistema. Cambio climático y gestión de desastres El análisis de series temporales de imágenes de satélite nos permite observar cómo está cambiando nuestro clima, desde el deshielo de los casquetes polares hasta la desertificación de regiones una vez fértiles. Estas imágenes son vitales para la detección
Gestión Inteligente del Agua en la Agricultura: Cuidando Nuestro Futuro
Escrito por Equipo Geobristol El agua es esencial para la vida, y en la agricultura, es como el oro líquido que hace crecer nuestros alimentos. Pero aquí está la cosa: la agricultura utiliza mucha agua, y a veces, no de la mejor manera. ¿Por qué es importante preocuparse por cómo usamos el agua en la agricultura? Bueno, es simple: afecta la calidad de nuestros cultivos, nuestra comida y el medio ambiente. ¿Cómo usamos el agua en la agricultura? Imagina esto: el agua que usamos para regar nuestros cultivos es mucha. De hecho, más de la mitad de toda el agua dulce se usa en la agricultura. Y con el cambio climático y más gente necesitando agua, necesitamos ser más listos sobre cómo la usamos en la agricultura. Si no lo hacemos bien, podríamos quedarnos sin agua para otras cosas importantes. Soluciones inteligentes Pero espera, ¡no todo está perdido! Hay formas inteligentes de usar el agua en la agricultura que son mejores para todos. Aquí hay algunas ideas: Riego de precisión En lugar de solo rociar agua por todas partes, podemos usar tecnología para saber exactamente cuánta agua necesitan nuestros cultivos y cuándo. Esto significa menos desperdicio y mejores cultivos. Captura de agua de lluvia ¿Sabías que la lluvia puede ser una gran fuente de agua para nuestros cultivos? Podemos recolectarla y guardarla para usarla cuando sea necesario. Es gratis y bueno para el planeta. Elegir los cultivos adecuados Algunas plantas son mejores para ahorrar agua que otras. Si elegimos los cultivos adecuados, podemos usar menos agua y aún así tener una buena cosecha. Tratar las aguas residuales En lugar de desperdiciar el agua sucia, podemos limpiarla y usarla para regar nuestros cultivos. Es una forma inteligente de reutilizar el agua y proteger nuestro medio ambiente. ¡Pero eso no es todo! La tecnología también puede ayudarnos a ser más inteligentes sobre el agua en la agricultura. Hay herramientas y aplicaciones que pueden decirnos cuándo regar nuestros cultivos, basándose en el clima y las condiciones del suelo. ¡Es como tener un asistente personal para tus plantas! Una de las funcionalidades destacadas de la plataforma Geobristol es la capacidad de calcular el Índice de Diferencia Normalizada de Humedad (NDMI, por sus siglas en inglés) utilizando bandas espectrales del infrarrojo cercano y del infrarrojo medio. Este indicador proporciona una estimación de la humedad de la vegetación en un área específica En el NDMI, los tonos azules más intensos indican niveles más altos de humedad en el campo analizado. Es importante prestar especial atención a las zonas que presentan tonalidades marrones o valores menores a 0, ya que esto sugiere una alta probabilidad de estrés hídrico en esas áreas. Entonces, ¿Qué podemos hacer para asegurarnos de que tengamos suficiente agua para nuestros cultivos y para nosotros mismos en el futuro? La respuesta está en ser inteligentes sobre cómo usamos el agua en la agricultura. Con prácticas como el riego de precisión, la captura de agua de lluvia y el uso de tecnología inteligente, podemos cuidar de nuestro planeta y de nuestras futuras cosechas. Al final del día, se trata de trabajar juntos para proteger nuestro hogar y asegurarnos de que haya suficiente comida para todos. Este artículo ofrece una perspectiva sobre el trabajo titulado “Agricultural Water Management With Sustainable Methods” Vasyl Cherlinka
Índices de Clorofila en Agricultura de Precisión
Escrito porAnónimo El índice de clorofila (IC) se aplica para calcular la cantidad total de clorofila en las plantas. En general, este índice contiene dos bandas separadas: CIverde y CIborde-rojo. Estas bandas son sensibles a ligeras variaciones en el contenido de clorofila y son consistentes para la mayoría de los tipos de plantas. En otras palabras, el IC es un indicador relativamente preciso de la salud de las plantas y puede ser utilizado de manera efectiva en el manejo de nutrientes a lo largo de la temporada. Los datos obtenidos gracias a este índice de vegetación también permiten la planificación de temporada a temporada.Índice de Clorofila como Algoritmo AgrícolaEl índice de clorofila juega un papel muy importante en la agricultura moderna. Para entender por qué es así, necesitamos analizar mejor la clorofila en sí misma. La clorofila es un pigmento que le da a las plantas su característico color verde. Las plantas dependen de ella para sobrevivir, ya que absorbe la luz solar que luego se convierte en azúcares y almidones a través de un proceso llamado fotosíntesis. Por lo tanto, la clorofila es un buen indicador de la salud de una planta. Al medir la reflectancia espectral de la clorofila en las plantas desde el espacio, podemos monitorear el estado de los cultivos de manera regular. Para esto, se utiliza el índice de vegetación de clorofila. Interpretado correctamente, el IC puede proporcionar a los productores de alimentos información crucial sobre el desarrollo de los cultivos. Esta información puede ser utilizada para aumentar la productividad del campo, obteniendo así mejores rendimientos y mayores ganancias. Las aplicaciones del índice de clorofila en la agricultura de precisión son diversas: Identificación de deficiencias de nutrientes en las plantas Evaluación de la absorción de fertilizantes de nitrógeno Predicción de rendimiento Cartografía de prescripción de VRA y más Y los agricultores no son los únicos que pueden beneficiarse del uso de un IC. Los proveedores de insumos necesitan monitorear la salud de los cultivos para probar el rendimiento de sus insumos. Los aseguradores pueden utilizar el índice para predecir el rendimiento y basar sus pagos de préstamos en datos objetivos. Las cooperativas agrícolas encuentran más fácil ajustar sus planes de fertilización sobre un gran número de campos con la ayuda de datos de índice de clorofila. Las posibilidades son infinitas. Hay varias variedades de IC en uso hoy en día. Índice de Clorofila Verde (CIverde o GCI)La principal fortaleza del llamado índice de clorofila verde es que se puede utilizar con éxito para una amplia gama de especies de plantas. El índice GCI se calcula como una razón de la reflectancia de la clorofila en la banda del NIR sobre la reflectancia en la banda verde. La fórmula del índice de clorofila verde se ve así:CI verde = ρNIR / ρverde – 1 = ρ730 / ρ530 – 1.Índice de Clorofila de Borde Rojo (CIborde-rojo o RCI)El CIborde-rojo aprovecha una banda espectral estrecha entre las bandas roja y el infrarrojo cercano (NIR) del rango de reflectancia de la planta. El índice de clorofila de borde rojo se calcula utilizando esta banda.CI borde-rojo = ρNIR / ρborde_rojo – 1 = ρ850 / ρ730 – 1La banda de borde rojo es altamente sensible a la luz reflejada de la estructura celular de una planta. Una reflectancia más brillante corresponde a un mayor número de células vegetales y, por extrapolación, a una mayor área verde.Los mapas de vegetación para aplicación de tasa variable construidos en base al índice RCI pueden ser más precisos que los mapas basados en NDVI. Esto se debe a la alta saturación de datos de NDVI en las imágenes. La saturación ocurre porque el NDVI se utiliza para estimar la densidad de la biomasa, lo que no siempre se correlaciona con la salud del cultivo. Algunos cultivadores han descubierto que la necesidad de cambiar el NDVI por el índice de clorofila surge cuando el cierre del dosel es alrededor del 80%, aproximadamente en el momento de las primeras fases de senescencia. Durante este tiempo, medir el contenido de clorofila en las plantas es una forma más confiable de determinar el estado de los cultivos. Índice de Clorofila Terrestre de MERIS (MTCI)El índice de clorofila terrestre de MERIS (MTCI) se calcula utilizando tres longitudes de onda rojo/NIR muy específicas (681.25, 708.75 y 753.75 nm).MTCI = (754nm−709nm) / (709nm−681nm)Este índice es más sensible al contenido de clorofila alta en comparación con NDVI y es fácil de calcular, lo que justifica su uso en la agricultura de precisión.Índice MCARIEl Índice de Absorción Modificada de Clorofila en Reflectancia detecta las variaciones en el contenido de clorofila en las plantas. Se calcula así:MCARI = ((ρ850-ρ710) – 0.2 × (ρ850-ρ570)) / ρ710El índice MCARI es especialmente útil siempre que haya altos niveles de reflectancia de fondo del suelo y otros objetos en las imágenes de satélite. Para lograr la máxima precisión en el análisis remoto de la salud de las plantas, MCARI debe utilizarse junto con NDVI o LAI.Índice de Clorofila en el Monitoreo de Cultivos de GeobristolUna gran precisión en el monitoreo de la salud de los cultivos ha hecho que el índice de clorofila sea una herramienta común de teledetección. Su uso en la agricultura de precisión es altamente beneficioso para los productores.Dado que los productos de la fotosíntesis comprenden el 95% de la masa seca del cultivo, es necesario monitorear la actividad fotosintética de las plantas para evitar que disminuya con anticipación. Este enfoque permite identificar áreas de cultivo afectadas y responder de manera oportuna para que las plantas se mantengan saludables. Entre otros índices de vegetación, la plataforma de Monitoreo de Cultivos de Geobristol utiliza un índice de clorofila basado en la banda de borde rojo – ReCl. Puede utilizarse de varias maneras. Por ejemplo, para crear un mapa preciso de un campo para la aplicación de fertilizantes de tasa variable. Tomamos imágenes satelitales multiespectrales de alta calidad de los campos, aplicamos algoritmos y calculamos el ReCl de los cultivos. Puede sonar un poco complicado,