Preguntas Frecuentes
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¿Qué son las imágenes NDVI?
NDVI - Índice de vegetación de diferencia normalizada o Índice de vegetación de diferencia normalizada, es el resultado de la interacción de la radiación del sol en objetivos terrestres. Para la agricultura, actúa directamente en la medición del estado de los cultivos, ya que calcula la energía reflejada por la vegetación, a través de sensores, generando imágenes y mapas de la variabilidad del desarrollo de los cultivos.
En el monitoreo del lote, podemos utilizar diferentes imágenes de satélite. Climate FieldView™️, por ejemplo, proporciona a los productores tres tipos de imágenes y algunas de ellas con sus propios índices de medición, como el CCI (Índice de Cultivos de Climate).
¿Cómo obtener imágenes NDVI?
Las imágenes de NDVI se pueden obtener a través de sensores, que son capaces de capturar el nivel de reflectancia de las plantas, instaladas en satélites, drones y otros equipos. Al contratar servicios de plataformas agrícolas digitales, el productor puede tener acceso a diferentes tipos de imágenes satelitales. Cómo Climate FieldView™️, que ofrece 3 tipos diferentes: imagen real, mapa de vegetación y mapa de monitoreo.
¿Qué es y para qué sirve el cálculo del NDVI?
Para calcular el NDVI se toma la energía reflejada por las plantas, y por eso el interés dentro de la agricultura. Esto se debe a que, una vez que la radiación llega a la vegetación y se refleja, puede ser captada por diferentes tipos de sensores. Así, el cálculo del NDVI sirve para aportarle al productor un análisis de su lote, por ejemplo, en el seguimiento del desarrollo del cultivo, identificando si existen variaciones que no podrían ser identificadas a simple vista, todo a través de imágenes y mapas, basados en datos reales.
¿Cuáles son las principales aplicaciones del NDVI en la agricultura?
Las imágenes satelitales del NDVI se pueden utilizar para analizar la salud de los cultivos en prácticamente todos los cultivos agrícolas en los que el productor esté interesado en seguir el desarrollo de sus lotes, monitorearlos e identificar puntos de variabilidad. Su uso también ayuda en el manejo de diferentes datos y sus posibles correlaciones, tales como: densidad de plantas, variabilidad en el crecimiento, tendencias de productividad del ambiente, ventana de siembra, aplicación diferencial, tipos de manejo, etc.
