Un buen agricultor debe ser capaz de observar. Llegar a la parcela, coger un puñado de suelo, interpretar el color de una hoja o examinarla en busca de visitantes indeseados… en definitiva cualquier anomalía que avise de futuros problemas.
La experiencia es muy útil y el ojo humano aprecia muy bien lo que le queda cerca, pero le falta perspectiva ver qué ocurre en toda la finca o de una campaña a otra. Una manera de conseguirla es observar los cultivos desde el cielo, o mejor aún desde el espacio. Algo que, aunque parece futurista, llevamos haciendo desde 1957, cuando se lanzó el primer satélite artificial.
Hoy en día, la tecnologías de teledetección se han convertido en un aliado clave a la hora de vigilar la salud de los cultivos y otras utilidades que os mostraremos en esta entrada. ¿Estáis preparados?
Qué es y qué aporta la teledetección aplicada a la agricultura
Imagina un par de ojos capaces de captar información inaccesible al ojo humano, de hacerlo continuamente sin cansarse, almacenarla y procesarla para que resulte entendible. Eso es, en esencia, la teledetección: sensores instalados en satélites, aviones o drones que «miran» los cultivos desde las alturas.
Además de la luz visible, estos sensores captan otras longitudes de onda que revelan información muy valiosa: cuánta clorofila tienen las plantas del cultivo, si están pasando sed aunque no hayan dado muestras aún de empezar a marchitarse o si las plantas de una zona concreta no crecen según lo previsto. Algo así como tomar continuamente la temperatura y el pulso a cultivo.
Obviamente, esta tecnología no sustituye al conocimiento de campo que puede tener un técnico o el propio agricultor. Mas bien ayuda a ver patrones que desde el suelo pueden pasar desapercibidos o a mostrar, pixel a pixel, los problemas que el técnico o el agricultor ya sospechan: las fincas no suelen ser homogéneas y dentro de una misma parcela puede haber diferencias en la naturaleza, humedad, compactación, fertilidad, pendiente, drenaje del suelo o también en la incidencia de ciertas plagas.
Contar con esa información permite ajustar las labores agrícolas a las necesidades de cada zona, lo cual permite ahorrar dinero y disminuir la contaminación.
El programa Copernicus y sus satélites Sentinel
Copernicus es el programa de observación de la Tierra implementado por la Agencia Espacial Europea (ESA) y EUMETSAT. Su objetivo es proporcionar datos e información continuos y fiables de la superficie terrestre, los océanos y la atmósfera.
Está compuesto por una familia de satélites, los Sentinel, y una red de sensores desplegados por todo el planeta para recopilar gran cantidad de información que permite optimizar la toma de decisiones en diversos ámbitos: gestión medioambiental, mitigación y adaptación al cambio climático, seguridad y gestión de emergencias y, cómo no, agricultura, ganadería y gestión del territorio.
Dentro de esta familia de satélites, los Sentinel‑2 son los que más interesan a los agricultores, ya que obtienen imágenes ópticas multiespectrales de alta resolución (10×10 metros frente a los 30×30 de Landsat) lo cual permite a las explotaciones más pequeñas beneficiarse también de estas imágenes.
El ITACyL (Instituto Tecnológico Agrario de Castilla y León) ha participado en el proyecto europeo SENSAGRI, que utiliza los datos obtenidos por los satélites Sentinel-1 y Sentinel-2 para generar mapas a escala europea de: cultivos, humedad del suelo y índice de área foliar. Aquí puedes ver un mapa de cultivos de la comunidad autónoma, en el que se ven claramente la zona de viñedos (en rojo), cultivos de cereales de secano (verde y amarillo claro) maíz (marrón anaranjado), pastizales y matorral (verdes azulados). Imagen tomada de aquí https://mcsncyl.itacyl.es/visor_datos
La teledetección en pocas palabras
La teledetección se basa en un principio muy sencillo: cada superficie interactúa con la luz de una manera distinta, y esa «huella» se puede medir y comparar.
Cuando la luz del sol llega a una hoja, no toda tiene el mismo destino. Una parte es absorbida por la planta (principalmente para hacer la fotosíntesis), otra es reflejada de vuelta hacia el sensor, y una pequeña parte atraviesa la hoja. Este reparto no es igual para todas las longitudes de onda que componen la luz: la clorofila absorbe con fuerza el azul y el rojo, pero refleja bastante el verde (por eso vemos las hojas de ese color) y, sobre todo, refleja muchísimo en el infrarrojo cercano, una banda invisible para nosotros pero que detectan sin problemas los sensores de un satélite o un dron.
Lo interesante para nosotros es que la reflectividad (cuánta luz es capaz de reflejar por naturaleza un objeto dado) es muy distinta para la vegetación sana, la que se encuentra estresada, el suelo desnudo o el agua. Y esa diferencia, banda a banda, es lo que permite «leer» el estado de los cultivos o las masas de vegetación desde las alturas.
Cómo se traduce una imagen en información útil: el NDVI y otros índices.
Los datos que toman los sensores se traducen a «índices de vegetación» mediante cálculos matemáticos, que luego serán representados en imágenes. De esta manera es posible saber de una manera más intuitiva lo que está ocurriendo en los cultivos o el terreno donde estos se asientan.
El NDVI (Índice de vegetación de diferencia normalizada),es el más popular. Se basa en que una planta sana tiene baja reflectividad en el espectro visible (RGB) y muy alta en el infrarrojo cercano (NIR).
Imagen e información tomada de EOS DATA ANALYTICS
El NDWI (Índice de agua de diferencia normalizada) nos permite identificar masas de agua y estimar el contenido de agua de la vegetación. Una de sus principales funciones es la localización de parcelas con estrés por déficit de agua. También se utiliza a la hora de registrar el alcance de inundaciones en la tramitación de seguros agrarios.
El MSAVI2 (Índice de vegetación ajustado al suelo modificado) es una variante del NDVI especializada en situaciones en las que hay gran proporción de suelo desnudo, como ocurre en cuando el cultivo está empezando a crecer.
El NDRE (Indice de diferencia normalizada de borde rojo) es mucho más sensible cuando el cultivo ya está más desarrollado. Es un indicador de la clorofila presente en las hojas, la cual está directamente relacionada con el nitrógeno disponible. Por esta razón se utiliza combinado con el NDVI para elaborar mapas de necesidades de fertilizantes nitrogenados.
En base a estos mapas es posible realizar tratamientos localizados en los puntos problemáticos: es posible programar la maquinaria agrícola dotada de GPS para que aplique productos solo en las coordenadas especificadas, lo cual permite reducir notablemente el gasto en abonos nitrogenados (que suponen un importante coste de producción).
¿Sabías que desde 2025 los datos de Sentinel‑2 se utilizan por las administraciones para el seguimiento de la PAC (Política Agraria Común)? Por ejemplo para control de superficies declaradas, verificación de prácticas agrícolas, detección de barbechos, etc.
No hace magia, pero síes una gran aliada
La teledetección aporta datos muy valiosos, pero el criterio agronómico sigue siendo indispensable. Los mapas generados por teledetección no indican qué decisión tomar, pero sí dan la pista sobre dónde mirar primero al mostrar qué zonas se comportan diferente.
Porque los índices de vegetación puede señalar una anomalía, pero no siempre explican la causa: Puede haber estrés hídrico, carencia nutricional, enfermedad, mala nascencia de las semillas o simplemente una diferencia en las características del suelo.
Por esta razón la información procedente de los satélites constituye una excelente herramienta de diagnóstico y seguimiento que alcanza todo su potencial cuando se combina con las fuentes de conocimiento tradicionales.
También hay que tener en cuenta que las imágenes de satélite no siempre están disponibles: la frecuencia de paso determina la disponibilidad de datos en las distintas fases de crecimiento del cultivo. Además, si cuando el satélite pasa por nuestra zona esta está cubierta de nubes, no podrá obtener información útil
Afortunadamente, los drones y sensores instalados en tractores pueden complementar la información aportando un mayor detalle a nivel de parcela, lo cual resulta especialmente útil en explotaciones pequeñas o cultivos leñosos.
