Patatas en Pendleton

Cuandotodo se junta, se obtienen conocimientos de valor incalculable. En el Drone Rodeo de Pendleton, Oregón, demostramos que, para dar sentido al NDVI, el contexto es crucial, y las capas compuestas de color ayudan a rellenar los espacios en blanco con detalles contextuales clave.

Stahl Farms proporcionó el campo: un pivote de patatas de 80 acres en el campo de pruebas de UAS de Pendleton. El objetivo: explorar, probar y aplicar la tecnología agrícola de precisión más avanzada para proporcionar análisis precisos, útiles y reveladores.

Comenzó con la recopilación de datos. ATI equipó su dron AgBot con una cámara multiespectral calibrada RedEdge de la serie MicaSense y produjo varios mapas georreferenciados y herramientas analíticas, incluidos varios compuestos de color e índices de vegetación (como NDVI).

AgBot y RedEdge

Ahora bien, el NDVI es un buen comienzo, pero si realmente quieres saber qué está pasando, tienes que meterte en la maleza (literalmente). Estas herramientas no sustituyen a la exploración sobre el terreno, sino que la orientan. “Sirve para indicar dónde puede haber un problema, pero no dice nada sobre la naturaleza del mismo”, afirma el experto en teledetección John Sulik.

“El NDVI es un gran comienzo, pero si realmente se quiere saber qué está pasando, hay que meterse en la maleza (literalmente).

Por ejemplo, en una parte del campo, el mapa NDVI exponía una mancha verde sana rodeada de una débil mancha amarilla. Cualquier agrónomo podría mirar los datos y suponer razonablemente que esta zona contenía patatas sanas rodeadas de cultivos menos sanos, pero todo lo que el Dr. Sulik encontró fueron hermosas y sanas malas hierbas. “Había dos tipos de estructuras foliares: maleza de hoja ancha y gramíneas. Las de hoja ancha suelen ser más planas y por eso ese parche tiene un NDVI muy alto. Las gramíneas son más verticales y no reflejan mucha luz infrarroja cercana”.

Un análisis más detallado de los datos del campo de patatas reveló aún más cosas. La capa del mapa de clorofila puso de relieve la variabilidad en el campo que no aparecía en el NDVI ni en las imágenes aéreas en color estándar (RGB). Efectivamente, un análisis de los tipos de suelo reveló que las zonas insalubres de la parte oriental tenían un suelo más arenoso que el resto del campo. En este caso, poder ver su ubicación GPS en el mapa supuso una gran diferencia: “No es divertido caminar por un pivote de 80 acres en suelo franco arenoso. Si sabes exactamente dónde tienes que ir en ese campo, te ahorras un montón de esfuerzo”, dijo.

El Dr. Sulik también comparó los datos de RedEdge capturados por Digital Harvest sobre el mismo campo de patatas en dos fechas distintas y descubrió unas pocas zonas que mostraban una pérdida drástica del NDVI en el transcurso de unas 3 semanas. ¿Ha sido por exceso de agua o por falta de ella? ¿Fue culpa de una carencia de nutrientes?

“Si quieres un dispositivo cuantitativo… entonces quieres un índice. Si quieres empezar a interpretar un mapa, es mejor que te hagas con un compuesto.

– Dr. John Sulik

 

Utilizó la capa compuesta de color NRG para resaltar la variabilidad y destacar la información de la imagen textural que simplemente no existe en índices como el NDVI. Utilizando NRG, pudo ver claramente un suelo más oscuro y húmedo en la zona problemática. Al explorar la zona, confirmó la presencia de agua estancada. “Si quieres un dispositivo cuantitativo para elaborar prescripciones… entonces quieres un índice. Si quieres empezar a interpretar un mapa, lo mejor es un compuesto”, afirma el Dr. Sulik.

     

 

El compuesto de color NRG muestra más claramente lo que el mapa NDVI no: que la zona de bajo NDVI detectada es en realidad un exceso de agua que ha matado las plantas. El color morado oscuro en el NRG indica zonas de suelo saturado de agua.

Para crear algunos de los compuestos de color más útiles, como el NRG, la cámara que utilices no sólo debe captar el infrarrojo cercano y la luz roja, sino también la luz verde (por cierto, la “G” de NRG significa “Verde”). Se podría pensar que esto es lo habitual, pero muchas cámaras convertidas populares están diseñadas teniendo en cuenta el NDVI (que no utiliza luz verde en absoluto), por lo que a menudo la banda verde se filtra por completo o, cuando no es así, tiene demasiado ruido para ser útil.

“Las distintas bandas permiten crear composiciones de color diferentes, que resaltan distintos tipos de variabilidad”, dice el Dr. Sulik. “Te ayuda a razonar y a pensar cómo vas a explorar o cuál puede ser el problema”.