La evolución de la agricultura en las últimas décadas es incuestionable. Diferentes avances tecnológicos han conseguido hacerse un hueco entre el conjunto de herramientas habituales de agricultores de todo el mundo. Uno de ellos ha sido la teledetección, que proporciona información útil sin tener que estar físicamente presente. Además de datos visuales, los satélites cuentan con diferentes sensores que obtienen información en diferentes longitudes de onda. De ahí surgen los índices de vegetación, combinaciones de diferentes longitudes que revelan información oculta a simple vista. El NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) es el más conocido y usado de todos.
Aplicaciones del NDVI
El NDVI es una técnica de teledetección usada para evaluar la presencia, la salud y la densidad de la vegetación en la superficie terrestre por medio de la reflectancia de la luz de las propias plantas. La reflectancia de la luz está directamente relacionada con la cantidad de clorofila, el pigmento que otorga el característico verdor a las plantas. El NDVI se calcula con la siguiente fórmula:
NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red)
NIR hace referencia a la reflectancia de la luz infrarroja cercana y Red es la reflectancia en la longitud de onda del color rojo visible. Los valores del índice NDVI oscilan entre -1 y +1, siendo +1 y sus valores más cercanos – vegetación sana, 0 – suelo desnudo o agua y -1 – ausencia de vegetación. En pocas palabras, el NDVI es un indicador de la salud de la planta, basado en cómo las estructuras celulares reflejan diferentes ondas de luz en las bandas roja visible e infrarroja cercana.
Aunque de forma directa, el NDVI muestra la salud de las plantas, también funciona como indicador indirecto de otra serie de problemas. Por ejemplo, el NDVI puede utilizarse como indicador de la existencia de sequía en una zona o región. Cuanto más hace la fotosíntesis una planta, más productiva es; por el contrario, cuanta menos luz solar absorbe la planta, peor es su salud y menos produce. Analizar los valores del índice NDVI durante un cierto periodo de tiempo y comparar con el valor promedio de la región puede indicar la existencia de problemas en este sentido. Aunque otros eventos climatológicos, como el frío extremo o la nubosidad, pueden arrojar valores NDVI inferiores a la media, una región que no se caracterice por estos problemas y muestre un crecimiento vegetal reducido durante un periodo de tiempo prolongado, con por valores del índice NDVI inferiores a la media, podría definirse como región con sequía o región con problemas de agua.
En esa misma línea funciona la idea de utilizar el índice NDVI como ayuda en la respuesta ante diversas catástrofes naturales, como incendios forestales o fuertes lluvias. En ambos casos, primero, la caída drástica del valor del NDVI en la zona sirve para determinar el área afectada, y segundo, puede usarse para evaluar el progreso de la recuperación de la zona a lo largo del tiempo. En el caso de las fuertes lluvias, puesto que es un problema que se soluciona más rápido que la recuperación tras un incendio forestal, muchos análisis se realizan con los tres índices NDVI (NDVI mínimo, medio y máximo), comprobando la desviación de cada uno de ellos para evaluar los cambios en los eventos de precipitación extrema.
Otras aplicaciones típicas del NDVI son la creación de mapas de prescripción de insumos de tasa variable, la identificación de problemas en los cultivos (tales como enfermedades, plagas o la existencia de malas hierbas) o en la detección de cambios en el uso y ocupación de la tierra.
El índice NDVI y la lucha contra el cambio climático
El NDVI puede dar cierta información, pero cuando se combina con información adicional (por ejemplo, proyecciones climáticas futuras y modelos de aprendizaje automático) se convierte en un poderoso aliado en la importante batalla contra el cambio climático. Pese a que algunos mecanismos de respuesta de la vegetación al cambio climático son inciertos, diversos estudios ya han demostrado que los cambios espaciales en el NDVI están influidos por la temperatura en la región y cómo va variando. No obstante, puesto que los factores climáticos clave que influyen en los valores del índice dependen de la región, es esencial llevar a cabo estudios a escala regional. Así pues, la utilización de tecnología de aprendizaje automático, entrenada a partir de datos meteorológicos de años o décadas anteriores, ofrece la posibilidad de predecir los cambios futuros en el crecimiento de la vegetación en base a las proyecciones climatológicas usadas.
El objetivo principal, pese a todo, sigue siendo la posibilidad de encontrar un modelo que satisfaga también a los estudios a nivel global. La investigación de los aspectos espaciales (a nivel global) y temporales (series temporales) de la relación entre la meteorología y el índice NDVI es básica para poder alcanzar una comprensión global del tema. También sirve como base para entender las tendencias a nivel medioambiental y buscar soluciones integrales en el futuro que engloben al planeta entero.
El índice NDVI es uno de los grandes aliados de la agricultura y silvicultura a día de hoy, y herramienta muy útil para medir ciertas características relacionadas con el medioambiente y el clima. La combinación de este índice con diversos modelos meteorológicos y avances tecnológicos posibilitará el aplicar medidas preventivas contra el cambio climático y minimizar su impacto a nivel mundial.
