Índices de vegetación de luz visible para una agricultura moderna

La agricultura en México enfrenta factores que limitan la producción de alimentos, tales como incremento de la temperatura, sequías prolongadas, lluvias erráticas, temperaturas extremas, incremento de las poblaciones de plagas y enfermedades, incremento de la población humana, erosión de los suelos y un acelerado cambio de uso agrícola a otros usos.

Fotografía: Ortofotografía de una parcela experimental de trigo para determinar dosis óptimas de nitrógeno

El gran reto es producir más alimentos con menos superficie agrícola y con más factores limitantes; por ello la modernización de los procesos productivos es una actividad urgente. Entre las nuevas metodologías para mitigar estos factores está la agricultura de precisión, que permite generar información para el desarrollo óptimo de los cultivos en cuanto a sus necesidades nutricionales e hídricas, así como cualquier tipo de estrés limitante de la producción, aplicando para cultivos completos, áreas específicas y plantas individuales.

En el INIFAP atendemos esta problemática mediante la aplicación de índices de vegetación de luz visible calculados a partir de fotografías de los cultivos capturadas con el dron DJI Phantom 3 Pro con cámara 4K. Las fotografías se rectifican ortogonalmente, es decir que se eliminan las desviaciones angulares debidas a la forma física del lente de la cámara y se crea una ortofotografía, que es como un rompecabezas que se construye con las fotografías individuales.

Fotografía: Espectro electromagnético que muestra la zona de luz visible. Longitudes de onda para los colores primarios azul, verde y rojo.

Una característica de la ortofotografía es su representación real de las áreas fotografiadas, por lo cual es posible medir longitudes, áreas y volúmenes de los cultivos con alta precisión. Sobre estas imágenes se calculan índices de vegetación de luz visible mediante la estimación de la reflectancia de los colores rojo, verde y azul (espectro RGB). Tres de los índices más útiles son GLI (Green Leaf Index), TGI (Triangular Greenness Index) y VARI (Visible Atmospherically Resistant Index), cuyas fórmulas son:

.     .  

Donde r, g y b representan la reflectancia de los colores rojo, verde y azul.

Aplicación

Generalmente las plantas tienen follaje de color verde. Con los índices de vegetación se puede analizar cualquier evento, estresante o no, que modifique este color, por ejemplo:

• Sequía o exceso de agua
• Altas o bajas temperaturas
• Deficiencias nutricionales
• Presencia de plagas y enfermedades
• Estimación de biomasa
• Predicción de rendimiento
• Estimación de densidad de plantas

Logros

La correlación de los índices de vegetación con los factores que inciden en el desarrollo de los cultivos ha demostrado resultados benéficos, como:

• Determinación de dosis óptimas de nitrógeno para su uso racional.
• Eliminación de reabono tardío en maíz como una práctica innecesaria
• Determinación de la proporción avena-ebo para maximizar el forraje
• Determinación de la fecha precisa para predecir rendimiento de trigo.
• Determinación de las fechas en que se debe aplicar el reabono de nitrógeno en trigo, así como de sus dosis óptimas para evitar pérdidas.
• Determinación de la mejor fuente de fósforo para frijol pinto.
• Identificación de líneas experimentales de frijol tolerantes a baja disponibilidad de fósforo, sequía y estrés combinado sequía-calor.

Conclusión

Estos trabajos se están realizando con éxito en la región del Bajío, pero deben extenderse a todo el país para colaborar en la modernización de la agricultura e incrementar la producción de alimentos. Para ello, es necesario establecer interacción con otras instituciones, como asociaciones de productores, universidades estatales, Tecnológico Nacional, entre otras.

INFORMACIÓN

Dr. Víctor Montero Tavera / [email protected]

M. en C. Andrés Mandujano Bueno / mandujano.andré[email protected]

CIRCE Campo Experimental Bajío