El índice NDMI en el cultivo de soja: Optimizando la gestión hídrica con imágenes satelitales de Sentinel-2, Landsat 8/9 y Pleiades Neo


En la agricultura de precisión, la gestión eficiente del agua es clave para maximizar los rendimientos y garantizar la sostenibilidad del cultivo. El Índice de Diferencia Normalizada de Humedad (NDMI) ha surgido como una herramienta poderosa para monitorear el contenido de humedad en el suelo y la vegetación. Este artículo explora cómo el NDMI puede aplicarse al cultivo de soja utilizando imágenes satelitales de Sentinel-2 (gratuitas desde Copernicus), Landsat 8/9 y Pleiades Neo (privadas) destacando las ventajas y aplicaciones prácticas de cada uno.

¿Qué es el NDMI y por qué es relevante para la soja?

El NDMI mide la humedad relativa en la vegetación combinando las bandas del infrarrojo cercano (NIR) y el infrarrojo de onda corta (SWIR). La fórmula es:

Un NDMI alto indica que la vegetación está bien hidratada, mientras que valores bajos pueden señalar estrés hídrico. Esto es especialmente importante en el cultivo de soja, que es sensible a las variaciones de humedad, sobre todo durante las fases críticas de floración y desarrollo de semillas, el manejo del agua afecta directamente el rendimiento.

Interpretación de los Valores del NDMI

Al igual que otros índices espectrales, sus valores oscilan entre -1 y +1, lo que facilita su interpretación y uso práctico.
Aquí tienes una guía rápida para su interpretación:

Aliados para el monitoreo del NDMI

Sentinel-2 (ESA – Copernicus)

  • Resolución espacial: 10-20 metros.
  • Bandas necesarias: B8 (NIR) y B11 (SWIR).
  • Ventaja principal: Acceso gratuito y disponibilidad global.
  • Ideal para cultivos extensivos y usuarios que buscan soluciones económicas y eficientes.

Landsat 8/9 (NASA/USGS)

  • Resolución espacial: 30 metros.
  • Bandas necesarias: B5 (NIR) y B6 (SWIR-1).
  • Ventaja principal: Acceso gratuito y datos históricos desde 1972.
  • Ideal para agricultores y gestores de recursos en áreas extensas.

Pleiades Neo (Airbus)

  • Resolución espacial: 30 cm.
  • Bandas necesarias: NIR y SWIR (disponibles como imágenes de pago).
  • Ventaja principal: Detalles excepcionales, ideales para monitorear zonas críticas o parcelas pequeñas.
  • Ideal para análisis de alta precisión y proyectos agrícolas avanzados.

Beneficios de aplicar el NDMI al cultivo de soja

  • Monitoreo de estrés hídrico:  Detecta rápidamente áreas con déficit hídrico, permitiendo intervenciones oportunas como ajustes en el riego.
  • Optimización del uso del agua: Ayuda a planificar estrategias de riego de precisión, reduciendo costos y promoviendo la sostenibilidad.
  • Soporte en la toma de decisiones: Los datos del NDMI integrados con sistemas de gestión agrícola permiten identificar tendencias de humedad durante todo el ciclo del cultivo.
  • Evaluación de prácticas agrícolas: Analiza el impacto de prácticas como la rotación de cultivos o el uso de coberturas vegetales en la retención de humedad.

Cómo integrar el NDMI en tu estrategia agrícola

  1. Accede a imágenes satelitales de Sentinel-2 (gratuitas), Landsat 8/9 o Pleiades Neo (disponibles mediante suscripción).
  2. Utiliza herramientas GIS o plataformas SaaS como Graniot para calcular el NDMI y generar mapas detallados.
  3. Integra los mapas en tus decisiones diarias, desde el riego hasta el manejo del suelo.

El NDMI, combinado con imágenes satelitales, es una herramienta esencial para maximizar los rendimientos del cultivo de soja y mejorar la sostenibilidad del manejo hídrico.

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