Teledetección
Qué es el NDVI y cómo interpretarlo en tu parcela
Si te preguntas qué es el NDVI: es un índice que compara la luz roja y la infrarroja reflejadas por la superficie para estimar cuánta vegetación verde hay y con qué vigor. Se calcula con imágenes de satélite y sirve para comparar parcelas y fechas, pero no es un diagnóstico agronómico.
Qué mide el NDVI y por qué se usa en agricultura
El NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, índice de vegetación de diferencia normalizada) aprovecha un hecho físico sencillo: las hojas sanas absorben mucha luz roja, que usan para la fotosíntesis, y reflejan mucha luz del infrarrojo cercano. Un suelo desnudo, en cambio, refleja de forma parecida las dos. Cuanto mayor es la diferencia entre ambas bandas, más vegetación activa hay en el píxel.
Por eso el NDVI se ha convertido en la referencia de la teledetección agrícola: es barato, se calcula de forma sistemática y permite mirar una parcela entera sin pisarla. Su gran valor está en comparar: una parcela contra otra del mismo cultivo, una fecha contra la anterior, o esta campaña contra las anteriores.
Conviene tener claro desde el principio lo que es y lo que no es. El NDVI describe cobertura y vigor de la vegetación en el momento de la imagen. No identifica una plaga, no mide el estado hídrico de la planta ni dice si falta nitrógeno. Puede dar pistas de que algo ocurre, y entonces toca ir a la parcela a mirar, pero nunca sustituye la observación en campo ni el criterio de un técnico.
La fórmula del NDVI y las bandas de Sentinel-2
La fórmula es NDVI = (NIR − Rojo) / (NIR + Rojo), donde NIR es la reflectancia en el infrarrojo cercano y Rojo la reflectancia en el rojo. Al dividir la diferencia entre la suma, el resultado queda siempre entre −1 y 1 y se compensan en parte las diferencias de iluminación entre imágenes.
Con los satélites Sentinel-2 del programa europeo Copernicus, el infrarrojo cercano es la banda B08 y el rojo la banda B04. Ambas tienen una resolución de 10 metros por píxel, lo bastante fina para parcelas de tamaño medio. Los productos de nivel L2A ya vienen corregidos de los efectos de la atmósfera (reflectancia de superficie), de modo que las imágenes de fechas distintas son comparables entre sí.
Sentinel-2 pasa sobre una misma zona aproximadamente cada cinco días con la constelación completa. Esa es la frecuencia máxima teórica: en la práctica, las nubes reducen mucho el número de imágenes útiles, sobre todo en otoño e invierno.
| Índice | Bandas | Resolución | Qué refleja principalmente |
|---|---|---|---|
| NDVI | B08 (NIR) y B04 (rojo) | 10 m | Cobertura y vigor de la vegetación verde |
| NDMI | B08 (NIR) y B11 (SWIR) | 20 m, remuestreada a 10 m | Contenido de agua de la vegetación (relativo) |
| NDRE | B08 (NIR) y B05 (borde del rojo) | 20 m, remuestreada a 10 m | Contenido de clorofila (relativo) |
| EVI | B08, B04 y B02 (azul) | 10 m | Vigor, con menos saturación en cobertura densa |
Qué valores de NDVI puedes esperar
No existe una tabla universal que diga que un valor es bueno o malo, porque depende del cultivo, de la fase y de cuánta superficie ocupe la copa. Sí hay órdenes de magnitud útiles para orientarse.
El agua y las nubes dan valores cercanos a cero o negativos. El suelo desnudo o con poca cubierta queda en valores bajos, por lo general entre 0,1 y 0,2. Una cobertura vegetal moderada se mueve en valores intermedios, y la vegetación densa y vigorosa, como un cereal en pleno desarrollo o una huerta cubierta, llega a valores altos, por encima de 0,6 o 0,7.
Lo importante es el cambio. Un cereal de invierno sube con el ahijado y el encañado, alcanza su máximo y baja con la maduración. Una parcela que se desvía de esa curva respecto a sus vecinas, o respecto a su propio histórico, merece una visita. Una cifra aislada, sin comparación, dice muy poco.
Nubes, sombras y la máscara SCL
Una nube o su sombra hunden el NDVI sin que la vegetación haya cambiado en nada. Sentinel-2 L2A incluye una banda de clasificación de escena, la SCL, que etiqueta cada píxel: vegetación, suelo no vegetado, agua, sombra de nube, nube de probabilidad media o alta, cirro fino, nieve, entre otras clases.
Un cálculo riguroso descarta los píxeles etiquetados como nube, sombra, nieve o saturados y conserva solo los que son vegetación o suelo descubierto. Después hay que mirar cuántos píxeles de la parcela han quedado útiles. Si de una parcela solo se pueden usar unos pocos píxeles, la media de esa fecha no es fiable y conviene ignorarla.
Esta es una de las comprobaciones más importantes y más olvidadas. Un índice sin su porcentaje de píxeles útiles, sin la fecha de la escena y sin su nubosidad es un número sin contexto.
NDVI en olivar y viñedo: por qué engaña
En cultivos leñosos con marco amplio, como el olivar o el viñedo, un píxel de 10 metros contiene copa, suelo y, a veces, cubierta vegetal entre calles. El valor que obtienes es una mezcla de todo ello. Si la cubierta herbácea está verde en primavera, el NDVI puede subir mucho aunque los árboles no hayan cambiado, y cuando se siega, baja sin que el cultivo tenga ningún problema.
Por eso en leñosos la lectura útil suele ser relativa: comparar la misma parcela en la misma época de años distintos, o comparar parcelas con el mismo manejo de cubierta. Interpretar el valor absoluto es arriesgado. Con la resolución de 10 metros tampoco se distinguen árboles individuales, y los marcos grandes dejan píxeles dominados por el suelo.
Hay herramientas más finas para estos cultivos, pero requieren otras fuentes de imagen y análisis específicos. Para una primera aproximación, el NDVI de Sentinel-2 sigue siendo útil si se leen sus límites. Si trabajas con olivar, mira cómo se organiza la información de la finca en software para olivar.
NDMI, NDRE y EVI: cuándo usar cada índice
El NDVI tiene hermanos que miran otras propiedades. El NDMI usa el infrarrojo de onda corta y está relacionado con el contenido de agua de la vegetación. El NDRE usa el borde del rojo y se relaciona con la clorofila, por lo que se usa para seguir cultivos en fases avanzadas, cuando el NDVI ya se satura. El EVI incorpora la banda azul para reducir la saturación en coberturas muy densas.
Ninguno de ellos es un diagnóstico. Una caída del NDMI no equivale a «falta de riego», y un NDRE bajo no equivale a «falta de nitrógeno»: son señales relativas que hay que contrastar con el riego realizado, la meteorología y la inspección de campo. Las bandas de 20 metros se remuestrean a 10 para combinarlas, así que el detalle espacial real es menor que el del NDVI.
Cómo leer una serie temporal de NDVI
Una única imagen apenas informa. El valor llega con la serie: un punto por fecha útil y una línea que los une. Mira primero la forma general: cuándo empieza a subir, cuándo alcanza el máximo y cuándo baja. Después compara con el histórico de la misma parcela y con parcelas parecidas.
Fíjate en los huecos de la serie. Si faltan semanas por nubosidad, evita sacar conclusiones de ese tramo. Y descarta los puntos con poca superficie útil. Cuando una parcela se separa claramente de las demás sin explicación aparente, anótalo y ve a verla. Si estás empezando a incorporar datos a tu explotación, la guía de agricultura de precisión para empezar propone en qué orden hacerlo.
En AgriData AI puedes calcular NDVI, NDMI, NDRE y EVI por parcela a partir de Sentinel-2 L2A, con la fecha de cada escena, su nubosidad y el porcentaje de píxeles útiles, y compararlos entre parcelas. Consulta la solución de teledetección y NDVI. El cálculo de índices requiere tener configuradas las credenciales gratuitas de Copernicus, y los resultados llevan siempre su aviso de que no son un diagnóstico.
Preguntas frecuentes
¿Qué valor de NDVI es bueno para un cultivo?
No hay un valor universal. Depende del cultivo, de la fase y de la cobertura. Lo útil es comparar la parcela con su propio histórico y con parcelas parecidas de la misma fecha. Un valor concreto aislado, sin referencia ni conocer cuántos píxeles útiles tenía la imagen, no permite sacar conclusiones fiables.
¿Con qué frecuencia se actualiza el NDVI de Sentinel-2?
La constelación pasa sobre una misma zona aproximadamente cada cinco días, pero solo cuentan las imágenes sin nubes sobre tu parcela. En épocas nubosas pueden pasar semanas sin una escena utilizable. Por eso una serie de NDVI siempre tiene huecos y hay que leerla sabiendo cuándo hubo datos útiles.
¿Puede el NDVI detectar plagas o falta de agua?
No de forma directa. El NDVI refleja cobertura y vigor de la vegetación, y muchos problemas distintos producen cambios parecidos. Puede avisar de que una zona se comporta distinto, pero la causa solo se confirma en campo y con ayuda de un técnico. Tratarlo como diagnóstico lleva a decisiones equivocadas.
¿Por qué mi NDVI baja de repente si el cultivo está igual?
Lo más probable es una nube o una sombra de nube sobre la parcela, un cambio en la cubierta entre calles, o una siega. Comprueba la nubosidad de la escena y el porcentaje de píxeles útiles. Si la imagen tiene poca superficie válida, ignora ese punto de la serie y espera a la siguiente fecha clara.
¿Qué diferencia hay entre NDVI y NDRE?
El NDVI usa el rojo y el infrarrojo cercano y se satura con cobertura densa. El NDRE usa el borde del rojo, relacionado con la clorofila, y suele distinguir mejor entre parcelas con cubierta ya muy desarrollada. Ambos son indicadores relativos y ninguno sustituye la inspección en campo.
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