🌱 Kc satelital a partir de NDVI

Durante años, los agricultores han estimado la demanda hídrica de sus cultivos usando coeficientes de cultivo (Kc) tomados de tablas como FAO 56 o ensayos experimentales.

Aunque útiles como referencia, estos valores fueron calculados en condiciones ideales: suelos profundos, sin limitaciones hídricas, cultivos uniformes y climas estables.

En la práctica, esos Kc de tabla no reflejan la enorme variabilidad que existe entre campos, sectores, variedades o temporadas.

Factores como la edad del cultivo, el sistema de conducción, el estado nutricional o el clima local pueden hacer que el Kc real de un sector sea muy distinto al valor “promedio” recomendado.

Por eso, hoy existe una alternativa más ajustada a la realidad: estimar el Kc directamente desde imágenes satelitales, usando el NDVI como indicador del desarrollo vegetativo del cultivo.

📊 ¿Cómo se calcula el Kc desde el NDVI?

Una fórmula validada y ampliamente utilizada es:

Este modelo permite estimar el Kc basal, es decir, la demanda hídrica del cultivo en condiciones óptimas, en función del nivel de desarrollo vegetativo capturado por el NDVI.

La gran ventaja es que este valor puede actualizarse semana a semana, reflejando lo que realmente está ocurriendo en cada sector del campo, no lo que “debería” estar pasando según el calendario.

🔬 ¿Qué respaldo tiene esta metodología?

• Validación científica: Estudios en frutales y hortalizas han mostrado correlaciones fuertes (R² entre 0,7 y 0,9) entre NDVI y Kc basal.

• Casos reales: Paltos, cítricos, olivos, viñas, nogales y almendros han aplicado esta metodología para ajustar riegos con mayor precisión.

• Impacto medido: En campos reales, el uso del Kc satelital ha permitido reducir entre un 10% y un 25% el volumen de agua aplicado, sin comprometer rendimiento ni calibre.

🍋 Aplicación en frutales de hoja perenne

En especies como olivos, paltos y cítricos, el NDVI permite:

• Detectar aumentos en la demanda hídrica por brotación o floración.

• Identificar sectores con menor desarrollo vegetativo que requieren menos agua.

• Ajustar riegos por cuartel en base a diferencias reales.

🍇 Aplicación en frutales caducos

En almendros, nogales, vides o cerezos, el NDVI permite:

• Detectar el inicio de la brotación tras el reposo invernal.

• Observar el peak vegetativo.

• Identificar el momento de senescencia post-cosecha.

Esto permite modificar el Kc por etapa real del cultivo, en lugar de seguir un calendario genérico.

⚠️ ¿Y en la práctica? Limitaciones reales en campo

Aunque técnicamente lo ideal es ajustar el Kc semanalmente, muchos campos tienen turnos de riego ya definidos, y cambiar la duración semana a semana no siempre es viable.

Principales desafíos:

1. Turnos fijos por sector, organizados semanalmente.

2. Limitación de recursos humanos o automatización.

3. Cambios frecuentes pueden generar desconfianza operativa si no se justifican claramente.

🟡 ¿Qué recomendamos?

Mejor aplicar bien un ajuste mensual, que intentar uno semanal que nadie ejecuta.

🛰️ Ejemplo numérico aplicado

Veamos cómo esto se traduce en la práctica con un caso real...

En un campo de cítricos en Melipilla, el NDVI bajó de 0,72 a 0,64 en dos semanas.
Cálculo de Kc:

• Semana 1: Kc = 1,44 × 0,72 – 0,1 = 0,93

• Semana 2: Kc = 1,44 × 0,64 – 0,1 = 0,82

El riego estaba fijo en 7,5 mm/día, pero con el nuevo Kc, la demanda real era de 6,6 mm/día.
Diferencia: 0,9 mm/día × 12 ha = 108 m³ diarios, es decir, 108.000 litros de agua al día.
En una semana, esto suma más de 750.000 litros de agua aplicada en exceso en ese sector, sin justificación agronómica.

🧪 Validación en terreno: lo que vimos en la calicata

En ese mismo sector, se realizó una calicata para observar el perfil de humedad del suelo. A 30 cm, el bulbo húmedo estaba completamente saturado, y a 50 cm había signos de percolación.

Esto confirmó que el Kc satelital estaba más alineado con la realidad del cultivo que el riego programado.

✅ Conclusión

Cuando se combina con observaciones simples en terreno, como una calicata o una lectura de humedad, se convierte en una guía confiable para ahorrar agua sin arriesgar el rendimiento.

🚀 ¿Quieres ajustar el riego según lo que realmente necesita cada sector?

En ViLab usamos imágenes satelitales diarias y análisis por cultivo para estimar el Kc real de cada cuartel y detectar sobreriegos o déficits con respaldo técnico.

💬 ¿Te gustaría aplicar esto en tu campo? Escríbenos a [email protected] y te mostramos cómo empezar.