Optimización de la Estrategia de Riego

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En este artículo, veremos cómo optimizar nuestra estrategia de riego utilizando el análisis de imágenes satelitales multiespectrales históricas de nuestros huertos.

Las sondas de humedad y los tensiómetros son herramientas eficaces para el control del riego. Sin embargo, debido a su alto costo, se suelen instalar en puntos específicos del huerto, generalmente uno cada 10 o 20 hectáreas.

Muchas veces vemos que los lugares donde están instalados estos sensores están bien regados, pero no necesariamente ocurre lo mismo con el resto de lo sectores del campo.

En ocasiones, los sensores se colocan en lugares poco representativos, especialmente en parcelas con textura de suelo heterogénea, lo que hace que la lectura del sensor no refleje la realidad del sector de riego.

Entonces, surge la pregunta: ¿existe una forma de determinar cuántos sensores realmente necesitamos y dónde deberíamos instalarlos?

La respuesta es sí y, eso es lo que veremos a continuación.

¿Que es el NDVI?

Una imagen satelital de vigor vegetativo, conocida como NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), mide la reflectancia de la luz del sol en las plantas.

La luz roja es absorbida por las plantas para realizar la fotosíntesis, un proceso en el cual la energía del sol se convierte en energía química, almacenada como ATP (Adenosín Trifosfato), la principal fuente de energía para las plantas.

Cuando una planta refleja poca luz roja, significa que está sana y no tiene problemas. En cambio, si refleja más luz roja, indica que la planta está experimentando algún tipo de limitación o estrés.

El NDVI también emplea la luz infrarroja cercana (NIR), para medir la biomasa. Si los humanos pudiéramos ver el infrarrojo cercano, veríamos las plantas brillando, ya que reflejan aproximadamente el 50% de esta energía.

La relación entre la luz roja y la NIR es lo que permite diferenciar una planta sin limitaciones de otra que presenta problemas.

Las imágenes satelitales que capturan el NDVI generan mapas espaciales de toda la parcela, y si uno va a terreno nos daríamos cuenta de lo que muestra la siguiente figura:

Donde tenemos valores de NDVI más altos observaremos plantas con mayor vigor, mientras que en zonas con NDVI más bajos, veremos plantas más pequeñas e incluso exposición de suelo.

A continuación, veremos cómo estas imágenes pueden ayudarnos a identificar zonas homogéneas de manejo.

Zonas homogéneas de Manejo

El análisis de los mapas históricos de NDVI de nuestros cultivos a lo largo de varios años nos permite identificar patrones consistentes, como zonas que presentan sistemáticamente y en términos relativos, valores bajos de NDVI, lo que sugiere áreas de menor productividad.

La razón habitual de esta menor productividad, si todos los sectores han sido sometidos a las mismas condiciones de riego y nutrición, es la presencia de tipos o texturas de suelo distintos en esos lugares.

Estas zonas representan áreas dentro del campo con comportamientos similares en términos de NDVI.

Por ejemplo, si una zona muestra consistentemente un alto nivel de NDVI a lo largo de muchas temporadas, podemos considerarla como una zona de "alta productividad" o sin limitaciones.

De la misma manera, también existirán zonas con un NDVI consistentemente bajo o moderado.

El resultado es una comprensión más profunda de la variabilidad del suelo y de las condiciones de cultivo del huerto.

Reubicación de sensores por zona

Una vez identificadas las zonas homogéneas de manejo, necesitamos instalar o reubicar (si ya existen) al menos un sensor por cada zona homogénea.

La selección de los puntos de instalación de los sensores se basa en los valores de NDVI medios dentro de cada zona homogénea, asegurando que se coloquen en áreas verdaderamente representativas.

En resumen, el análisis histórico de imágenes satelitales multiespectrales proporciona una herramienta eficaz y de bajo costo para determinar tanto la cantidad de sensores de humedad como su ubicación óptima dentro de un huerto.

Esta estrategia no solo optimiza el riego, sino que también contribuye a una gestión más precisa y eficiente de la producción agrícola.

Este correo ha sido preparado por el Equipo de ViLab | www.vilab.cl