La capacidad de monitorear de forma remota el estado hídrico de los cultivos, el estrés hídrico y la disponibilidad de agua es un componente clave de la gestión de cultivos basada en teledetección.
Estas herramientas se utilizan ampliamente en la agricultura de precisión, la silvicultura y la gestión del riesgo de desastres naturales.
Su importancia sigue aumentando a medida que crece el riesgo de fenómenos meteorológicos extremos y las condiciones climáticas para la producción agrícola se deterioran en muchas regiones del mundo.
A continuación, analizaremos estos índices según su implementación en la plataforma OneSoil.
Tres índices de teledetección ampliamente utilizados —el Índice Diferencial Normalizado de Humedad (NDMI), el Índice de Humedad del Suelo (SMI) y el Índice Diferencial Normalizado de Agua (NDWI)— suelen tratarse erróneamente como si fueran intercambiables. En realidad, se basan en diferentes mecanismos físicos, reflejan distintos componentes del ciclo del agua dentro del sistema suelo–planta y, por lo tanto, requieren una interpretación diferente.
💧 Índices de humedad y contenido de agua
Índice | Descripción | Mejor uso |
NDMI (Índice Diferencial Normalizado de Humedad) | Estima el contenido de humedad de las plantas. | Detección de sequía o necesidades de riego. |
SMI (Índice de Humedad del Suelo) | Mide directamente la humedad del suelo. | Evaluación de la disponibilidad de agua en las primeras etapas. |
NDWI (Índice Diferencial Normalizado de Agua) | Destaca las aguas superficiales y las zonas con alta humedad. | Análisis de inundaciones o encharcamientos. |
🌿 NDMI - el que más utilizarás
El NDMI muestra el contenido de agua dentro de las plantas. Funciona porque el agua de las células interactúa de forma diferente con el infrarrojo cercano y el infrarrojo de onda corta, y el contraste entre estas dos bandas sirve como indicador directo de qué tan bien o mal está abastecido de agua el cultivo.
Por qué es importante: permite detectar el estrés hídrico antes de que puedas verlo. Un cultivo puede mantener su color —y su NDVI— mientras la turgencia ya está disminuyendo. Cuando las hojas cambian visiblemente, ya has perdido el momento en que esta información podía ayudarte a tomar medidas.
La desventaja: necesita hojas. Cuando la cobertura vegetal es escasa o al principio de la campaña, cuando la señal del suelo desnudo predomina en la imagen satelital, las lecturas del NDMI están menos relacionadas con el cultivo.
El NDMI ayuda a los agricultores a monitorear el estado hídrico de los cultivos y observar cómo cambia durante la campaña.
Detección del estrés hídrico
Una disminución del NDMI puede mostrar las zonas donde los cultivos empiezan a sufrir por falta de agua. Esto puede ocurrir antes de que el estrés sea claramente visible en el campo.
Mejora del riego
El NDMI ayuda a identificar las partes más secas del campo y comprobar cómo responden los cultivos al riego o a las precipitaciones. También puede servir de apoyo para el riego de dosis variable.Detección del exceso de humedad
Después de lluvias intensas, unos valores de NDMI inusualmente altos pueden señalar zonas con demasiada humedad o posibles encharcamientos.Mejor monitoreo del campo y planificación de la cosecha
El NDMI puede mostrar qué partes del campo se secan más rápido o permanecen más húmedas. Estas zonas pueden revisarse primero o tenerse en cuenta al planificar las labores de campo y la cosecha.
La información más útil suele obtenerse comparando los mapas de NDMI a lo largo del tiempo, y no a partir de una sola imagen.
1. Mayo — trigo cultivado en un campo con condiciones de suelo heterogéneas. Las zonas con menor disponibilidad de agua para el cultivo son claramente visibles.
2. 30 de junio — cultivo de cereales próximo a la madurez. Una parte del campo todavía muestra niveles de humedad del cultivo muy altos. Esta diferencia es difícil de distinguir en una imagen en color real.
3. Aumento de los valores de NDMI en todo el campo después de las precipitaciones del 18 de abril.
¿Cuándo es menos útil el NDMI?
El NDMI es menos fiable cuando la cobertura vegetal es escasa y una parte importante del suelo desnudo es visible para el sensor satelital.
Como el NDMI es principalmente sensible al contenido de agua de la vegetación, resulta menos útil cuando la señal del satélite está muy influenciada por el suelo expuesto.
En estas condiciones, el SMI puede proporcionar información más relevante.
Preguntas frecuentes sobre el NDMI
¿Qué es el NDMI?
¿Qué es el NDMI?
El NDMI (Índice Diferencial Normalizado de Humedad) es un índice basado en datos satelitales que se utiliza para monitorear el contenido de agua de la vegetación.
¿Cuál es la fórmula del NDMI?
¿Cuál es la fórmula del NDMI?
Se basa en las propiedades ópticas específicas de las hojas de las plantas en dos regiones del espectro electromagnético: infrarrojo cercano (NIR, aproximadamente 780–860 nm) e infrarrojo de onda corta (SWIR, aproximadamente 1550–1750 nm).
Las diferencias en la absorción y dispersión de la radiación en estas longitudes de onda, especialmente las relacionadas con el agua contenida en los tejidos vegetales, permiten evaluar el estado hídrico del cultivo.
NDMI = (NIR − SWIR) / (NIR + SWIR)
¿Cómo se debe interpretar el NDMI?
¿Cómo se debe interpretar el NDMI?
En general, los valores más altos de NDMI indican una mayor humedad de la vegetación, mientras que los valores más bajos pueden indicar cultivos más secos o un estrés hídrico en desarrollo.
💧 SMI - el especialista de las primeras etapas
El Índice de Humedad del Suelo (SMI) se utiliza para evaluar las diferencias en la humedad del suelo y la disponibilidad de agua para los cultivos. A diferencia del NDMI, que refleja principalmente la humedad de la vegetación, el SMI combina información sobre la temperatura de la superficie terrestre y la cobertura vegetal.
Es especialmente útil en las primeras etapas de crecimiento, cuando los cultivos todavía son pequeños y gran parte de la superficie del suelo es visible. El SMI puede ayudar a identificar zonas secas, monitorear la respuesta a las precipitaciones o al riego y detectar partes del campo donde la disponibilidad de agua puede convertirse en un factor limitante.
Como el SMI se calcula a partir de datos satelitales con una resolución espacial de 20 m*, los mapas resultantes pueden parecer menos detallados que algunos otros índices de vegetación o humedad. Por lo tanto, el SMI es más adecuado para identificar* patrones de humedad más grandes y zonas del campo que para detectar pequeñas variaciones dentro del campo.
Preguntas frecuentes sobre el SMI
¿Qué muestra el SMI?
¿Qué muestra el SMI?
El SMI se utiliza para destacar las diferencias en las condiciones de humedad dentro del campo, especialmente cuando la cobertura vegetal es limitada y la superficie del suelo tiene una mayor influencia sobre la señal del satélite.
¿Cuál es la fórmula del SMI?
¿Cuál es la fórmula del SMI?
El SMI utiliza dos bandas espectrales de Sentinel-2: B8A (NIR) y B11 (SWIR):
SMI = (SWIR − NIR) / (SWIR + NIR)
El contraste entre la reflectancia del infrarrojo cercano y del infrarrojo de onda corta ayuda a identificar diferencias relacionadas con las condiciones de humedad.
¿Cómo se debe interpretar el SMI?
¿Cómo se debe interpretar el SMI?
El SMI se utiliza mejor para comparar diferentes zonas dentro del mismo campo y realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo, en lugar de basarse en un único umbral universal.
¿Cuál es la resolución espacial del SMI?
¿Cuál es la resolución espacial del SMI?
Las bandas B8A y B11 de Sentinel-2 tienen una resolución espacial nativa de 20 m. Esto significa que el SMI proporciona menos detalle espacial que los índices basados en bandas de Sentinel-2 de 10 m, pero sigue siendo adecuado para identificar patrones de humedad más grandes dentro de los campos agrícolas.
🌧️ NDWI - una pregunta completamente diferente
Aplica el NDWI a un campo de trigo sano y el resultado puede parecer extraño: plano, negativo y casi uniforme en una amplia variedad de condiciones del cultivo. No está roto. En la formulación que utiliza OneSoil —la de McFeeters— está diseñado para detectar agua superficial, no para describir el estado del cultivo.
Por qué es importante: si tienes problemas de inundación en el campo —después de lluvias prolongadas o tras el invierno— el NDWI permite localizar las zonas con agua acumulada. Esta es la diferencia entre estimar las pérdidas y medirlas, y puede aplicarse desde un solo campo hasta una región entera.
La desventaja: no es una capa que indique el estado del cultivo, y utilizarla como tal es uno de los errores más costosos que puedes cometer al interpretar estos índices.
En agricultura, este índice es especialmente útil para la detección rápida y clara de agua superficial, zonas inundadas, encharcamientos y acumulaciones de agua dentro de los campos.
5. NDWI de un campo cubierto de trigo.
6. Comparación del NDWI y el NDMI en una escena con agua superficial.
El NDWI delimita claramente las zonas cubiertas por agua. En la misma escena satelital, el índice de humedad NDMI muestra una variabilidad mucho mayor en la superficie terrestre, lo que dificulta distinguir el agua superficial o las zonas inundadas.
Preguntas frecuentes sobre el NDWI
¿Qué muestra el NDWI?
¿Qué muestra el NDWI?
El NDWI se utiliza principalmente para detectar agua superficial, incluidas zonas inundadas, agua estancada y zonas encharcadas.
¿Cómo se calcula el NDWI?
¿Cómo se calcula el NDWI?
El NDWI de McFeeters utiliza las bandas verde e infrarrojo cercano (NIR):
NDWI = (GREEN − NIR) / (GREEN + NIR)
¿Cómo se debe interpretar el NDWI?
¿Cómo se debe interpretar el NDWI?
En general, los valores positivos más altos están asociados con agua superficial, mientras que la vegetación y el suelo seco suelen presentar valores más bajos o negativos.
¿Para qué se utiliza el NDWI en agricultura?
¿Para qué se utiliza el NDWI en agricultura?
Sus principales usos son la detección de inundaciones, encharcamientos, acumulaciones de agua y zonas húmedas dentro de los campos, especialmente después de lluvias intensas.
¿Por qué el NDWI suele ser negativo en los campos de cultivo?
¿Por qué el NDWI suele ser negativo en los campos de cultivo?
Porque el índice está diseñado principalmente para separar el agua superficial de la tierra y la vegetación. Por lo tanto, un cultivo sano no tiene por qué presentar un valor de NDWI positivo.
🧑🌾 Por qué esta diferencia no es solo teórica
Después de la lluvia, el índice de humedad aumenta en todo el campo. Eso es el tiempo meteorológico.
Un cambio uniforme te indica lo que cayó del cielo. Solo una diferencia que persiste entre distintas fechas te dice algo sobre el suelo.
Si analizas una sola fecha sin tener este contexto en cuenta, el mapa puede parecer mostrar una mejora cuando en realidad nada ha cambiado en el campo. Si eliges el índice equivocado para la situación, no obtienes una respuesta menos precisa: obtienes una respuesta incorrecta, presentada con la misma confianza que una correcta.
🛰️ Verlos uno al lado del otro
Los tres índices responden a preguntas diferentes y solo son realmente útiles cuando puedes compararlos. Los tres están disponibles para el mismo campo y la misma fecha, a un toque de distancia en OneSoil. Además, recientemente hemos mejorado la visualización del NDMI, SMI y NDWI, por lo que las diferencias entre ellos son mucho más fáciles de interpretar.
Nuestro equipo de I+D probó la actualización con todo tipo de campos: terrenos de regadío en Oriente Medio, explotaciones agrícolas europeas, arrozales en Asia y muchos otros.