En condiciones de cobertura del suelo de cultivos discontinuos, como ocurre con muchos cultivos hortícolas (p. ej., frutales y olivos ), la baja resolución espacial de los datos de reflectancia de libre disponibilidad adquiridos de los satélites afecta a su uso agronómico. Cada valor de píxel de reflectancia está influenciado no solo por la respuesta de reflectancia del cultivo objetivo, sino también por el porcentaje de píxel cubierto por el cultivo, ya que el suelo desnudo y/o la vegetación espontánea afectan fuertemente la reflectancia de píxel completo.

En este contexto, cuando el análisis de las condiciones del cultivo es el objetivo agronómico principal, un grupo de investigadores pertenecientes al Consejo Nacional de Investigación de Italia y de la Universidad de Florencia han publicado un artículo bajo el título “Direct and indirect ground estimation of leaf area index to support interpretation of NDVI data from satellite images in hedgerow olive orchards”, que han analizado la medición del índice de área foliar (LAI), que respalda la estimación del área cubierta por el cultivo discontinuo, y que podría representar un paso crucial para ayudar a la interpretación de los datos espectrales de detección remota. datos que incluyen índices de vegetación relacionados.

Trabajo de campo

Desde esta perspectiva, se ha llevado a cabo un experimento de campo en un olivar en seto superintensivo de 8,30 ha, monitorizando (i) la variación del NDVI a partir de una cuadrícula de 830 píxeles de las imágenes Sentinel-2 (10×10 m) durante dos años (2020 –2021); (ii) LAI estimado por medición destructiva, y (iii) LAI estimado por transmitancia de luz al nivel del suelo debajo del cultivo medido por un instrumento de campo comercial de bajo costo (LAI-Pen LP 100) con dos sensores de luz (400 - 700 nm y 400 - Bandas de 500 nm).

El NDVI medio elaborado a partir de imágenes Sentinel-2 y referido a todo el huerto, varía de 0,28 a 0,81, a lo largo de los dos años, y se mantuvo bastante estable durante los meses de verano de cada año (0,28–0,36 en 2020 y 0,39–0,41 en 2021) . LAI estimado por mediciones destructivas en plantas individuales, osciló entre 2,17 y 4,38. LAI estimado por LAI-Pen, estuvo fuertemente relacionado con LAI estimado por mediciones destructivas (R 2 =0.9473 n  = 9)

Finalmente, la media de las medidas del LAI-Pen referidas a todas las plantas ( n  = 16) incluidas en cada píxel de la grilla de medidas de Sentinel 2, resultó directamente correlacionada con los valores de NDVI de los píxeles recogidos en la misma fecha.

Principales conclusiones

En este artículo se discuten dos métodos para la medición de LAI en olivar en seto superintensivo. Por primera vez se propone como método para la estimación del LAI la aplicación de datos de transmitancia de luz medidos en las proximidades de la planta con un instrumento de lectura rápida. Esto allana el camino para utilizar este tipo de instrumento para estimar una variable estratégica como LAI para el modelado de cultivos.

El número restringido de píxeles con un LAI promedio para todas las plantas, debido a los procedimientos manuales involucrados en el experimento, limita la posibilidad de inferir directamente la interpretación de los datos de NDVI de baja resolución espacial para el olivar. Sin embargo, los resultados sugieren la oportunidad de integrar la medición del nivel del suelo, potencialmente realizada a través de vehículos no tripulados , y datos de reflectancia de satélite disponibles gratuitamente, extendiendo su uso también para cultivos afectados por interferencias de fondo como los olivares.