Los 5 motivos por los que Sentinel es el mejor satélite en agricultura

La modernización de la agricultura es una realidad que cada vez avanza más rápido. En la búsqueda de nuevas herramientas que faciliten el trabajo y que aumenten la productividad, el sector ha encontrado un nuevo aliado: la red de satélites Sentinel.

La red de satélites se ha ampliado exponencialmente en los últimos años. Esto permite capturar información y aumentar la apuesta por la agricultura de precisión. Europa no ha querido quedarse atrás y, por ello, ha lanzado al espacio los satélites Sentinel.

¿Quieres saber por qué las imágenes satelitales te ayudan a ser más eficiente? Te explicamos en 5 puntos por qué las imágenes de Sentinel son la mejor opción en agricultura.

¿Qué Satélite elegir? Los orígenes de Sentinel

El uso de satélites ha demostrado ser una de las mejores opciones para el estudio de la tierra y, por eso, Europa no ha querido quedarse atrás.

Unos años antes Estados Unidos lanzó su propia red satelital: Landsat. En 2014 Europa lanzó su conjunto de satélites de la mano de la ESA (Agencia Espacial Europea). Enmarcados en el proyecto de Monitorización Global para la Seguridad y el Medio Ambiente, el número de satélites Sentinel no ha parado de crecer.

Con el uso de imágenes por satélite en tiempo real se consigue tener un control de la tierra desde el espacio. Tiene influencia en la meteorología, geografía o agricultura, por ejemplo.

Con los primeros modelos, los Sentinel-1A y el Sentinel-1B lanzados en 2014 todavía no era posible usarlos en agricultura porque no eran capaces de conseguir imágenes multiespectrales. El lanzamiento del Sentinel 2 en 2015 provocó una revolución en el uso de la tecnología en agricultura. Ahora sí es posible usar las imágenes satelitales para aumentar tu productividad.

Si todavía tienes dudas sobre por qué las imágenes satelitales suponen una mejora en el sector agro o por qué Sentinel es mejor opción que otras alternativas lee los siguientes 5 motivos:

1. Sentinel, la mejor opción para imágenes de agricultura

La agricultura de Europa en general y de España en particular poco tiene que ver con la de Estados Unidos. Por ello, ante problemas propios, soluciones propias.

En Estados Unidos destaca un modelo de agricultura extensiva y, por ello Landsat no consigue la calidad de imagen necesaria para un modelo intensivo.

Landsat toma imágenes con una resolución por píxel de 30 x 30 m. Esto es muy inferior a lo que logran las imágenes de agricultura de Sentinel. El satélite europeo cuenta con una resolución de 10 x 10 m.

¿Por qué esto es importante? Las imágenes Sentinel son más precisas y pueden captar zonas de menor escala. Por ejemplo, aumentan su eficacia en pequeñas parcelas, desiguales, con terrenos con accidentes geográficos, etc. Es decir, es lo que más se adapta a un modelo de agricultura intensiva en la que no solo hay que aumentar la cantidad, sino que la calidad es fundamental.

En resumen, Sentinel 2 es mejor opción para el sector agro porque prácticamente obtienen imágenes de la vegetación en tiempo real y, con ellas, se pueden crear mapas que mejoren la agricultura de precisión.

2. Sentinel actualiza las imágenes de agricultura casi diariamente

En comparación con Landsat, las imágenes de Sentinel también ofrece mejores prestaciones en cuanto a la frecuencia. La opción norteamericana ofrece nuevas fotografías cada 10 días aproximadamente.

Mientras tanto, con Sentinel 2 tendrás nuevas imágenes de tus parcelas cada 4 días. Esto es muy útil de cara a mejorar la toma de decisiones a la hora de aplicar un fertilizante o abono y no dejas nada al azar.

Ramón Jordán, gerente de La Granja de Jordán, dejaba claro por qué el uso de imágenes satelitales es una alternativa vital: «Hasta ahora teníamos que esperar cinco años para ver el campo actualizado. Ahora lo tengo cada tres días y con unas imágenes modernas, que nos encantan».

Además Jordán añade:  “Estuvimos muy cerca de otra opción, pero no me acabaron de convencer sus protocolos de actuación. La comunicación era lenta, las imágenes satelitales no eran buenas y las imágenes de campos no eran actuales”.

3. Aumenta la precisión con imágenes satelitales

Obtener imágenes de satélite en tiempo real ocasiona que, por ejemplo, se pueda comparar el vigor de las parcelas y tener una idea orientativa de la calidad y del rendimiento de cada una. Veámoslo con un caso práctico. En viticultura, como en otros cultivos, tener un control de la maduración y calidad es muy relevante.

Sin embargo, en la práctica la heterogeneidad intraparcelaria hace que haya diferencias sustanciales en cuanto a calidad y rendimiento dentro de una misma parcela. Esto es así aunque se intenten realizar muestreos de la manera más representativa posible.

Mediante las imágenes por satélite en tiempo real podemos tener en cuenta diferencias de vigor al preparar los muestreos y obtener datos más representativos.

4. Mejora tus puntos de control con Sentinel

Con imágenes satelitales a tu disposición, también eres capaz de seleccionar los puntos de control más característicos para obtener una visión más representativa de las parcelas y mejorar la calidad del producto.

Esta funcionalidad de las imágenes Sentinel permite la posibilidad de establecer puntos de control en el mapa a partir de imágenes satelitales. Mediante la App móvil de RawData podemos, por ejemplo, detectar diferencias de vigor en una misma parcela y programar una visita a campo estableciendo como punto de control una zona de menor vigor.

Los técnicos y asesores podréis enseñar al productor que estáis constantemente monitorizando los cultivos y, además, os ahorraréis mucho tiempo en el proceso.

5. Utiliza los mejores mapas y mejora las decisiones

Con las imágenes satelitales no es suficiente. Estos datos deben procesarse y así poder calcular diferentes índices. Los más usados son los siguientes:

NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada)

Es un indicador de biomasa fotosintéticamente activa. Es importante saber que este índice de teledetección se puede empezar a utilizar a partir de que la superficie total del terreno tiene un 30% de vegetación.

SAVI (Índice de Vegetación Ajustado al Suelo)

Este índice de teledetección fue diseñado para poder minimizar la influencia del suelo sobre la vegetación, es decir, corrige los efectos del ruido del suelo como color, humedad, variabilidad, etc. Es muy útil para cultivos en etapa joven o para zonas con baja densidad de vegetación (menos del 15 % de la superficie total).

NDWI (Índice Diferencial de Agua Normalizado)

Es eficaz para detectar masas de agua en la superficie y zonas de elevada saturación de humedad tanto en suelo como en vegetación. Este índice es interesante utilizarlo para tener presentes lagos, ríos, masas de agua en superficie, etc., e incluso para la detección temprana de estrés hídrico en el cultivo.

NDMI (Índice de Humedad Diferenciada Normalizado)

Analiza el contenido de agua en la vegetación. Se debe utilizar cuando queremos detectar zonas con estrés hídrico en la vegetación. Este índice puede utilizarse junto al NDVI para ver si coinciden las zonas de poca vigorosidad con las zonas con estrés hídrico y así verificar ambas imágenes.

Con la combinación de imágenes satelitales y programas de procesamiento es posible medir la intensidad de verde de la planta. De esta manera, mediante cálculos (el índice más usado es NDVI) se pueden hacer mapas de intensidad de verde y con ellos mapas de fertilización. Con ello aumentas la cantidad de datos precisos con los que cuentas y puedes tomar mejores decisiones.

Para aprovecharte de todas las ventajas de las imágenes Sentinel y tomar mejores decisiones infórmate aquí.