BSL - abreviatura de: UAV. También conocido como avión no tripulado o dron.

Nube de puntos - Conjunto de puntos que representan la geometría de un objeto o de toda una zona. Puede ser el producto final de un proceso fotogramétrico, sin embargo, lo más frecuente es que se utilice como componente para crear otros estudios: ortomosaicos, modelos numéricos del terreno o modelos 3D.

Las nubes de puntos también permiten analizar los volúmenes de biomasa en aplicaciones agrícolas y forestales y los volúmenes de escombreras y vertederos en aplicaciones industriales.

Defoliación: privación de las hojas de una planta debido a factores externos o productos químicos. La causa más frecuente son las plagas de insectos, las enfermedades de las plantas o los defoliantes (p. ej.: tiourea, clorato sódico).

Herbicidas: un tipo de producto fitosanitario dedicado al control de las malas hierbas.

Fotogrametría - es la rama de la ciencia que se ocupa de la "transferencia" de objetos y áreas reales a una forma virtual. Para ello utiliza fotografías tomadas desde el suelo con una cámara, o desde el aire con cámaras instaladas a bordo de un BSL.

Para reconstruir la geometría de la zona de interés, las imágenes recogidas durante una incursión fotogramétrica deben ser procesadas por un software adecuado. Éste encuentra los puntos comunes en las fotografías y, basándose en ellos, alinea todas las imágenes para, a continuación, empezar a reconstruir la geometría de la zona de interés en una forma y dimensión correspondientes a las reales.

Los productos del proceso de fotogrametría son: Nube de Puntos, Modelo Numérico del Terreno, Ortofotomapa.

Cámara multiespectral: es un tipo de cámara capaz de captar la luz en diferentes rangos del espectro, incluso fuera del rango visible para el ojo humano (por ejemplo, infrarrojo cercano o ultravioleta).

Las cámaras multiespectrales proporcionan más información sobre los objetos y el entorno que los sensores tradicionales. Por eso se utilizan cada vez más en agricultura de precisión, silvicultura, control medioambiental e incluso vigilancia de zonas verdes urbanas.

Lo más habitual es que adopten la forma de un conjunto de sensores con varias lentes, en el que cada sensor capta por separado la luz en un espectro muy estrecho para luego almacenarla como una imagen independiente en una tarjeta de memoria.

Mapas RGB - Las imágenes de este tipo reproducen la composición natural de los colores que ve el ojo humano. También se conocen como imágenes de luz visible o de color verdadero (TCI - True Color Image). Una imagen RGB es una trama compuesta por tres canales: Rojo (R - Red), Verde (G - Green) y Azul (B - Blue), combinados en ese orden, que representan el espacio de color tal y como lo ve el ojo humano.

Las imágenes RGB sirven principalmente como base para medir y clasificar objetos sobre el terreno. No son lo mismo que los mapas indicadores y no pueden (sin procesamiento previo) servir de base para elaborar, por ejemplo, mapas de aplicación a partir de ellas. Los rásters RGB son multicanales y sus píxeles representan la composición de brillo de los 3 canales superpuestos en un lugar determinado.

Mapa deaplicación: mapa creado a partir de un mapa indicador que es una "instrucción" para el esparcidor o pulverizador que informa a la máquina sobre la cantidad de dosis que debe aplicarse en una sección determinada del campo.
El mapa de aplicación adopta la forma de archivos en formatos KML, Shapefile o ISO-XML.

El mapa termográfico determina la temperatura de cada píxel registrado en él. Permite evaluar la temperatura y la humedad de la capa superficial del suelo y examinar el grado de transpiración de las hojas. Los valores de temperatura más altos pueden señalar problemas de riego, mayor susceptibilidad a la sequía o ataques de agrófagos. Los más bajos, posibles humedades y brotes de enfermedades fúngicas.

Los rangos de temperaturas comprobados variarán en función de la hora del día y de las condiciones meteorológicas en las que se haya realizado el vuelo. Por lo tanto, el mapa debe analizarse haciendo más hincapié en las diferencias que se producen en un cultivo determinado en el mismo momento.

Mapa indicador: es una visualización que refleja el estado de la vegetación en la zona que estamos observando. Los mapas de indicadores no adoptan la forma de ortomosaicos RGB, y no son similares a las imágenes "clásicas", que utilizan múltiples espectros para crearlos. Como derivados de los análisis anteriores, un solo píxel no refleja el color del objeto en cuestión, sino sólo el valor de un indicador calculado a partir de varios canales. Por tanto, la imagen se "aplana", por así decirlo, y adopta una forma monocanal, en la que los colores no son más que una visualización del valor del indicador en una zona determinada.

Sin embargo, la información sobre el valor del indicador no es lo único que almacena la célula de imagen. Además, el píxel también tiene asignadas las coordenadas GPS, lo que brinda al usuario una oportunidad única para identificar brotes problemáticos individuales y combatir las amenazas de raíz antes de que se extiendan a zonas más amplias. La información contenida en el mapa de indicadores es, por tanto, la base de medidas precisas de conservación y fertilización.

Para poder fertilizar y pulverizar con precisión, primero hay que convertir el mapa de índices en un mapa de aplicación.

Vuelofotogramétrico: vuelo realizado con un BSL (¡en nuestro caso!) a lo largo de una ruta preprogramada teniendo en cuenta los parámetros del producto final (por ejemplo, la necesidad de alcanzar una resolución de imagen de X cm/píxel).
Realizamosvuelos fotogramétricos con el fin de adquirir datos para los ortofotomapas y los mapas índice que se están elaborando. Realizamos vuelos con diferentes sensores a bordo - cámara RGB o multiespectral, y los parámetros de vuelo de cada operación están subordinados a las capacidades ópticas del sensor y al tamaño supuesto del píxel del terreno (el área de terreno cubierta por el tamaño de una sola celda de imagen).

El Modelo Numérico de Corona es el resultado de la sustracción de NMPT y NMT que da como resultado información sobre la altura relativa de los objetos (principalmente árboles) por encima de la superficie del suelo.

DEM (Digital Elevation model) - NMPT (Numerical land cover model) - modelo de la superficie (relieve) del terreno complementado con elementos naturales (vegetación) y antropogénicos (edificios, estructuras). Cartografía en color y, en cierta medida, tridimensional. En el caso del análisis de rodales, permite:

• División por clases en función de la edad del árbol: los árboles más altos son los más viejos
• Detección de árboles
• Determinación de la densidad de la cubierta forestal
• Medidas métricas, etc.

Un modelo numérico del terreno - ( DSM - Digital Surface Model, DEM - Digital ElevationModel ) es una imagen, cada píxel (celda) de la cual refleja la altura de un punto sobre el nivel del mar. Cabe señalar que el NMT no es un modelo tridimensional. Es un modelo denominado 2,5D, ya que no refleja, por ejemplo, la geometría de los muros de los edificios, los troncos o las paredes rocosas, sino únicamente el atributo de altura en la ubicación de la celda.

Cuando hablamos de modelos de terreno, solemos mencionar dos tipos:

• NMT/DEM - Modelo Numérico del Terreno - Refleja la altura de un punto sobre el nivel del mar. Es un modelo que representa únicamente la configuración del terreno. Sin árboles, edificios u otros objetos sobre él. Este modelo es una herramienta ideal para los análisis hidrológicos, por ejemplo.
• NMPT/DSM - Numerical Land Cover Model - es un modelo que almacena datos de elevación para cada punto registrado, representando también una clase de vegetación o edificios.

Ortofotomapa - Imagen de un área de interés producida en software fotogramétrico mediante el procesamiento de una serie de fotografías de forma que el usuario siempre vea cada sección del mapa desde una perspectiva vertical. Esto se conoce como proyección ortogonal, es decir, libre de distorsiones geométricas impuestas por la perspectiva.

Las ortofotos pueden tener diferente resolución espacial, también llamada tamaño del píxel terrestre o GSD (Ground Sampling Distance), es decir, el tamaño del área sobre el terreno representada por un solo píxel de la imagen cartográfica. Puede variar desde unos pocos metros por píxel (mapas basados en imágenes de satélite), pasando por unas pocas (decenas) de centímetros (ortofotos aéreas), hasta valores de un solo centímetro para mapas basados en datos derivados de BSL.

Ortofotomapa es una categoría bastante amplia, ya que no se limita a los mapas visualizados en luz visible (RGB). Un ortofotomapa es también un mapa CIR, un mapa de índices o un mapa térmico. Esto se debe a que cada una de estas imágenes se ha creado en proyección ortogonal.

Plaguicidas: sustancias sintéticas o naturales utilizadas para controlar organismos nocivos o indeseables, empleadas principalmente para proteger cultivos y bosques.

Mediciones multiespectrales: consisten en registrar imágenes en diferentes espectros (espectros) de luz utilizando sensores adecuados. Gracias a las propiedades de reflexión y absorción de los distintos haces de luz, características de cada objeto, podemos obtener información de interés, por ejemplo, determinar el grado de vegetación de las plantas. Para las mediciones multiespectrales utilizamos imágenes de satélite, drones equipados con sensores multiespectrales y sensores terrestres (sensores).

La agricultura de precisión es un sistema agrícola basado en métodos modernos de información y tecnología. La agricultura de precisión utiliza, entre otras cosas, vehículos aéreos no tripulados, sensores multiespectrales, técnicas de posicionamiento por satélite (GPS) y teledetección.

La teledetección es una técnica de recogida de información sobre objetos o zonas a distancia, sin contacto físico con ellos. La teledetección se utiliza ampliamente en campos muy diversos. No se limita a la agricultura o la silvicultura. Los métodos de teledetección también son muy útiles en meteorología, vigilancia del medio ambiente, geología, pero también, por ejemplo, en el ámbito de la seguridad y el reconocimiento de campos de batalla.

Las tecnologías de teledetección utilizan datos recogidos por muchos tipos de sensores. Además de las cámaras RGB y multiespectrales más comunes montadas en drones, encontramos otras más complejas: cámaras hiperespectrales, LIDAR, radares o magnetómetros.

Índice de vegetación - es una medida que nos ayuda a entender si las plantas en el área de interés están sanos y crecen sin ser molestados. Cada indicador es una fórmula matemática adecuada, que utiliza espectros estrechos de radiación electromagnética (¡porque no sólo la luz visible!) determinando sus características y aplicación. Esta fórmula puede tener una forma muy simple o enriquecerse con factores de corrección para filtrar el ruido y adaptarse mejor a la cartografía de un tipo de vegetación específico.

Los valores altos del índice de vegetación -por lo general- sugieren una vegetación sana y frondosa, mientras que los valores más bajos pueden indicar problemas relacionados con la falta de agua, enfermedades de las plantas u otros factores que afecten a su estado. Sin embargo, hay que tener en cuenta que, a medida que avanza la temporada de crecimiento, los valores de la luz reflejada por las plantas cambian y una indicación que normalmente señalaría problemas señala, por ejemplo, la transición de una fase de la temporada a la siguiente. Por lo tanto, merece la pena utilizar más de un índice en paralelo para tener una visión completa del vigor de nuestros cultivos.

Ya existen más de 500 índices en las bases de datos de índices de vegetación que utilizan diferentes espectros de radiación electromagnética. Por tanto, ¡encontrará fácilmente algo adecuado para su cultivo!

CIR son las siglas de "Color InfraRed " y se refiere al uso del espectro infrarrojo cercano (NIR) en lugar del espectro azul en la composición de imágenes. Las imágenes en falso color (pues así se denomina también a las CIR) se utilizan en teledetección para mejorar la capacidad de interpretación de la vegetación, el suelo o el agua sin necesidad de índices de vegetación.

El CIR visualiza perfectamente las diferencias en el riego de los campos y delinea de forma excelente los límites de las masas de agua, lo que en agricultura se traduce, por ejemplo, en una estimación más fácil del tamaño de las zonas inundadas o con problemas de riego. Los suelos claros y secos tendrán un tono mucho más claro que los que contienen más materia orgánica o son más húmedos, lo que se traduce en el color de la imagen registrada. En el contexto de los suelos, CIR nos permitirá distinguir las regiones arenosas de las más arcillosas mucho más fácilmente que, por ejemplo, una imagen RGB.

Un rasgo característico de las imágenes CIR es que los colores de la vegetación cambian del verde (tal y como la vemos todos los días) al rojo y el suelo se vuelve terroso, azul e incluso verde. Debido a la completa absorción de la luz en el espectro del infrarrojo cercano por parte del agua, los charcos, las zonas estancadas y otras áreas inundadas son perfectamente visibles en tonos casi negros.

EVI - (Enhanced Vegetation Index) un indicador, como el NDVI, para la vigilancia de la vegetación. Se introdujo para mejorar algunas de las limitaciones del NDVI y se utiliza habitualmente en aplicaciones más exigentes, como la vigilancia forestal.

El EVI es preferible en situaciones en las que las condiciones atmosféricas pueden afectar a la precisión de las mediciones. Esto ocurre no pocas veces con el NDVI, no solo bajo nubosidad variable, sino incluso cuando el cielo está despejado y las imágenes se registraron a distintas horas del día.

Al enriquecer la formulación con factores de ponderación y corrección, el EVI evita la sobresaturación de la reflectancia del suelo en las primeras fases de crecimiento y la sustitución del espectro rojo por el rojo de borde permite obtener resultados más fieles para la vegetación alta o compleja.

El NDVI - (Índice de Vegetación Diferencial Normalizado) - es un indicador básico para medir el estado de la vegetación. Su fórmula implica el uso de los canales rojo e infrarrojo cercano.

Los valores más altos indican más biomasa fotosintéticamente activa. Los valores más bajos pueden indicar una vegetación debilitada, falta de vegetación o las fases finales del ciclo de vegetación.

La alta sensibilidad del indicador a la reflexión en el suelo desnudo hace que en las primeras fases de desarrollo merezca la pena apoyar el análisis con, por ejemplo, OSAVI, que dará una indicación más precisa de la reflexión a través de la vegetación.

El NDVI suele tomar valores entre -1 y 1, aunque -si hay, por ejemplo, objetos muy reflectantes en la zona cartografiada (por ejemplo, el tejado de acero de un edificio)- el rango de lecturas puede aumentar.

El indicador toma valores entre -1 y 1, que se representan en color:

• Por debajo de 0,2: zonas sin vegetación, por ejemplo, suelo desnudo, materia orgánica muerta, agua, nieve, edificios, etc.
• Entre 0,2 y 0,4 - vegetación residual
• Entre 0,4 y 0,7 - vegetación en buen estado
• Por encima de 0,7: vegetación en muy buen estado. No obstante, hay que tener en cuenta que el rango del indicador puede verse influido por diversos factores (distinto tipo de cultivo, lugar de cultivo, etc.), por lo que es útil remitirse a los valores medios del indicador en todo el campo y a los datos históricos para hacer una buena evaluación del estado de la masa.

El NDRE - (Normalized Difference Red Edge Channel Index) es similar en su fórmula y aplicación al NDVI. Sin embargo, en lugar de la banda del infrarrojo cercano, utiliza el canal del borde rojo, lo que lo hace más sensible que el NDVI incluso a los cambios más leves en el vigor.

El espectro RedEdge es menos susceptible que los canales rojo e infrarrojo cercano a las interferencias atmosféricas o al efecto del ángulo de la luz, lo que ayuda a proporcionar datos más precisos en condiciones atmosféricas contaminadas o al principio del ciclo vegetativo. También permite diferenciar mejor entre las distintas fases de crecimiento de las plantas, como la fase vegetativa o de maduración, lo que es importante para vigilar la vegetación en las distintas etapas de su desarrollo.

El uso de RE permite registrar cambios más sutiles en el contenido de clorofila de las hojas de las plantas -¡y esto es importante! - y no sólo en las partes superiores de la planta, lo que se traduce en una evaluación más precisa del estado de toda la planta.

La sustitución del indicador del espectro rojo en la fórmula por RedEdge da lugar a otra característica extremadamente importante: el NDRE permite una evaluación mucho más precisa del contenido de nitrógeno de las plantas, lo que resulta crucial desde el punto de vista de la fertilización precisa con este elemento.

OSAVI -(Índice de vegetación ajustado al suelo optimizado) es una modificación del índice NDVI que se ha desarrollado para reducir la influencia del suelo en los valores del índice de vegetación. El OSAVI resulta especialmente útil en zonas con un importante fondo de suelo y durante los periodos de emergencia, cuando las plantas jóvenes -aunque sanas- aún no cubren con hojas una superficie suficiente a su alrededor, lo que da lugar a lecturas bajas del NDVI.