En el corazón de la agricultura de precisión hay una herramienta que, sin exagerar, ha cambiado la manera en la que productores y asesores miran sus lotes: el NDVI. Su nombre puede sonar técnico, pero su impacto es sencillo de entender y mucho más directo de lo que parece. Este índice, desarrollado hace más de medio siglo en el ámbito de la teledetección satelital, hoy se ha convertido en un aliado cotidiano de quienes buscan producir más, con mayor eficiencia y menores costos.

El NDVI, o Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada, se calcula a partir de la luz reflejada por la vegetación en dos longitudes de onda: el rojo y el infrarrojo cercano. La lógica es simple: una planta sana absorbe gran parte de la radiación roja para realizar fotosíntesis, mientras refleja intensamente la radiación infrarroja. Cuando combinamos esas dos señales obtenemos un valor entre -1 y +1 que indica cuán vigorosa es la vegetación. Valores cercanos a cero corresponden a suelos desnudos o barbechos, mientras que valores altos, entre 0,7 y 0,9, son el reflejo de cultivos densos y saludables.

Más allá de lo técnico, lo interesante para el campo es lo que ese número permite hacer. El NDVI se transformó en una herramienta fundamental para seguir la evolución de un cultivo desde la siembra hasta la cosecha. Permite ver si la implantación fue homogénea, detectar zonas donde el cultivo emerge con menor fuerza, identificar ambientes con estrés hídrico o nutricional, y hasta anticipar daños por plagas o enfermedades antes de que sean visibles en una recorrida tradicional. Es, en definitiva, un mapa vivo de lo que pasa en cada metro del lote.

Distintas investigaciones en Argentina han validado su utilidad. El INTA ha mostrado que existe una correlación positiva entre los valores de NDVI y el rendimiento en soja y maíz, particularmente en la región núcleo, donde la variabilidad ambiental es marcada y donde las diferencias en el manejo pueden traducirse en quintales. Estudios internacionales como los de Saini y Ghosh (2018) confirmaron que el NDVI es capaz de anticipar pérdidas de rinde asociadas al estrés hídrico en cereales, mientras que Al-Gaadi y colaboradores (2016) lo validaron como herramienta para delimitar ambientes y generar prescripciones de insumos a tasa variable. En soja, Neware (2018) demostró que este índice se correlaciona estrechamente con la biomasa y es un buen predictor del rendimiento final.

Para el productor, el NDVI se traduce en beneficios tangibles. En primer lugar, permite reducir costos, ya que abre la posibilidad de aplicar fertilizantes, fitosanitarios o riego de manera diferenciada, solo donde realmente hacen falta. En segundo lugar, incrementa la eficiencia: al focalizar recorridas y decisiones en sectores específicos del lote, se aprovechan mejor los recursos y el tiempo. En tercer lugar, ofrece la oportunidad de aumentar el rinde, porque al detectar problemas de manera temprana, se gana la posibilidad de actuar antes de que el daño sea irreversible. Pero no menos importante, genera trazabilidad: al contar con una base histórica de imágenes, se construye un registro objetivo de cada campaña, un insumo valioso para proyectar estrategias de largo plazo.

En un contexto donde producir exige cada vez más precisión y respaldo técnico, el NDVI se ha convertido en un punto de encuentro entre la agronomía y la tecnología. No reemplaza la mirada del profesional ni la experiencia del productor, sino que las complementa con información objetiva y confiable. De esta manera, la decisión de aplicar un insumo, de ajustar un manejo o de recorrer un lote deja de depender únicamente de la percepción y se apoya en datos duros.

En AgroAnalítica trabajamos con imágenes satelitales y de drones para calcular el NDVI y otros índices avanzados, entregando reportes claros y comparables. El objetivo es simple: que cada agrónomo y cada productor pueda tomar decisiones con mayor certeza, reduciendo costos, mejorando la producción y aumentando la rentabilidad. Porque en la agricultura, la precisión no es el futuro, es la decisión de hoy.

Fuentes utilizadas:

1. INTA (Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Argentina).

   • Diversos estudios publicados en su portal de Agricultura de Precisión, donde se valida la correlación entre NDVI y rendimiento en cultivos extensivos.

   • Ejemplo: “Agricultura de Precisión en Argentina” (INTA, 2019).

2. Saini, R., & Ghosh, S. (2018).

   • “Mapping agricultural drought using remote sensing indices and geoinformation techniques”.

   • Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 21(2), 209–218.

3. Al-Gaadi, K. A., et al. (2016).

   • “Estimating vegetation cover and yield of wheat and barley using NDVI with remote sensing”.

   • Journal of Applied Remote Sensing, 10(3).

4. Neware, S. S. (2018).

   • “Use of NDVI for yield prediction of soybean crop”.

   • International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences, 7(2), 1458–1464.