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El artículo titulado “Aplicación de imágenes espectrales e índices de vegetación en la producción de café en América Latina: un mapeo sistemático” tiene como objetivo analizar el corpus científico sobre el uso de imágenes multiespectrales e índices de vegetación en la producción de café en América Latina. Para ello, se aplicó el protocolo PRISMA, mediante el cual se revisaron 42 estudios primarios para identificar tendencias clave y brechas de investigación en este campo.
La investigación fue realizada por los docentes unicomfacaucanos Ph.D. Zuly Delgado Espinosa y Ph.D. (c) Andrés Felipe Solís Pino, junto con las estudiantes del programa de Ingeniería Agroambiental, Yineth Camila Pabón Mondragón y Britney Gisell Yotengo Vargas. Además, contó con la colaboración del investigador externo Ph.D. Efrén Venancio Ramos Cabrera, de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia.
Los hallazgos de este proceso adquieren especial relevancia al ser publicados en la revista Land Degradation & Development (LDD), editada por Wiley y reconocida como la principal referencia mundial en los campos de la degradación de tierras, conservación del suelo y desarrollo sostenible. Su clasificación en el cuartil Q1 de Scimago ratifica su prestigio e impacto dentro de la comunidad científica global.
En Colombia, LDD cuenta con la categoría A1 en el sistema Publindex del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, el máximo reconocimiento otorgado a revistas científicas en el país. Estas distinciones subrayan la importancia y el alcance de las investigaciones que publica, consolidándola como una revista de vanguardia en su disciplina.
El principal resultado de esta investigación es que el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) constituye el índice espectral más utilizado, con aplicación en la estimación de parámetros biofísicos críticos como la biomasa y el contenido de clorofila. Otros índices como el de Vegetación de Diferencia Normalizada Verde (GNDVI), Índice de Borde Rojo de Diferencia Normalizada (NDRE) y el Índice de Vegetación Ajustado al Suelo (SAVI) también demostraron ser valiosos para evaluar la salud y el desarrollo de las plantas de café. Se evidencia una tendencia emergente al integrar las imágenes multiespectrales con técnicas de aprendizaje automático, lo que promete una mayor precisión en la interpretación de datos, considerando que la producción de café es un pilar económico, social y cultural fundamental en América Latina.
El estudio también reveló una concentración de esfuerzos de investigación en ciertos países de América Latina, particularmente en Brasil, lo que indica oportunidades para expandir la investigación en otras regiones productoras de café.
La principal conclusión de la investigación es que la imagen multiespectral, principalmente a través del índice de vegetación, ha emergido como una herramienta valiosa para el monitoreo fenológico y la gestión de la producción de café, ofreciendo varias ventajas sobre los métodos tradicionales.
Por esta razón, este proceso contribuye a la base de conocimiento existente e identifica futuras direcciones de investigación para la aplicación de imágenes multiespectrales en la producción sostenible de café en América Latina.
¿Has encontrado muchos términos técnicos en esta nota? ¡No te preocupes! TUni te los explica: 😉
- Protocolo PRISMA: guía que ayuda a los investigadores a hacer revisiones sistemáticas de manera transparente a investigaciones realizados por otros autores acerca del tema
- NDVI: es el índice más utilizado para estimar la cantidad, calidad y desarrollo de la vegetación con base a la medición, por medio de sensores remotos instalados comúnmente desde una plataforma espacial, de la intensidad de la radiación de ciertas bandas del espectro electromagnético que la vegetación emite o refleja.
- GNDVI: es uno de los índices de vegetación más utilizados para determinar la captación de agua y nitrógeno en el dosel del cultivo.
- NDRE: es una métrica que se puede utilizar para analizar si las imágenes obtenidas a partir de sensores de imágenes multiespectrales contienen vegetación saludable o no.
- SAVI: se utiliza para corregir el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) en función de la influencia del brillo del suelo en áreas donde la cobertura vegetal es baja.
- Monitoreo Fenológico: consiste en contar el número de plantas que ha alcanzado una determinada fase en una fecha exacta.
