Qué mide un índice de vegetación RGB
Las hojas sanas absorben la mayor parte de la luz roja y azul para la fotosíntesis y reflejan relativamente más verde — por eso vemos las plantas verdes. Un índice de vegetación RGB aprovecha exactamente esto: compara el canal verde de cada píxel del ortomosaico con los canales rojo y azul. Donde el verde domina claramente, el píxel es vegetación viva; donde el rojo y el azul lo alcanzan, es suelo, paja o material vegetal muerto o amarillento.
La diferencia clave con el NDVI es la ausencia de la banda de infrarrojo cercano. Un dosel sano refleja el NIR con mucha fuerza, y esa señal intensa es la que da al NDVI y al NDRE su sensibilidad a la biomasa, la estructura de la hoja y el contenido de clorofila. Una cámara RGB solo ve la parte visible del espectro, donde el contraste entre hojas sanas y ligeramente estresadas es mucho menor. Por eso los índices RGB miden muy bien el verdor y la cobertura verde, y solo débilmente el vigor fisiológico.
La mayoría de los índices RGB son cocientes normalizados, de modo que un cambio uniforme de brillo se compensa en parte. En parte es la clave: la exposición, el balance de blancos, el ángulo del sol y las sombras siguen desplazando los valores más de lo que lo harían con un sensor multiespectral calibrado. Si primero quieres el contexto de los índices basados en NIR, lee nuestra guía de índices de vegetación y la comparativa NDVI vs NDRE.
Los cuatro índices RGB: VARI, ExG, VDVI y NGRDI
DroneField calcula cuatro índices de vegetación RGB a partir del ortomosaico de cualquier dron de levantamiento compatible. Todos usan los mismos tres canales, pero los ponderan de forma distinta, así que cada uno está pensado para una pregunta ligeramente diferente.
VARI — Visible Atmospherically Resistant Index
VARI = (Green − Red) / (Green + Red − Blue). Restar el azul en el denominador hace que el VARI sea menos sensible a la bruma y a la dispersión atmosférica que un simple cociente verde–rojo. Es el índice RGB más versátil: una buena primera vista del verdor y del rebrote en toda la parcela, y lo más parecido a una vista general «tipo NDVI» que puede ofrecer una cámara RGB.
ExG — Excess Green
ExG = 2 × Green − Red − Blue, normalmente calculado sobre canales normalizados. El ExG está diseñado para separar las plantas del fondo. La vegetación verde destaca con nitidez, mientras que el suelo, la paja y los rastrojos caen a valores bajos sea cual sea su color exacto. Por eso es el índice para controlar la nascencia y las fallas de siembra, para los rodales verdes de malas hierbas sobre suelo desnudo o rastrojo, y para cualquier trabajo en el que la pregunta sea simplemente «¿planta o no planta?».
VDVI — Visible-band Difference Vegetation Index
VDVI = (2 × Green − Red − Blue) / (2 × Green + Red + Blue). El VDVI es en esencia una forma normalizada del ExG. Sus valores se mantienen en un rango fijo y gradúa el verdor de forma más suave, así que funciona bien para cartografiar diferencias de cobertura verde dentro de un cultivo en crecimiento, y no solo planta frente a suelo.
NGRDI — Normalised Green-Red Difference Index
NGRDI = (Green − Red) / (Green + Red). Como solo contrasta el verde con el rojo, el NGRDI reacciona con fuerza cuando las hojas amarillean o se vuelven marrones. Es el índice RGB del amarilleo, la maduración y la desecación: separa las plantas aún verdes de las ya secas con más claridad que un índice pensado para planta frente a suelo.
Lo que los índices RGB pueden hacer — y lo que no
Ser honesto con los límites es lo que hace que los índices RGB sean útiles en lugar de engañosos.
Dónde funcionan bien los índices RGB
Nascencia y evaluación de la implantación: al inicio de la temporada, cuando el suelo es visible entre las plantas, el ExG y el VDVI separan el cultivo del suelo con mucha limpieza — a menudo con la misma claridad que el NDVI en esa fase. Rodales de malas hierbas: las malas hierbas verdes sobre suelo desnudo, rastrojo o tras la cosecha destacan con nitidez en el ExG, lo que convierte los vuelos RGB en una base práctica para la pulverización localizada. Desecación y decisiones de preparación para la cosecha: el NGRDI y el VARI muestran qué zonas de una parcela de girasol, colza o patata siguen verdes y cuáles ya se han secado. Cobertura verde y huecos en el dosel: los daños por granizo, encharcamiento, fauna o maquinaria que eliminan cobertura verde son evidentes en cualquier índice RGB.
Dónde el NDVI y el NDRE son mejores
Diferencias de vigor y biomasa dentro de un dosel denso y cerrado: una vez cubierto el suelo, todos los índices RGB leen «verde» casi en todas partes, mientras que el NDVI — y sobre todo el NDRE — siguen separando zonas más fuertes de zonas más débiles. Estado de nitrógeno y clorofila: las bandas de borde rojo y NIR reaccionan a la clorofila y a la estructura de la hoja mucho antes de que el cambio de color sea visible; los índices RGB solo ven la carencia cuando las hojas ya palidecen. Comparaciones entre fechas y parcelas: la reflectancia multiespectral se corrige con el sensor de luz solar, mientras que los valores RGB dependen de la exposición y de la luz, así que un mapa RGB de una mañana soleada y otro de una tarde nublada no son estrictamente comparables.
La regla práctica: si la decisión trata de dónde hay plantas verdes, un índice RGB suele bastar. Si trata de cómo de bien crece un cultivo cerrado — por ejemplo, el nitrógeno a dosis variable en trigo o maíz a mitad de temporada —, usa el NDVI o el NDRE de un dron multiespectral.
Qué drones pueden generar índices de vegetación RGB
Los índices RGB se calculan a partir del ortomosaico, así que todos los drones de levantamiento compatibles con DroneField pueden generarlos — sin necesidad de cámara multiespectral. Eso incluye el DJI Mavic 3 Enterprise, el DJI Phantom 4 RTK, el DJI Matrice 4E y Matrice 4T (cartografiados con la cámara RGB gran angular) y el M300 / M350 RTK con la Zenmuse P1 (beta). En las plataformas multiespectrales — el Mavic 3 Multispectral y el Phantom 4 Multispectral — obtienes ambos: los índices basados en NIR de las bandas multiespectrales y los índices RGB de la cámara de color, en el mismo vuelo.
DroneField trabaja solo con drones DJI. La lista actual, incluidas las plataformas en beta, se mantiene en la documentación de drones de levantamiento compatibles.
Para muchos operadores de drones pulverizadores esta es la verdadera ventaja: el dron RGB de levantamiento que ya tienen para cartografiar lindes y revisar obstáculos también ofrece una capa de vegetación útil para controlar la nascencia, los rodales de malas hierbas y la desecación — antes de invertir en una plataforma multiespectral.
Ajustes de vuelo para mapas de índices RGB fiables
Como los índices RGB dependen del color que registra la cámara, las condiciones de vuelo importan más que en un levantamiento multiespectral corregido con el sensor de luz solar.
Solape, altura y resolución
Usa un solape frontal del 75–80 % y lateral del 65–75 % con el gimbal apuntando en vertical hacia abajo (nadir). Para el mapeo RGB, lo habitual son 80–120 m sobre el terreno; los vuelos bajos a 30–60 m también se unen con precisión y compensan cuando necesitas ver plántulas individuales o pequeños rodales de malas hierbas. DroneField procesa con una resolución objetivo de 2–20 cm/px (5 cm por defecto); el valor más fino posible depende de la resolución nativa de tus imágenes. Nuestra guía de ajustes de vuelo y los consejos de planificación de vuelo lo detallan más.
Luz
Se prefiere una luz uniforme, con cielo cubierto. Las sombras duras oscurecen los píxeles y bajan los valores del índice RGB; las nubes que cruzan la parcela durante el vuelo crean franjas claras y oscuras que parecen diferencias de cultivo. El equilibrado de iluminación de DroneField iguala el brillo entre imágenes, pero no puede recuperar el detalle perdido en una sombra profunda. Si la luz cambia bruscamente a mitad de vuelo, suele ser mejor pausar y volar el resto en las mismas condiciones.
Coherencia entre vuelos
Si quieres comparar fechas, vuela a una hora del día parecida, a la misma altura y con una luz similar. DroneField muestra cada índice con una escala de color fija, de modo que los mapas de distintos proyectos y fechas se ven comparables — pero con datos RGB recuerda que parte de cualquier diferencia puede deberse a la luz y no al cultivo.
Del índice RGB al mapa de aplicación en DroneField
El flujo de trabajo es el mismo que con datos multiespectrales: vuela, importa la carpeta del vuelo, procesa con un solo botón (alineación, ajuste de haces, DSM y ortomosaico) y elige un índice RGB en el panel de análisis. Los preajustes para cultivo sano, estrés y agua/suelo fijan una escala de color inicial adecuada, y una guía de valores integrada te ayuda a interpretar el mapa. El procesamiento se ejecuta localmente en tu ordenador — sin subidas y sin tarifas por hectárea. La documentación de índices de vegetación describe cada índice dentro de la aplicación.
Desde cualquier índice, un clic crea un mapa de aplicación en cuadrícula. El tamaño de celda (2–10 m, 8 m por defecto) se ajusta al ancho de pulverización y puede girarse hacia el lado largo de la parcela. Después eliges cómo se zonifican las celdas:
Índice medio — para fertilización y abonado foliar
Cada celda se clasifica por su valor medio del índice. Las celdas con menos verdor pueden recibir una dosis distinta que las más verdes. Con datos RGB esto tiene más sentido mientras el dosel sigue abierto; en un cultivo cerrado las zonas se aplanan, que es exactamente el límite descrito antes.
Proporción viva — para desecación y rodales de malas hierbas
Cada celda se clasifica por la proporción de plantas vivas que contiene. DroneField calcula automáticamente el umbral vivo/muerto, así que en un trabajo de desecación las celdas aún verdes reciben el producto y las completamente secas pueden recibir cero; en un trabajo de malas hierbas sobre suelo desnudo, las celdas con plantas verdes reciben el herbicida.
Las dosis de cada zona empiezan en cero — tú introduces la dosis de cada zona, en l/ha o kg/ha, con hasta 10 zonas. Los totales por zona y por parcela, un margen de borde que permite al dron cubrir el límite de la parcela, un margen de zona y una regla de proporción mínima válida completan el plan. El mapa terminado se exporta a drones pulverizadores DJI Agras, XAG y ABZ Innovation, pulverizadores Hardi, terminales ISOXML o Shapefile. Consulta qué es la aplicación de dosis variable, la documentación del mapa de aplicación o cómo la planificación asistida por IA con Luna puede sugerirte el índice, la base de zonificación y las dosis.
Interpretar mapas de índices RGB sin engañarse
Un índice RGB reacciona al color, y no todo cambio de color en una parcela es salud del cultivo. Algunas situaciones confunden incluso a operadores con experiencia.
Cultivos en floración: las cabezas amarillas del girasol o las flores de la colza bajan el NGRDI y el VARI aunque las plantas estén perfectamente sanas. Suelo y rastrojos: el suelo oscuro y húmedo y el suelo claro y seco dan valores de fondo distintos, y los restos o el musgo con tono verdoso pueden subir ligeramente el ExG. Sombras: las líneas de árboles, los postes de tendido eléctrico y los edificios proyectan sombras que se leen como valores bajos del índice. Malas hierbas dentro del cultivo: cuando las malas hierbas y el cultivo son ambos verdes y se solapan, un índice RGB no puede distinguirlos — cartografía cobertura verde, no especies. Por eso DroneField no promete identificación automática de malas hierbas; el mapa muestra dónde hay verde, y el operador decide qué es.
El hábito que evita errores es el mismo que con el NDVI: trata el mapa de índice como una guía de dónde mirar y comprueba algunas zonas sobre el terreno antes de fijar una prescripción. Superpón el índice al ortomosaico, compáralo con lo que viste durante el vuelo y solo entonces fija las dosis. Usados así, los índices de vegetación RGB convierten el dron de levantamiento que ya tienes en una herramienta realmente útil para controlar la nascencia, la pulverización localizada y la planificación de la desecación.