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Uso de �ndices de vegetaci�n para la detecci�n del estr�s h�drico en cultivos: Una revisi�n sistem�tica de estudios basados en teledetecci�n

 

Using vegetation indices for detecting water stress in crops: A systematic review of remote sensing-based studies

 

Utiliza��o de �ndices de vegeta��o para dete��o de stress h�drico em culturas: uma revis�o sistem�tica de estudos baseados em dete��o remota

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: ldelaa@uagraria.edu.ec

 

Ciencias T�cnicas y Aplicadas

Art�culo de Investigaci�n

 

* Recibido: 04 de junio de 2025 *Aceptado: 21 de julio de 2025 * Publicado: �12 de agosto de 2025

 

        I.            Universidad Agraria del Ecuador, Guayaquil, Ecuador.

      II.            Universidad Estatal Pen�nsula de Santa Elena, Ecuador.

   III.            Universidad Agraria del Ecuador, Guayaquil, Ecuador.

   IV.            Universidad Agraria del Ecuador, Guayaquil, Ecuador.

 

Resumen

Objetivo: analizar el uso de �ndices de vegetaci�n para la detecci�n del estr�s h�drico en cultivos basados en teledetecci�n. Metodolog�a: se trata de una revisi�n sistem�tica de la literatura mediante bases de datos digitales de revistas indexadas y repositorios de universidades nacionales e internacionales, se incluyeron 23 publicaciones correspondientes al lapso 2020 � 2025. Resultados: se encuentran 08 estudios que indican que el �ndice de estr�s h�drico de los cultivos (Crop Water Stress Index - CWSI) constituye un medio apropiado para la recolecci�n de datos sobre el estr�s h�drico mediante diversas modalidades de teledetecci�n; se identifican 05 estudios para el �ndice de vegetaci�n de diferencia normalizada (NDVI) para determinar el estr�s h�drico con el uso de diversas herramientas de detecci�n remota, 10 publicaciones que emplearon varios tipos de �ndices de vegetaci�n como el �ndice de Salud de la Vegetaci�n (VHI), �ndice de Sequ�a de la Vegetaci�n (VDI); �ndice de Vegetaci�n Ajustado al Suelo (SAVI); �ndice de Pigmentaci�n Insensible a la Estructura (SIPI) y de �ndices de humedad como el �ndice Diferencial de Agua Normalizado estr�s h�drico �ndice (NDWI) y el denominado Moisture Stress Index� MSI o �ndice de Estr�s H�drico basados en diversas tecnolog�as de teledetecci�n de diferentes cultivos. Conclusi�n: se ha logrado establecer en el presente trabajo que los �ndices de vegetaci�n para la detecci�n del estr�s h�drico en cultivos basados en teledetecci�n pueden ser altamente efectivos para la estimaci�n de las condiciones de riego en los diversos sistemas agr�colas para elevar el rendimiento productivo adem�s de contribuir a mejorar las t�cnicas de la agricultura que debe ser cada vez m�s sostenible y resiliente al cambio clim�tico actual.

Palabras clave: Cambio clim�tico; estr�s h�drico; cultivos; sostenibilidad; teledetecci�n.

 

Abstract

Objective: To analyze the use of vegetation indices for the detection of water stress in crops based on remote sensing. Methodology: This is a systematic review of the literature using digital databases of indexed journals and repositories of national and international universities. 23 publications corresponding to the period 2020 - 2025 were included. Results: Eight studies are found that indicate that the Crop Water Stress Index (CWSI) constitutes an appropriate means for collecting data on water stress using various remote sensing modalities; Five studies are identified for the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to determine water stress with the use of various remote sensing tools, 10 publications that used various types of vegetation indices such as the Vegetation Health Index (VHI), Vegetation Drought Index (VDI); Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI); Structure-Insensitive Pigmentation Index (SIPI) and moisture indices such as the Normalized Differential Water Index (NDWI) and the Moisture Stress Index (MSI) have been used based on various remote sensing technologies for different crops. Conclusion: This work has established that vegetation indices for detecting crop moisture stress based on remote sensing can be highly effective in estimating irrigation conditions in various agricultural systems to increase production yields and contribute to improving agricultural techniques, which must be increasingly sustainable and resilient to current climate change.

Keywords: Climate change; water stress; crops; sustainability, remote sensing.

 

Resumo

Objectivo: Analisar a utiliza��o de �ndices de vegeta��o para detec��o de stress h�drico em culturas com base em detec��o remota. Metodologia: Trata-se de uma revis�o sistem�tica da literatura com recurso a bases de dados digitais de revistas indexadas e reposit�rios de universidades nacionais e internacionais. Foram inclu�das 23 publica��es correspondentes ao per�odo de 2020 a 2025. Resultados: S�o encontrados oito estudos que indicam que o Crop Water Stress Index (CWSI) constitui um meio apropriado para a recolha de dados sobre o stress h�drico utilizando diversas modalidades de dete��o remota; Est�o identificados cinco estudos para o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) para a determina��o do stress h�drico com a utiliza��o de diversas ferramentas de dete��o remota, 10 publica��es que utilizaram v�rios tipos de �ndices de vegeta��o como o Vegetation Health Index (VHI), Vegetation Drought Index (VDI); Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI); Os �ndices de Pigmenta��o Insens�vel � Estrutura (SIPI) e os �ndices de humidade, como o �ndice Diferencial Normalizado da �gua (NDWI) e o �ndice de Stress H�drico (MSI), t�m sido utilizados com base em diversas tecnologias de dete��o remota para diferentes culturas. Conclus�o: Este trabalho estabeleceu que os �ndices de vegeta��o para dete��o do stress h�drico nas culturas, com base na dete��o remota, podem ser altamente eficazes na estimativa das condi��es de rega em diversos sistemas agr�colas, visando aumentar a produtividade e contribuir para a melhoria das t�cnicas agr�colas, que devem ser cada vez mais sustent�veis e resilientes �s altera��es clim�ticas atuais.

Palavras-chave: Altera��es clim�ticas; stress h�drico; culturas; sustentabilidade; dete��o remota.

Introducci�n

Las actividades productivas como la agricultura son esenciales para alcanzar los objetivos de seguridad alimentaria y la nutrici�n mundial, por ello es importante mencionar que para alcanzar el aprovisionamiento de la diversidad de productos alimenticios que demanda la poblaci�n, el sector agr�cola necesita utilizar grandes vol�menes de agua, lo cual en el contexto actual de cambio clim�tico pone gran presi�n en el equilibrio de recursos h�dricos, toda vez que dicho fen�meno est� alterando los patrones clim�ticos y perturbando el equilibrio natural que ha tra�do consigo una acentuaci�n de los per�odos de sequ�a, entre otros complejos problemas ambientales, que determinan alg�n grado de estr�s h�drico que impacta los cultivos de alimentos.

En torno a lo expuesto, Alotaibi (2023) indica que el cambio clim�tico plantea graves amenazas para la agricultura y la seguridad alimentaria, y los fen�menos meteorol�gicos extremos han reducido la productividad agr�cola en todo el mundo. En alguna medida muchos sistemas de cultivo alrededor del globo se han visto perjudicado por el estr�s h�drico intensificado por los cambios de temperatura planetaria, con respecto a ello, el reporte de la Fundaci�n Somos Agua� o We Are Water Foundation (2023) indica, esencialmente que el impacto de la sequ�a influye en el estr�s h�drico y, en consecuencia, plantea problemas para las actividades ya sea de la agricultura y ganader�a claramente fundamentales para el soporte de la seguridad alimentaria. Asimismo, el referido reporte da cuenta que el 60% de la agricultura del mundo ya se enfrenta a un estr�s h�drico extremadamente alto, en particular la ca�a de az�car, el trigo, el arroz y el ma�z, cultivos clave en buena parte de los pa�ses pobres (WeAreWater Foundation, 2023).

La escasez del recurso h�drico en un escenario de cambio clim�tico obliga a aumentar la eficiencia de uso del agua, utilizando m�todos de riego localizados y de alta eficiencia, as� como realizar programaciones de riego m�s precisas y diferenciales seg�n el tipo de suelo (Quezada et al., 2020).

Dado que la agricultura representa aproximadamente el 70 % de la extracci�n mundial de agua, es fundamental utilizarla de la manera m�s eficiente para obtener el m�ximo rendimiento y la m�xima producci�n de alimentos. Se ha demostrado que la gesti�n del agua y el riego basados en el estr�s h�drico de las plantas no solo ahorran agua, sino que tambi�n aumentan el rendimiento (Shyamal et al., 2020).

Coincidiendo con las cifras del uso del agua para la producci�n de insumos alimentarios diversos organismos internacionales como la Organizaci�n de las Naciones Unidas para la Educaci�n, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) en nombre de ONU-Agua, pone de manifiesto que la agricultura concentra aproximadamente el 70 % de las extracciones de agua dulce, el mismo documento tambi�n apunta que la producci�n agr�cola est� sujeta a los riesgos h�dricos derivados del cambio clim�tico (UNESCO, 2024). Coincidiendo con estos datos Ingrao et al (2023) consideran que casi el 70% de las extracciones de agua provienen de la agricultura, y en algunos pa�ses en desarrollo, esta cifra llega al 95%.

Espec�ficamente, la problem�tica ambiental del cambio clim�tico y el estr�s h�drico puede surgir tanto por exceso o d�ficit de agua (Mahajan & Tuteja, 2005). El estr�s h�drico por d�ficit o exceso de agua, tiene repercusiones directas en la calidad y rendimiento del cultivo (INIFAP, 2024). El estr�s h�drico m�s com�n es el estr�s por d�ficit h�drico, conocido como estr�s por sequ�a (Mahajan & Tuteja, 2005). La sequ�a suele ir acompa�ada de temperaturas relativamente altas, que promueven la evapotranspiraci�n y afectan la cin�tica fotosint�tica, intensificando as� los efectos de la sequ�a y reduciendo a�n m�s el rendimiento de los cultivos (Lagouarde & Boulet, 2016).

La detecci�n de sequ�as es crucial para gestionar el riesgo, a menudo utilizando indicadores continuos de sequ�a derivados de datos satelitales, precipitaciones y otras variables hidrometeorol�gicas (Tenebo et al., 2025). Con el tiempo, se han desarrollado diversos �ndices de sequ�a que se han convertido en el m�todo principal para monitorear las condiciones de sequ�a (Tenebo et al., 2025). Los m�todos tradicionales de monitoreo de sequ�as a menudo carecen de la resoluci�n espacial y temporal necesaria para una evaluaci�n precisa de las condiciones. Los �ndices basados ​​en teledetecci�n ofrecen informaci�n valiosa sobre las condiciones de sequ�a, lo que facilita la toma de decisiones m�s acertada para la gesti�n de los recursos h�dricos, la planificaci�n agr�cola y la respuesta ante desastres (Tenebo et al., 2025).

En este sentido, es necesario priorizar suficientemente en realizar inversiones centradas en herramientas tecnol�gicas como la Teledetecci�n usadas para determinar el �ndice de Estr�s H�drico para poder evaluar as� los efectos de �stos en cultivos, y de esta manera, tal como establece (UNESCO, 2024) para conseguir una gesti�n sostenible de los recursos h�dricos y la seguridad alimentaria.

De acuerdo con el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agr�colas y Pecuarias (INIFAP) de M�xico, detectar el estr�s h�drico es esencial para realizar una aplicaci�n oportuna del riego. Una manera de detectar el estr�s h�drico es a partir de �ndices de vegetaci�n determinados con im�genes satelitales (INIFAP, 2024). Los sistemas de teledetecci�n est�n plenamente capacitados para abordar la evaluaci�n compleja y t�cnica de la producci�n, la seguridad y el estr�s h�drico de los cultivos de forma sencilla y eficiente (Ahmad et al., 2021).

Las t�cnicas de teledetecci�n ayudan a obtener informaci�n a distancia de un determinado objeto situado sobre la superficie terrestre. Por tanto, el monitoreo del estado de los cuerpos de agua superficiales, mediante una alternativa r�pida, precisa y econ�mica es hacerlo mediante t�cnicas de teledetecci�n usando sensores remotos satelitales (Hern�ndez & Pav�n, 2023).

De acuerdo con el Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino de Espa�a (MARM), la teledetecci�n tiene aplicaci�n, entre otras, en la estimaci�n de par�metros biof�sicos de la vegetaci�n, como el contenido de agua, materia seca, y contenido clorof�lico. La estimaci�n de contenido de agua puede ser interesante para el seguimiento del estado de la humedad de la planta tanto en el campo agr�cola como en el campo forestal (MARM, 2008). La teledetecci�n t�rmica permite la detecci�n de estr�s en vegetaci�n por la relaci�n existente entre la temperatura de la planta y su transpiraci�n, ya que la vegetaci�n bajo estr�s h�drico cierra estomas y aumenta su temperatura (MARM, 2008).

En el caso espec�fico de teledetecci�n de estr�s h�drico existen diferentes metodolog�as para la creaci�n de modelos predictivos. Se puede trabajar con diferentes longitudes de ondas para monitorear cambios y correlacionar estos con estr�s abi�tico (Barquero, 2024). El �ndice de vegetaci�n de diferencia normalizada (NDVI), es uno de los m�s populares.

Conforme a ello, la informaci�n cient�fica deja m�s claro que el uso indiscriminado de los recursos naturales ha sido factor determinante para alterar y modificar el equilibrio del ambiente, lo que ha tra�do como consecuencia una crisis ambiental global, en donde, se distingue concretamente su dimensi�n cambio clim�tico puesto que exacerba los fen�menos meteorol�gicos como las sequias que trae consigo efectos directos en el rendimiento de los cultivos y con ello en la seguridad alimentaria en muchas regiones del orbe, en gran parte, por el estr�s h�drico causado como resultado de la socavaci�n de los cuerpos de agua.

En este sentido, el objetivo de este estudio consiste en analizar el uso de �ndices de vegetaci�n para la detecci�n del estr�s h�drico en cultivos mediante una revisi�n sistem�tica de estudios basados en teledetecci�n.

 

 

 

Metodolog�a

La metodolog�a empleada en esta investigaci�n es de revisi�n sistem�tica bajo la t�cnica de an�lisis documental. Seg�n Ramos & Garc�a (2024), las revisiones sistem�ticas incluyen el proceso de an�lisis de trabajos publicados previamente en una determinada l�nea de investigaci�n. En atenci�n al an�lisis de la informaci�n documental el autor Pe�a (2022) apunta que es un proceso estrechamente vinculado a la lectura profunda, identificaci�n de palabras clave, comprensi�n, dominio o familiaridad con el tema tratado, conocimiento del significado de las palabras, caracterizaci�n de la estructura del texto, entre otros.

A partir de ah�, se realiz� una b�squeda v�a online en bases de datos de revistas indexadas, en repositorios digitales de universidades nacionales e internacionales y en plataformas de organismos especializados que guardan relaci�n con la tem�tica en estudio publicados en los �ltimos 5 a�os, es decir desde 2020 hasta el a�o en curso 2025. La selecci�n de trabajos se restringi� a los idiomas ingl�s y espa�ol, utilizando como descriptores los siguientes t�rminos: ��ndices de vegetaci�n�, �estr�s h�drico en cultivos�, �teledetecci�n� or �vegetation indices�, �water stress in crops�, �remote sensing�

Los trabajos elegidos siguieron los siguientes criterios de inclusi�n: a) estudios publicados entre 2020 y 2025; b) investigaciones bajo el formato de art�culos acad�micos y cient�ficos y trabajos de titulaci�n y maestr�a tanto del contexto nacional e internacional, estudios de revisi�n bibliogr�fica, cuantitativos, cualitativos o mixtos, en idioma ingl�s y espa�ol y que tienen relaci�n directa con la tem�tica abordada. En contrapartida, tambi�n se destacan algunos criterios de exclusi�n que adem�s de no cumplir los criterios de inclusi�n reflejados, se descartan aquellos con duplicaci�n de informaci�n, no presentaban evidencia actual o se desviaban del tema de �ndices de vegetaci�n para la detecci�n del estr�s h�drico en cultivos basados en teledetecci�n. De esta manera se incluyeron veintitr�s (23) documentos bajo el formato de art�culos cient�ficos (17), trabajos de titulaci�n (03), trabajos de maestr�a (02) y tesis doctoral (01) para esta revisi�n.

El an�lisis de contenido de textos y documentos constituy� la t�cnica de an�lisis de la informaci�n recabada a trav�s de la estrategia de b�squeda empleada y de la aplicaci�n de los criterios de selecci�n establecidos previamente. Seg�n Arbel�ez & Onrubia (2014), el an�lisis de contenido permite de manera v�lida, interpretar textos y documentos de forma expl�cita o impl�cita para describir particularidades del contexto de investigaci�n.

 

Resultados

En esta secci�n se presentan los resultados de la revisi�n de literatura cient�fica m�s relevante y concordante con el tema de investigaci�n que cumplieron con los criterios de inclusi�n establecidos para su selecci�n.

 

Tabla 1.� Distribuci�n de estudios seg�n el �ndice de estr�s h�drico de los cultivos (Crop Water Stress Index - CWSI)

Fuente: Elaboraci�n propia

 

Los trabajos seleccionados para la revisi�n bibliogr�fica que se muestran en la Tabla 1, eval�an el �ndice de Estr�s H�drico de los Cultivos (Crop Water Stress Index - CWSI) que utilizan diferentes modalidades de teledetecci�n para la recolecci�n de datos, se identificaron un total 08 publicaciones de los autores Ramos et al (2025) centrado en herramienta de detecci�n remota de Termograf�a infrarroja acoplados en drones para determinar el estr�s fisiol�gico en cultivares de palto (Hass, Fuerte y Zutano); Mousinho (2024) con teledetecci�n en veh�culos a�reos no tripulados (UAV � Unmanned Aerial Vehicle en vi�edos; Irik et al (2024) determina el CWSI y los �ndices espectrales de vegetaci�n para plantas de comino negro; Been Cho et al (2024) integra la inteligencia artificial (IA) y las tecnolog�as de teledetecci�n para abordar el problema del estr�s h�drico en los cultivos; Velazquez et al (2024) utiliza sensores para la monitorizaci�n del estr�s h�drico para el cultivo del olivo, el melocotonero y el almendro; Huancas & Barrios (2023) a trav�s de Im�genes t�rmicas infrarrojas para Cultivos de arrozales; Quezada et al (2020) mediante la Termograf�a infrarroja para cultivares plantas de manzano �Royal Gala� y; Rodr�guez et al (2020) emplea drones que disponen de c�maras t�rmicas para la producci�n de UVA.

 

 

 

 

Tabla 2.� Distribuci�n de estudios seg�n el �ndice de vegetaci�n de diferencia normalizada (NDVI)

Fuente: Elaboraci�n propia

 

En la Tabla 2 se identifican 05 estudios para el �ndice de vegetaci�n de diferencia normalizada (NDVI) para determinar el estr�s h�drico con el uso de diversas herramientas de detecci�n remota, en este caso se encuentran los autores Dey et al (2025) desarrollan un marco semiautomatizado para generar un conjunto completo de datos de series temporales tras el preprocesamiento necesario utilizando la informaci�n de Sentinel-2, POWER Data Access Viewer y Google Earth Engine (GEE), basado en aprendizaje profundo para predecir el NDVI a partir de sus series temporales hist�ricas e informaci�n meteorol�gica y espacial para el cultivo de arroz en India; Villalaz et al (2024) determinan el �ndice NDVI en plantas de cacao; Jardim et al (2022) mediante el sensor hiperespectral incrustado en un dron se determina el NDVI en cultivos de soja; G�lvez (2020) adquiere informaci�n espectral para cuantificar el estr�s h�drico mediante el NDVI en plantas de palma africana y; Quito et al (2020) a trav�s de im�genes multiespectrales (RED, NIR), capturadas a corta distancia (pixel de 2,4mm) eval�a la utilidad del �ndice de vegetaci�n de diferencia normalizada (NDVI) a escala de parcela, como un enfoque r�pido, alternativo y no destructivo para estimar estr�s h�drico en cultivos de br�coli para decisiones m�s oportunas.

 

Tabla 3. Distribuci�n de estudios seg�n varios tipos de �ndices de vegetaci�n e �ndices h�dricos en diversos cultivos basados en teledetecci�n

Fuente: Elaboraci�n propia

 

En la Tabla 3 a partir de la revisi�n bibliogr�fica se seleccionaron 10 publicaciones que emplearon varios tipos de �ndices de vegetaci�n, e �ndice h�drico en diversos cultivos basados en diversas tecnolog�as de teledetecci�n de diferentes cultivos, en tal sentido, el autor Torres (2025) analiza la correlaci�n entre el contenido de humedad del suelo y el �ndice de Estr�s H�drico mediante datos de teledetecci�n del Instrumento Multiespectral (MSI) Sentinel-2�, en cultivos de ma�z forrajero; Tenebo et al (2025) eval�a los �ndice de Salud de la Vegetaci�n (VHI), el �ndice Estandarizado de Precipitaci�n Evapotranspiraci�n (SPEI) y el �ndice de Sequ�a de la Vegetaci�n (VDI) en cultivares dom�sticos (cebada, el trigo, el teff, el sorgo y el ma�z).

Por otra parte, Torres et al (2025) mediante Tecnolog�as de teledetecci�n satelital y sensores de humedad del suelo en campo para evaluar el estr�s h�drico y optimizar la gesti�n del riego en huertos de aguacate, utilizando im�genes multiespectrales de los sat�lites Landsat 8 y 9, se derivaron �ndices clave de vegetaci�n (NDVI y SAVI) y NDWI; (Santos Portillo, 2024) a trav�s de Im�genes de sat�lite Sentinel-2 y MODIS calcula cinco �ndices de vegetaci�n diferentes (NDVI, NDMI, MSI, NDWI y SIPI) para el monitoreo agr�cola; Safdar et al (2023) plante a los sistemas de teledetecci�n multiespectrales/hiperespectrales y t�rmicos para planificar el riego de cultivos hort�colas de alto valor en pa�ses con escasez de agua.

Igualmente, Raya (2023) plantea diferentes tecnolog�as de teledetecci�n para mejorar la eficiencia del uso del agua y N en rotaciones de cultivo tomadas con sensores de pinza (Dualex�), proximales (GreenSeeker�, espectro radi�metro de campo HR-512i� y una c�mara t�rmica FLIR SC305�) e im�genes hiperspectrales capturadas desde una aeronave, para cultivo de trigo (Triticum sp.);� Berm�dez et al (2023) presenta el modelo de red neuronal convolucional (CNN, por sus siglas en ingl�s), para detectar determinados periodos de deshidrataci�n en plantas a trav�s de im�genes tomadas en tiempo real.

Por otro lado, Subert et al (2021) plantea la tecnolog�a de una c�mara multiespectral, instalada en un veh�culo a�reo no tripulado (UAV) para evaluar campos de ca�a de az�car afectados por estr�s de los cultivos sanos; Ahmad el al (2021) utiliz� sistemas de detecci�n �ptica, sistemas de detecci�n termom�trica, sistemas de detecci�n de la temperatura superficial terrestre, sistemas de detecci�n multiespectral (espaciales y a�reos), sistemas de detecci�n hiperespectral y el sistema de detecci�n LiDAR para evaluar estr�s h�drico en los cultivos.

Asimismo, Meza et al (2020) realiza la recolecci�n y an�lisis de datos espectrales a diferentes longitudes de onda del espectro electromagn�tico (firmas espectrales) por medio de un espectroradi�metro FieldSpec 4Hi-Res, con la finalidad de caracterizar el estr�s h�drico y optimizar los recursos de riego en actividades de agricultura de precisi�n.

 

Discusi�n

Los resultados de la revisi�n bibliogr�fica demuestran que la tecnolog�a de teledetecci�n juega un papel importante para la evaluaci�n de �ndices de vegetaci�n para la detecci�n del estr�s h�drico de los cultivos con mayor precisi�n que los m�todos convencionales. Como se observa en los resultados de la Tabla 1, concerniente a la distribuci�n de estudios sobre el �ndice de estr�s h�drico de los cultivos (Crop Water Stress Index - CWSI) con diversas tecnolog�as de teledetecci�n se tiene a los autores Ramos et al (2025) quienes han demostrado que la termograf�a infrarroja acoplados en drones arroj� variaciones significativas seg�n las condiciones de riego para tres variedades de palto (Hass, Fuerte y Zutano); Mousinho (2024) mediante veh�culos a�reos no tripulados (UAV � Unmanned Aerial Vehicle) para estudiar el potencial h�drico del tallo en vi�edos a diferentes horas present� robustez en los datos; Irik et al (2024) determin� correlaciones significativas entre CWSI y los �ndices espectrales de vegetaci�n para plantas de comino negro; Been Cho et al (2024) integra la inteligencia artificial (IA) y las tecnolog�as de teledetecci�n para abordar el problema del estr�s h�drico en los cultivos lo que ofrece un futuro prometedor; Velazquez et al (2024) a trav�s de sensores para la monitorizaci�n del estr�s h�drico mostr� una mejor correlaci�n en la conductancia estom�tica en cultivo del olivo, el melocotonero y el almendro; Huancas & Barrios (2023) define el estr�s h�drico en cultivos de arrozales mediante im�genes t�rmicas infrarrojas y as� establecer el momento oportuno para el riego del cultivo; en contraposici�n Quezada et al (2020) tambi�n por termograf�a infrarroja indica que el CWSI no se comport� como un buen predictor del estado h�drico de la planta ni del rendimiento y calidad en las plantas de manzano de la variedad �Royal Gala� y; Rodr�guez et al (2020) emple� drones que disponen de c�maras t�rmicas y seg�n los resultados obtenidos, el empleo de im�genes t�rmicas resulta un buen indicador del estado h�drico del vi�edo, que permite realizar un manejo eficiente del mismo, para poder obtener una cosecha con buenos niveles de producci�n y calidad.

Por otro lado, los resultados de la Tabla 2 referida al �ndice de vegetaci�n de diferencia normalizada (NDVI) ha sido evaluado por los autores Dey et al (2025) a trav�s de la tecnolog�a Sentinel-2, POWER Data Access Viewer y Google Earth Engine (GEE), basado en aprendizaje profundo para predecir el NDVI con resultados prometedores para el cultivo de arroz; Villalaz et al (2024) concluye de acuerdo con el NDVI que aunque las plantas de cacao fueron afectadas con un �ndice de estr�s h�drico por temperatura en dos meses no consecutivos lo que podr�a afectar las distintas fases fenol�gicas repercutiendo en la baja producci�n, no obstante presentaron un buen vigor vegetal y; Jardim et al (2022) mediante el sensor hiperespectral incrustado en un dron, indic� que el NDVI,� puede utilizarse para predecir el rendimiento de la soja como herramienta en un programa de selecci�n en condiciones de sequ�a.

Asimismo en la Tabla 3 se observan los resultados para varios tipos de �ndices de vegetaci�n e �ndices h�dricos en diversos cultivos basados en teledetecci�n lo cual se refleja en las siguientes publicaciones: Torres (2025) analiza la correlaci�n entre el contenido de humedad del suelo y el �ndice de Estr�s H�drico a partir de datos de teledetecci�n del Instrumento Multiespectral (MSI) Sentinel-2� para cultivos de ma�z forrajero con baja correlaci�n; Tenebo et al (2025) alude al �ndice de Salud de la Vegetaci�n (VHI), el �ndice Estandarizado de Precipitaci�n Evapotranspiraci�n (SPEI) y el �ndice de Sequ�a de la Vegetaci�n (VDI) para cultivos dom�sticos de cebada, el trigo, el teff, el sorgo y el ma�z y encuentran una correlaci�n lineal positiva en toda la regi�n de estudio por lo cual concluye que tanto el VIH como el SSM sirven como valiosos indicadores para monitorear el desarrollo de sequ�as meteorol�gicas y agr�colas.

Tambi�n el estudio de Torres et al (2025) destacan el potencial de la teledetecci�n mediante Im�genes de sat�lite Sentinel-2 y MODIS para el seguimiento de cultivos a trav�s de los �ndices de vegetaci�n (NDVI y SAVI) y estr�s h�drico (NDWI), dichas tecnolog�as ofrecen datos gratuitos y accesibles, lo que facilita la implementaci�n de pr�cticas sostenibles y garantiza su viabilidad a largo plazo; Safdar et al (2023) plantean que mediante el empleo de sistemas de teledetecci�n multiespectrales/hiperespectrales y t�rmicos, los �ndices �pticos de banda estrecha podr�an utilizarse para planificar el riego de cultivos hort�colas de alto valor en pa�ses con escasez de agua; Raya (2023) para para predecir diferentes variables agron�micas (biomasa, NNI, rendimiento, GNC y N exportado) y detectar el estado h�drico del cultivo del trigo bajo diferentes interacciones y localizaciones, emplea diferentes tecnolog�as de teledetecci�n para mejorar la eficiencia del uso del agua y N en rotaciones de cultivo tomadas con sensores de pinza (Dualex�), proximales (GreenSeeker�, espectro radi�metro de campo HR-512i� y una c�mara t�rmica FLIR SC305�) e im�genes hiperspectrales capturadas desde una aeronave.

Por su parte, Berm�dez et al (2023) para la identificaci�n del nivel de deshidrataci�n emplea el modelo de red neuronal convolucional (CNN, por sus siglas en ingl�s), para detectar determinados periodos de deshidrataci�n en plantas a trav�s de im�genes tomadas en tiempo real; Subert et al (2021) presenta la tecnolog�a mediante el uso de una c�mara multiespectral, instalada en un veh�culo a�reo no tripulado (UAV) e indica que esta t�cnica ayud� a diferenciar los campos de ca�a de az�car afectados por estr�s de los cultivos sanos.

Siguiendo con las publicaciones seleccionadas Ahmad et al (2021) argumenta que existe un gran n�mero de t�cnicas y marcos de trabajo consolidados que son precisos, reproducibles y aplicables en una amplia variedad de condiciones clim�ticas, ed�ficas y de cultivo, de este modo consider� los sistemas de detecci�n �ptica, sistemas de detecci�n termom�trica, sistemas de detecci�n de la temperatura superficial terrestre, sistemas de detecci�n multiespectral (espaciales y a�reos), sistemas de detecci�n hiperespectral y el sistema de detecci�n LiDAR y; Meza et al (2020) con la finalidad de caracterizar el estr�s h�drico y optimizar los recursos de riego en actividades de agricultura de precisi�n, recolecta y analiza datos espectrales a diferentes longitudes de onda del espectro electromagn�tico (firmas espectrales) por medio de un espectroradi�metro FieldSpec 4Hi-Res.

Como se ha observado en el marco de la revisi�n bibliogr�fica, el impacto de la teledetecci�n para evaluar los �ndices de vegetaci�n para la detecci�n del estr�s h�drico en cultivos, es una herramienta clave para la adaptaci�n de nuevas t�cnicas de riego de la agricultura a la realidad del cambio clim�tico que se vive en el planeta hoy en d�a.

Conclusiones

En esta investigaci�n, se propone un an�lisis mediante una revisi�n bibliogr�fica del uso de �ndices de vegetaci�n para la detecci�n del estr�s h�drico en cultivos basados en teledetecci�n, los resultados muestran un gran potencial de dichas aplicaciones tecnol�gicas para monitorear y obtener datos confiables que permitan determinar con la mayor precisi�n la salud de la vegetaci�n y el estado de escasez� h�drica en las diversas zonas de cultivo evaluadas en el inter�s de respaldar y mejorar la producci�n de la agricultura bajo criterios sostenibles y garantizar la seguridad alimentaria de las comunidades nacionales, regionales y locales.

Los hallazgos (Tabla 1) revelaron que el �ndice de estr�s h�drico de los cultivos (Crop Water Stress Index - CWSI) bajo diversas modalidades de teledetecci�n constituye un medio apropiado para la recolecci�n de datos sobre el estr�s h�drico, seg�n indican los estudios de los autores Ramos et al (2025); Mousinho (2024); Irik et al (2024); Been Cho et al (2024); Velazquez et al (2024); Huancas & Barrios (2023); Quezada et al (2020) y; Rodr�guez et al (2020).

Asimismo, la investigaci�n refleja (Tabla 2) el uso del �ndice de vegetaci�n de diferencia normalizada (NDVI) como instrumento eficaz en materia de monitoreo de salud de la vegetaci�n y evaluaci�n del estr�s h�drico de cultivos agr�colas mediante m�todos de teledetecci�n, en este particular, centran su estudio autores como Dey et al (2025); Villalaz et al (2024); Jardim et al (2022); G�lvez (2020) y Quito et al (2020).

Finalmente, el estudio tambi�n consider� (Tabla 3) otros varios tipos de �ndices de vegetaci�n e �ndices h�dricos en diversos cultivos basados en teledetecci�n, a partir de los cuales se recaba informaci�n de gran utilidad que podr�a utilizarse para planificar el riego de cultivos en condiciones de sequ�a y mejorar el rendimiento de la producci�n agr�cola de forma sostenible, con respecto a esta cuesti�n se accedi� a publicaciones� donde se encuentran algunas reflexiones de este tema como los autores: Torres (2025); Tenebo et al (2025);� Torres et al (2025); Santos (2024); agr�cola; Safdar et al (2023); Raya (2023); Berm�dez et al (2023); Subert et al (2021); Ahmad et al (2021) y; Meza et al (2020).

Con base en los hallazgos presentados, en general se puede decir que los �ndices de vegetaci�n para la detecci�n del estr�s h�drico en cultivos basados en teledetecci�n pueden ser altamente efectivos para la estimaci�n de las condiciones de riego en los diversos sistemas agr�colas para elevar el rendimiento productivo adem�s de contribuir a mejorar las t�cnicas de la agricultura que debe ser cada vez m�s sostenible y resiliente al cambio clim�tico actual.

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� 2025 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).