Qué es el NDVI: significado, valores y fórmula
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El NDVI, el índice de vegetación de diferencia normalizada (Normalized Difference Vegetation Index), es un número de −1 a +1 que mide cuánta vegetación verde y sana contiene un píxel de una imagen satelital. Compara dos tipos de luz que devuelve una superficie: el infrarrojo cercano, invisible para nuestros ojos, y el rojo. NDVI = (NIR − Rojo) / (NIR + Rojo). Los cultivos densos y los bosques puntúan entre 0.6 y 0.9, el suelo desnudo ronda 0.1 y el agua queda por debajo de cero.
Es el índice de vegetación más usado porque casi todos los satélites, y muchas cámaras de dron, registran esos dos tipos de luz, y porque un solo número por píxel es fácil de cartografiar y de comparar a lo largo del tiempo. Los agricultores lo usan para detectar zonas débiles en un campo, los técnicos forestales para seguir una sequía y los urbanistas para medir cuánto verde tiene una ciudad. Puedes calcularlo gratis en QGIS en unos minutos, con los pasos de más abajo, o pedirle a AI Agent, el plugin de QGIS que desarrollamos, que lo haga a partir de una sola frase.
en unos minutos, con los pasos de más abajo, o pedirle a Cómo funciona el NDVI
Las plantas aprovechan la luz roja y rechazan el infrarrojo cercano. Una hoja sana absorbe la mayor parte de la luz roja para crecer y devuelve la mayor parte del infrarrojo cercano. NASA Earthdata explica que, cuando una planta sufre sequía o enfermedad, refleja más rojo y menos infrarrojo cercano, así que la diferencia entre ambos se reduce.
El NDVI convierte esa diferencia en un solo número:
NDVI = (NIR − Rojo) / (NIR + Rojo)
Toma un campo de trigo sano que refleja 40 % de infrarrojo cercano y 4 % de luz roja: (0.40 − 0.04) / (0.40 + 0.04) = 0.82. Un suelo desnudo podría reflejar 28 % y 20 %: (0.28 − 0.20) / (0.28 + 0.20) = 0.17. Dividir entre la suma hace que el índice sea «normalizado»: un campo a la sombra y el mismo campo a pleno sol dan valores parecidos.
Los investigadores lo aplicaron por primera vez a imágenes satelitales en 1974, para vigilar los cultivos de las Grandes Llanuras de Estados Unidos con el primer satélite Landsat.
Qué significan los valores del NDVI
El Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) da los rangos que repiten la mayoría de las fuentes. Tómalos como una regla general:
| NDVI | Qué suele ser |
|---|---|
| Menos de 0 | Agua, nubes, nieve |
| De 0 a 0.1 | Roca desnuda, arena, suelo desnudo, zonas urbanizadas |
| De 0.2 a 0.5 | Vegetación escasa: pastizales, arbustos, cultivos jóvenes o en maduración |
| De 0.6 a 0.9 | Vegetación densa: bosque, cultivos en su pico de crecimiento |
Según la redacción del USGS, las zonas áridas muestran «0.1 o menos», la vegetación escasa «aproximadamente de 0.2 a 0.5» y la vegetación densa «aproximadamente de 0.6 a 0.9». Un mismo campo pasa por los tres tramos en un año, como muestra la sección siguiente.
El NDVI a lo largo de una temporada, medido
Un valor de NDVI solo significa algo junto con su fecha. Para demostrarlo, seguí un campo de cultivo del Punyab, en la India, durante un año entero de imágenes satelitales Sentinel-2. El mismo campo marcó 0.06 a principios de junio y 0.92 a principios de septiembre: de suelo desnudo a cultivo denso, en el mismo terreno.
La curva sigue el calendario agrícola: el trigo crece en invierno y alcanza su pico hacia febrero, el campo queda desnudo tras la cosecha de abril y el arroz se siembra a finales de junio y llega a su máximo en agosto y septiembre. El pueblo cercano se mantiene entre 0.05 y 0.17 todo el año. Por eso «0.2» puede ser un cultivo joven, un campo cosechado o un pueblo, según el mes.
Cómo lo medimos. Usé las 87 imágenes Sentinel-2 de la zona entre el 26 de septiembre de 2025 y el 26 de septiembre de 2026, y elegí los puntos de muestreo antes de leer ningún valor. Cada punto es el promedio de 3 × 3 píxeles de 10 m, y una fecha cuenta solo si no hay nubes ni sombras encima: 60 fechas para este campo.
Qué bandas usar, satélite por satélite
La fórmula no cambia, pero cada satélite numera sus bandas (los colores de luz que registra) de forma distinta. Confundirlas es el primer error más habitual.
| Fuente | Banda roja | Banda de infrarrojo cercano | Tamaño de píxel | Revisita |
|---|---|---|---|---|
| Sentinel-2 (ESA) | B4, 665 nm | B8, 842 nm | 10 m | 5 días o menos |
| Landsat 8 y 9 (USGS) | Banda 4 | Banda 5 | 30 m | 8 días combinados |
| Landsat 4 a 7 | Banda 3 | Banda 4 | 30 m | Archivo desde 1982 |
| MODIS (NASA) | Producto NDVI ya calculado, MOD13Q1 | 250 m | Compuesto de 16 días | |
| Cámara multiespectral de dron | Banda roja | Banda NIR | Unos pocos cm | Cuando vuelas |
Sentinel-2 es la opción por defecto para campos y explotaciones agrícolas: gratis, píxeles de 10 m y una imagen nueva cada pocos días. Usa Landsat para remontarte antes de 2015 y MODIS para un país entero cada dos semanas. Una cámara de dron normal no puede calcular el NDVI, porque no registra infrarrojo cercano. Para encontrar las escenas y cargarlas en streaming, consulta cómo descargar Sentinel-2 en QGIS.
El desfase de Sentinel-2 que baja el NDVI sin avisar
Desde el 25 de enero de 2022, los archivos Sentinel-2 suman 1000 a cada valor. El informe de calidad de los datos de la ESA indica que hay que restarlo: reflectancia (la proporción de luz que se devuelve) = (valor − 1000) / 10 000. La fórmula clásica de los tutoriales, (B8 − B4) / (B8 + B4) sobre los valores originales, se salta ese paso y el resultado sale demasiado bajo.
El error es mayor justo donde más importa, en los cultivos sanos:
| Superficie | NDVI correcto | NDVI si olvidas los 1000 | Error |
|---|---|---|---|
| Cultivo denso | 0.82 | 0.56 | −0.26 |
| Suelo desnudo | 0.17 | 0.12 | −0.05 |
Un cultivo sano pasa del tramo «denso» al tramo «escaso». En nuestra imagen de Harike, la proporción de superficie por encima de 0.6 cae de 73 % a 14 % si olvidas el desfase. Ninguno de los nueve tutoriales de NDVI en QGIS que revisamos lo menciona.
Algunas fuentes ya lo eliminan por ti, así que compruébalo antes de restar. Haz clic en un píxel con la herramienta de identificación: los valores en los miles son originales, los valores entre 0 y cerca de 1 ya son reflectancia.
Dónde se queda corto el NDVI
El NDVI mide el verdor, y el verdor no es lo mismo que la salud. En proyectos reales aparecen cuatro límites:
- Se satura. Sobre vegetación muy densa, el NDVI se queda entre 0.85 y 0.9 y no distingue un campo frondoso de uno muy frondoso.
- El color del suelo se cuela. Donde las plantas son escasas, los suelos oscuros y los claros dan valores distintos para las mismas plantas.
- Las nubes lo falsean. Una nube fina baja el NDVI, así que elimina los píxeles con nubes antes de promediar nada.
- Los satélites difieren un poco. Sentinel-2 y Landsat dan valores cercanos, pero no idénticos, para un mismo campo.
Cuando esos límites pesan, otro índice responde mejor:
| Índice | Úsalo cuando |
|---|---|
| EVI | La vegetación es muy densa, como en un bosque tropical, y el NDVI deja de subir |
| SAVI | Las plantas son escasas y se ve mucho suelo, como en cultivos jóvenes o zonas áridas |
| NDRE | Sigues el nitrógeno del cultivo al final de la temporada (necesita una banda de borde rojo, que Sentinel-2 tiene) |
| NDWI | Quieres cartografiar el agua en lugar de las plantas |
Cómo calcular el NDVI en QGIS
Carga las bandas roja y de infrarrojo cercano
Para Sentinel-2, carga las bandas B04 (rojo) y B08 (infrarrojo cercano), descargadas o en streaming como se explica en la guía de Sentinel-2. Haz clic en un píxel con la herramienta de identificación: los valores en los miles son originales y los valores de 0 a 1 ya están corregidos.
Abre la calculadora ráster
Ráster > Calculadora ráster…. Introduce la fórmula con los nombres de tus capas. Sobre reflectancia: ("B08@1" - "B04@1") / ("B08@1" + "B04@1"). Sobre valores originales desde 2022, resta antes 1000 a cada banda: (("B08@1" - 1000) - ("B04@1" - 1000)) / (("B08@1" - 1000) + ("B04@1" - 1000)). Ajusta la extensión a tu zona en lugar de usar toda la escena.
Aplica un estilo al resultado
Abre las propiedades de la capa, Simbología, tipo de renderizador Pseudocolor de banda simple, con una rampa de rojo, amarillo y verde de −0.2 a 0.9. El agua se vuelve rojo pardo y los campos, verdes.
Resume el resultado por campo
Ejecuta Procesos > Caja de herramientas > Estadísticas de zona con los polígonos de tus campos para obtener el NDVI medio de cada uno como atributo.
Esta es la calculadora ráster con la fórmula para valores originales de Sentinel-2, donde se resta antes 1000 a cada banda:
Y el resultado, con estilo de rojo a verde y la leyenda en el panel Capas:
En un solo mensaje
Desarrollamos AI Agent, así que esta parte trata de nuestro propio plugin. Los pasos anteriores llevan unos diez minutos cuando ya los conoces. Con el plugin, escribes la tarea. Le envié esto, en un proyecto nuevo con la configuración por defecto: «Calcula el NDVI de los campos de los alrededores de Harike, en el Punyab, con la imagen Sentinel-2 más reciente sin nubes, aplícale un estilo de rojo a verde y dime qué proporción de la zona supera 0.6».
Revisó cinco imágenes de septiembre, descartó dos con nubes, usó la del 8 de septiembre, eliminó el desfase y respondió en unos 3 minutos y 30 segundos: el 75 % de los 17 km² de la zona superaba 0.6. Su NDVI coincidía con el mío, píxel por píxel.
También dejó sus capas de trabajo en el proyecto y describió la zona como de «4 km por 4 km» cuando mide 3.8 por 4.5 km. Son detalles menores, pero comprueba las cifras que vayas a citar.
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Qué debes recordar
NDVI = (NIR − Rojo) / (NIR + Rojo), un valor de −1 a +1. Los cultivos densos y el bosque puntúan entre 0.6 y 0.9, el suelo desnudo cerca de 0.1 y el agua por debajo de cero.
Un mismo campo recorre toda la escala en un año, así que un valor de NDVI solo significa algo junto con su fecha. Un campo del Punyab marcó 0.06 a principios de junio y 0.92 a principios de septiembre.
En Sentinel-2, el NDVI usa B8 y B4 a 10 m. Desde el 25 de enero de 2022, los valores originales de nivel 2A llevan un desfase de −1000 que, si lo ignoras, baja el NDVI de un cultivo denso de 0.82 a 0.56.
El NDVI se satura sobre dosel denso y es sensible al suelo y a las nubes. EVI, SAVI y NDRE responden mejor en esos casos.
Preguntas frecuentes
¿Qué valor de NDVI es bueno para un cultivo?
Un cultivo sano en su pico de crecimiento suele marcar de 0.6 a 0.9. Al inicio de la temporada, cuando las plantas cubren poco suelo, es normal que marque de 0.2 a 0.4. Compara un campo consigo mismo a lo largo de la temporada, o con campos vecinos del mismo cultivo en la misma fecha, en lugar de usar un umbral fijo.
¿Qué significa un NDVI negativo?
Casi siempre agua, nubes o nieve, que reflejan más luz roja que infrarrojo cercano. El agua abierta y limpia suele marcar por debajo de cero, mientras que el agua turbia o poco profunda puede quedar justo por encima, así que el NDVI por sí solo es un mal detector de agua.
¿Qué bandas de Sentinel-2 se usan para el NDVI?
B8 (infrarrojo cercano, 842 nm) y B4 (rojo, 665 nm), ambas a 10 m. NDVI = (B8 − B4) / (B8 + B4) sobre reflectancia. En valores originales de nivel 2A procesados desde el 25 de enero de 2022, resta antes el desfase de 1000 a cada banda.
¿Cuál es la diferencia entre NDVI y NDRE?
El NDRE usa una banda de borde rojo en lugar de la banda roja. Sigue respondiendo sobre dosel denso, donde el NDVI se satura, y por eso es mejor para el nitrógeno y el vigor del cultivo al final de la temporada. Necesita un sensor con banda de borde rojo, como Sentinel-2 o una cámara multiespectral de dron.
¿Puedo calcular el NDVI con una foto normal de dron?
No. El NDVI necesita una banda de infrarrojo cercano, y una cámara RGB normal solo registra rojo, verde y azul. Existen índices de luz visible como el VARI, pero son indicadores más débiles. Para obtener el NDVI con un dron, necesitas una cámara multiespectral.
¿QGIS puede calcular el NDVI automáticamente?
QGIS no tiene un botón de NDVI de un solo clic, pero la calculadora ráster lo resuelve con una fórmula, como se mostró arriba. Para ahorrarte los pasos, un plugin de agente de IA puede encontrar la imagen, calcular el NDVI y aplicarle un estilo a partir de una sola frase: el nuestro, AI Agent, lo hizo para una zona agrícola del Punyab en unos tres minutos y medio.
¿Dónde puedo obtener datos de NDVI gratis?
Calcúlalo tú mismo con Sentinel-2 (10 m) o Landsat (30 m), ambos gratuitos, o descarga el NDVI de MODIS ya calculado por la NASA (MOD13Q1, 250 m, cada 16 días). QGIS lo calcula a partir de las dos bandas en un minuto con la calculadora ráster.
Para conseguir las imágenes, descargar Sentinel-2 en QGIS compara cuatro formas, con la escena elegida y cargada en streaming. Multiespectral frente a hiperespectral explica las bandas que hay detrás del índice, y el mapeo de la cubierta arbórea en QGIS lleva la vegetación de un índice a polígonos. AI Agent ejecuta todo el flujo de trabajo del NDVI a partir de una sola frase en QGIS, y el centro de IA para QGIS enumera los demás plugins de IA por tarea.
