INTRODUCCION. La Percepción Remota, dentro de ella el uso de imágenes satelitales, se ha convertido en una importante fuente de información y herramienta de manejo de la producción agrícola, no sólo a escalas locales sino a nivel global (Chuvieco, 2002). Esta tecnología ha sido particularmente empleada para la identificación de cultivos así como el análisis del estado de éstos (Jensen, 2007). Para la obtención de información útil para el reconocimiento y diagnóstico del estado de la cobertura vegetal, juegan un papel primordial las características espectrales de las principales coberturas terrestres (Amoros et al., 2011).Dentro los ámbitos en los cuales se usan las imágenes satelitales están el estudio del cambio de superficie y la distribución de diversas especies vegetales mediante el uso y diversos índices de vegetación. Dentro de estos índices uno de los más utilizados es el índice de vegetación de diferencia normalizada, conocido por sus siglas en inglés como NDVI. Este índice ha permitido desde hace varias décadas estudiar diferentes tipos de vegetación en el mundo. Los índices de vegetación han sido usados ampliamente para monitorear variaciones temporales, interanuales y de largo plazo sobre parámetros estructurales, fenológicos y biofísicos de la cubierta vegetal (Huete y Liu, 1994; Barbosa et al., 2006). La fortaleza del NDVI radica en su concepto de racionalidad, reduciendo muchas formas de ruido multiplicativo presentes en los sensores remotos para las diferentes bandas del espectro (Huete et al., 2002). Este índice presenta, sin embargo, una serie de desventajas y dificultades para su uso en estudios de la vegetación. Dentro de ellos se puede señalar su no linealidad (inherente de los índices basados en tasas), problemas de escalamiento, señales asintóticas saturadas dependiendo de condiciones atmosféricas y su alta sensibilidad a condiciones internas de la canopia de las plantas (Huete et al., 2002). Otras fuentes de error incluyen la contaminación por nubes e insuficientes correcciones de transferencia para aerosoles atmosféricos, gases y vapor de agua. Todos estos factores afectan a las observaciones de NDVI (Tittebrand et al., 2009).En el caso de especies frutales, los índices de vegetación han sido utilizados con éxito variable para la identificación de especies frutales, utilizando diferentes tipos de sensores y modelos de transformación (Xing et al., 2009). La Percepción Remota se ha utilizado escasamente para apoyar los estudios sobre desarrollo vegetacional, de superficie y manejo a nivel de zonas y predial de especies frutales en nuestro país. Para el caso del cerezo no se registran estudios publicados, llevados a cabo en Chile, que utilicen herramientas de la Teledetección para estudiar parámetros de desarrollo vegetativo, fenología o estimación de superficie.PFCHA-BecasMagister en Gestión Territorial60p.PFCHA-BecasTERMINADA