R. Tesis doctoral Otros agricultura
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Autores: Pérez Cardiel, Estela
Publicación: Universidad de Zaragoza
Fuente: Zaguan
Año de publicación: 2022
Tamaño: 37104 Kb
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Tags: teledetección , regadío , aragón , cultivos extensivos
Teledetección multisensor para la identificación temprana consistente de cultivos en los regadíos de Aragón
La presente tesis utiliza información satelital de Sentinel 2, de imágenes aéreas con UAV, de espectro-radiometría de campo y de cámara digital para identificar de forma temprana la presencia y el desarrollo de los cultivos en los regadíos del centro del Valle del Ebro en Aragón.
Resumen: La presente tesis utiliza información satelital de Sentinel 2, de imágenes aéreas con UAV, de espectro-radiometría de campo y de cámara digital para identificar de forma temprana la presencia y el desarrollo de los cultivos en los regadíos del centro del Valle del Ebro en Aragón. La investigación aborda dos cuestiones relevantes como son: la evaluación de la consistencia de los datos de los sensores Sequoia y MSI de Sentinel 2 mediante la comparación con datos obtenidos con espectro-radiometría; y la exploración de metodologías adecuadas para determinar la presencia temprana del cultivo considerando escalas locales y regionales, analizando la combinación de sensores y utilizando técnicas de modelado estadístico.
En la primera fase de la investigación, se evalúa la consistencia de datos de Sequoia y Sentinel 2 a partir de la comparación de la reflectividad e índices de vegetación (IV) de estos sensores con los obtenidos por radiometría de campo y entre sí, mediate el análisis de relaciones lineales. En la siguiente fase de la investigación, se determina el inicio de la etapa de desarrollo de dos cultivos de regadío, maíz y girasol, con series temporales de imágenes multiespectrales de Sentinel 2, y con una combinación de imágenes de UAV y Sentinel 2. Para ello, se exploran diferentes técnicas de detección del punto de cambio ¿Prueba de Pettitt, Prueba de rangos de Buishand y Prueba de Homogeneidad Normal Estándar¿ y una metodología más estandarizada como es el ajuste logístico de la serie de datos y la extracción del punto de máxima curvatura. La capacidad de estas técnicas para detectar el inicio de la etapa de desarrollo del cultivo (IED) se evalúa con datos de cobertura del suelo obtenidos de fotografías cenitales realizadas en campo. En la última fase de la investigación, se identifica para dos años de estudio, 2018 y 2019, la distribución espacial del IED a escala regional para los dos cultivos estudiados, aplicando la técnica de detección de punto de cambio (prueba de Pettitt) a una muestra de parcelas con doble cosecha en los regadíos del Valle del Ebro en Aragón; y se analiza IED de los cultivos en función de su localización, de las características meteorológicas y de los cultivos precedentes en la doble cosecha.
Los resultados obtenidos y las conclusiones derivadas de la investigación indican que la técnica de punto de cambio de Pettitt, aplicada tanto a series de datos de MSI de Sentinel 2 como a series combinadas de Sentinel 2 y Sequoia adquiridas con UAV, es adecuada para la identificación de forma temprana de la presencia y el inicio de la etapa de desarrollo del maíz y del girasol de segunda cosecha. El análisis de la consistencia entre sensores muestra que los datos del MSI ofrecen buen nivel de precisión y consistencia, al igual que los datos de las bandas del visible y los IV (a excepción de MSRre y CIre) de Sequoia. Entre ambos sensores hay una relación muy alta para la reflectividad de las bandas del visible y los IV, a excepción de las bandas del borde del rojo y el infrarrojo cercano, así como en los índices MSRre y CIre. Aunque las relaciones son más bajas en las bandas del borde del rojo y el infrarrojo cercano, cuando estas bandas combinan con otras del visible en los índices, el resultado mejora y el índice ofrece buen nivel de consistencia. La prueba de Pettit aplicada a series temporales de datos de NDRre y NDVI es la técnica de punto de cambio que estima el IED más acorde al determinado con las fotografías cenitales en campo. Cuando la serie temporal está formada por una combinación de datos de Sequoia y Sentinel 2, el índice que ofrece mejores resultados es NDRre por su alta relación entre estos sensores en las primeras etapas de crecimiento del cultivo. Un periodo sin imágenes superior a 5 días cercano al inicio de la etapa de desarrollo afecta negativamente a la estimación del IED. Los resultados de la distribución del IED en maíz y girasol de segunda cosecha en los regadíos de Aragón revelan que las variaciones detectadas están más relacionadas con el cultivo precedente en la doble cosecha que con la localización. La prueba de Pettitt tiene alguna dificultad para determinar el IED en los momentos extremos de la serie temporal. Para mejorar el método utilizado se sugiere aplicar la ventana de datos en función del cultivo precedente y de las condiciones meteorológicas de ese año.
Los resultados obtenidos abren la posibilidad de estimar de forma temprana la presencia e inicio de la etapa de desarrollo de los cultivos analizados de forma sólida y operativa tanto a escala de parcela como para grandes áreas mediante series de imágenes de teledetección, constituyendo una ayuda para la verificación de las prácticas del Greening, asociadas a la monitorización de cultivos de la PAC.
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