Estimación del Índice de Área Foliar verde y marrón de diferentes cultivos con Sentinel-2

Conocer la salud de los cultivos es fundamental para la estimación de la productividad de los cultivos y la optimización de los procesos de riego y fertilización. Uno de los parámetros más importantes como indicador de la salud de los cultivos es el índice de área foliar (leaf area index – LAI), es decir, la cantidad de vegetación por unidad de suelo. En este contexto, el nuevo satélite Sentinel-2 presenta la resolución temporal (5 días) y espacial (10 m) idónea para un buen monitoreo de los cultivos. A partir de la información espectral proporcionada por este satélite y campañas de campo que incluyen valores in situ del parámetro LAI, se han definido dos nuevas metodologías para la estimación tanto de LAI verde como en su estado senescente (LAI marrón). De manera concreta, el LAI verde se estima a partir de un nuevo índice normalizado con las bandas de 842 nm y 705 nm, obteniéndose un R2 de 0,688 y un RMSE de 0,6 al aplicarse a una base de datos con 13 tipos de cultivo diferentes. Dicho índice se ha seleccionado al estar basado en zonas del espectro influidas mayoritariamente por el parámetro LAI. Por otro lado, el LAI marrón se estima a partir de un método GPR (Gaussian Processes Regression), entrenado con una base de datos con valores de LAI marrón de 12 cultivos diferentes (R2 de 0,751 y un RMSE de 0,6). Se muestran mapas obtenidos con ambas metodologías.

Autors:
Pasqualotto, N.; Delegido, J.; Amin, E.; Cisneros, A.; Van Wittenberghe, S.; Verrelst, J.; Paredes-Gómez, V. and Moreno, J.
Url link:
https://congresos.adeituv.es/tig2018/
Event:
XVIII Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Valencia (Spain), 20-22 June (2018)
Ref:
Pasqualotto, N.; Delegido, J.; Amin, E.; Cisneros, A.; Van Wittenberghe, S.; Verrelst, J.; Paredes-Gómez, V. and Moreno, J. (2018). Estimación del Índice de Área Foliar verde y marrón de diferentes cultivos con Sentinel-2. In: XVIII Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Valencia (Spain), 20-22 June (2018)
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