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Investigadores de la Universidad de Alicante desarrollan nuevas aplicaciones para la tecnología de los satélites Sentinel de la Comisión Europea

Dos proyectos en los que participa el Grupo de Señales, Sistemas y Telecomunicación de la UA aplican la cartografía espacial al control y vigilancia de la cubierta terrestre, aumentando la precisión de la tecnología empleada hasta la fecha en los mapas de cultivo

El estudio demuestra que la tecnología de radares satelitales mejora significativamente los datos sobre los cultivos lo que permite mejorar las previsiones de rendimiento, estadísticas de producción o la evaluación de daños

 

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Alicante. Viernes, 26 de febrero de 2021

Investigadores del Grupo de Señales, Sistemas y Telecomunicación de la Universidad de Alicante han desarrollado un estudio que permite aplicar la tecnología de cartografía espacial de la Tierra a partir de radares satelitales al control, vigilancia y clasificación de cultivos con una precisión superior al 80 por ciento.

La aplicación de esta tecnología, que opera desde los satélites Sentinel-1 (A y B) que la Agencia Espacial Europea puso en órbita en 2014 y 2016, ofrece nuevas posibilidades y mayor fiabilidad aplicada a la Política Agraria Común Europea ya que el estudio muestra que los datos del radar Sentinel-1 de Copernicus, junto con el procesamiento interferométrico, pueden mejorar aún más la cartografía de los cultivos. Esto, a su vez, ayudará a mejorar las previsiones de rendimiento de los cultivos, las estadísticas de producción, la evaluación de los daños causados por la sequía y las tormentas, etc.

El catedrático del área de Teoría de la Señal y Comunicaciones, del departamento de Física, Ingeniería de Sistemas y Teoría de la Señal, y miembro del Instituto Universitario de Investigación Informática de la Universidad de Alicante, Juan Manuel López Sánchez, detalla que “la elaboración de mapas de cultivo mediante imágenes de satélite se ha basado tradicionalmente en los datos procedentes de satélites ópticos, que trabajan en la zona del espectro visible e infrarrojo, gracias a la sensibilidad de estas frecuencias a las características biológicas de las plantas. Sin embargo, estos datos están siempre afectados por las condiciones de iluminación solar y no pueden conseguirse en zonas cubiertas por nubes. Como alternativa, los satélites que operan con radares para adquirir las imágenes no tienen estas limitaciones y, por lo tanto, proporcionan un esquema de adquisición consistente en el tiempo. Desde el lanzamiento de dos satélites Sentinel-1 (A y B) en 2014 y 2016, respectivamente, es posible obtener una imagen cada 6 días de cualquier punto de Europa”.

La misión Sentinel-1 se compone de dos satélites idénticos, cada uno de los cuales lleva un instrumento de radar avanzado para proporcionar un suministro de imágenes de la superficie de la Tierra, tanto de día como de noche y en cualquier condición meteorológica. Estas imágenes se utilizan para numerosas aplicaciones, como la vigilancia de los hielos marinos y las inundaciones, así como movimientos en la superficie terrestre mediante el proceso de interferometría (InSAR), que consiste en comparar imágenes del mismo lugar procedentes de pases consecutivos del satélite para revelar las diferencias producidas entre las adquisiciones de imágenes. El estudio llevado a cabo por los investigadores de la Universidad de Alicante ha ido más allá de las aplicaciones previstas inicialmente y ha demostrado la utilidad de esta tecnología en el ámbito agrario.

"El análisis de las series temporales muestra que la coherencia cae en presencia del crecimiento del cultivo, mientras que aumenta fuera de temporada", describe Alejandro Mestre Quereda, de la Universidad de Alicante y autor principal del trabajo. "Dado que las fechas de cultivo y la duración de la campaña son típicas para cada tipo de cultivo, esta respuesta característica ha permitido generar mapas de tipo de cultivo con una precisión global del 80%".

Juan Manuel López Sánchez incide en que "algunos tipos de cultivos que estaban mal clasificados por la intensidad o la coherencia se distinguen mejor por la combinación de ambos tipos de datos. En otras palabras, ambas fuentes de información son realmente complementarias".

 

Resultados del estudio

Con el trabajo llevado a cabo hasta la fecha en estos proyectos se ha demostrado la capacidad de las series temporales interferométricas para clasificar distintos tipos de cultivo. En un experimento llevado a cabo en un área agrícola de la provincia de Sevilla, con 17 cultivos distintos presentes, se consiguieron precisiones superiores al 80% solamente empleando estos datos. Se ha comprobado que en las épocas en que los cultivos están en pleno desarrollo, la medida asociada al parecido de las imágenes (llamada coherencia) disminuye drásticamente, siendo mucho más alta en ausencia de cultivos. Por tanto, los distintos calendarios de cultivo (fechas de siembra y recolección) asociados a cada especie se muestran de forma evidente en estos datos.


Proyectos

En concreto, el Grupo de Señales, Sistemas y Telecomunicación de la UA participa en dos proyectos complementarios en los que se está analizando el contenido de información de los datos proporcionados por la interferometría radar empleando los satélites Sentinel-1.

El primer proyecto, denominado SInCohMap, está financiado por la Agencia Espacial Europea (ESA) y se concibió precisamente para medir la contribución de la interferometría radar en la clasificación de cubiertas y usos de suelo, en general, y de tipos de vegetación en particular. Además de la UA, participan la empresa DARES Technology, EURAC Research (Italia), Universidad Politécnica de Cataluña, IGIK (Polonia) y la Universidad de Rennes-1 (Francia).

El segundo, denominado TeMuSA, está financiado por la Agencia Estatal de Investigación, Ministerio de Ciencia e Innovación y Fondos FEDER, y en él hay un paquete de trabajo dedicado a la exploración de los nuevos tipos de datos de radar (entre los que están los de Sentinel-1) en la clasificación de cultivos.

 


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En la imagen, análisis de las series temporales

 

 

 

 

 

 




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