Evaluación de métodos basados en pixeles y objetos para la clasificación de usos de suelo con imágenes de satélite QuickBird para el seguimiento de medidas agroambientales y la optimización del uso de herbicidas con agricultura de precisión
- Autores: Isabel Luisa Castillejo González
- Directores de la Tesis: Francisca López Granados (dir. tes.), Alfonso García-Ferrer (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Córdoba (ESP) ( España ) en 2011
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Manuel Sánchez de la Orden (presid.), José Emilio Meroño de Larriva (secret.), María González de Audícana Amenábar (voc.), Luis Garcia de Torres (voc.), José Luis Berné Valero (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Helvia
- Resumen
El objetivo general de esta Tesis Doctoral es analizar un conjunto de técnicas de teledetección aplicadas sobre imágenes de alta resolución espacial QuickBird para evaluar la capacidad de discriminación de distintos usos del suelo que faciliten la toma de decisiones en la gestión de técnicas agrarias guiadas hacia la agricultura de conservación y hacia la agricultura de precisión.
Con la finalidad de reducir los efectos debidos a la erosión que actualmente se observan en algunas zonas sometidas a sistemas de cultivo intensivos, la Unión Europea subvenciona la agricultura de conservación mediante la aplicación de determinadas medidas agroambientales. En este estudio se evaluó la capacidad de identificar de forma eficiente los cultivos y medidas agroambientales típicos de cultivos mediterráneos mediante técnicas de teledetección, con objeto de mejorar el actual sistema de control basado en visitas a campo. El estudio se centró en un análisis de fiabilidad de varios métodos de clasificación digital sobre una imagen QuickBird multiespectral y otra fusionada (pansharpen) con resolución espacial de 2.8m y 0.7m respectivamente. Al estudio se añadió la segmentación de las imágenes de satélite para analizar el comportamiento de los píxeles, objetos y píxeles+objetos como unidades mínimas de información en la clasificación. Los resultados obtenidos sugieren que la elección de una determinada metodología de clasificación (algoritmo, imagen y unidad mínima de información) puede influir notablemente en la precisión de la clasificación, siendo el objetivo final del estudio y las limitaciones técnicas los que determinarán la mejor metodología de clasificación a aplicar.
La avena loca, Avena sterilis L. es una mala hierba asociada al cultivo del trigo que se localiza en rodales, aunque la aplicación de herbicidas para su eliminación se realiza en toda la parcela de trigo, lo que conlleva una aplicación excesiva de producto unida a una contaminación innecesaria. Para reducir la aplicación de herbicida, se plantean técnicas de agricultura de precisión basadas en el manejo localizado con herbicidas de rodales infestados localizados en mapas de infestaciones de malas hierbas. El principio para obtener estos mapas mediante teledetección se basa en la diferencia espectral existente entre la mala hierba y el cultivo, lo que fue medido en este estudio mediante un análisis discriminante de respuestas espectrales de ambas especies tomadas en campo en las regiones del visible e infrarrojo cercano, obteniéndose el momento fenológico más propicio para su discriminación. Posteriormente se analizaron técnicas basadas en píxeles y objeto sobre una imagen QuickBird multiespectral para determinar la capacidad de discriminación de las malas hierbas en cultivos a escala parcela y a escala imagen, obteniéndose resultados muy precisos tanto con las técnicas basadas en objetos como con las basadas en píxeles. A partir de datos multitemporales se pudo realizar un análisis espacial de persistencia de infestaciones de avena loca con objeto de caracterizar su distribución espacial, observándose su tendencia a emerger en rodales ligados a las infestaciones ya existentes si no se aplica ninguna medida de control sobre ellas. Con este conocimiento se diseñaron mapas de tratamientos para el Control Localizado de Malas Hierbas (CLMH), que fueron evaluados económicamente para determinar el umbral óptimo de tratamiento.
