Estimación de la producción de cebada a partir de imágenes satelitales y variables climáticas.

Iranzo Cubel, Cristian
García Martín, Alberto (dir.) ; Montorio Llovería, Raquel (dir.)

Universidad de Zaragoza, FFYL, 2020
Departamento de Geografía y Ordenación del Territorio, Área de Geografía Física

Máster Universitario en Tecnologías de la Información Geográfica para la Ordenación del Territorio: Sistemas de Información Geográfica y Teledetección

Resumen: Estimar la producción de una explotación agrícola de forma precisa permite obtener información relevante a la hora de gestionar próximas campañas y evaluar las pérdidas provocadas por situaciones sinópticas adversas antes de la cosecha. El objetivo de este trabajo es explorar el desarrollo de un modelo predictivo capaz de estimar la producción de cebada en una pequeña explotación (127 ha), localizada en el municipio de Belchite (España). Se utilizan variables adaptadas a la fenología de la cebada cultivada, creadas a partir de información climática y de imágenes procedentes de teledetección, en dos rangos del espectro electromagnético, i.e., las microondas y el óptico, con Sentinel 1 y Sentinel 2 respectivamente. Los modelos se definen con una secuencia de código en R, utilizando todas las combinaciones de variables predictoras correlacionadas con la producción. Se utiliza una regresión lineal simple y el método Partial Least Squares Regression (PLSR). El modelo de regresión lineal con mejores resultados devuelve un error en la predicción de 146.39 kg/ha, superior al obtenido con el método PLSR, 106.42 kg/ha. Sin embargo, el error interno del primero, RSE de 455 kg, es inferior al modelo PLSR, con un un RMSEP de 8 481 kg. Se observa una mejora en los modelos con la integración conjunta de información climática y sobre el estado del cultivo, que debe validarse utilizando una serie de años más larga.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Master