Programa del congreso

El INTA lanzó en octubre de 2023 la misión ANSER-CINCLUS para obtener datos de teledetección sobre aguas continentales. Esta misión está formada por dos nanosatélites orbitando coordinadamente que registran espectros VNIR para estimar parámetros relacionados con la calidad de aguas, como la turbidez y la concentración de clorofila-a y ficocianina, en algunos embalses de tamaño medio de la península Ibérica.

En esta comunicación se describe la cadena de proceso desarrollada por el Área de Sistemas de Teledetección del INTA para la obtención de los productos científicos de la misión. Además, se aplica dicha cadena de proceso a datos tomados por el prototipo aeroportado de CINCLUS sobre el embalse de Cazalegas en octubre de 2020.

La misión espacial en tándem FLuorescence EXplorer-Sentinel 3 (FLEX-S3) de la Agencia Espacial Europea (ESA), con el lanzamiento previsto en 2026, tiene como objetivo detectar la fluorescencia inducida por el sol (SIF, por sus siglas en inglés) de la vegetación. En este trabajo se presentan los avances realizados en la estimación de la incertidumbre en la medición de la fluorescencia de la vegetación in situ utilizando los datos adquiridos por los instrumentos FloX y Piccolo en la campaña CalValFLEX en Barrax (Albacete). Se ha estimado la curva completa de la fluorescencia en un campo de Festuca spp. mediante el método SpecFit que se utilizará en las imágenes FLEX y la incertidumbre asociada al algoritmo de estimación aplicando el método de Monte Carlo. La incertidumbre en la estimación de SIF fue, en el caso de FloX, de un ~3% y ~8% con un nivel de confianza del 95%, para las absorciones O2A y O2B respectivamente; y en el caso de Piccolo, de un ~4% en ambas absorciones. Los resultados obtenidos con ambos instrumentos son consistentes y representan un elemento clave para la implementación de futuras campañas de Cal/Val de FLEX en España.

Las nuevas misiones hiperespectrales espaciales podrían desempeñar un papel importante en la vigilancia de factores de estrés ambiental, como la salinidad del suelo en los cultivos de arroz. El objetivo de este estudio es comparar el rendimiento de dos sensores hiperespectrales espaciales (EnMAP y PRISMA) para la cartografía de la salinidad del suelo utilizando la conductividad eléctrica (CE) como proxy. Dos imágenes hiperespectrales, una de la misión EnMAP y otra de la misión PRISMA, se adquirieron en marzo de 2023 en el Bajo Guadalquivir (sur de España). Se evaluaron las bandas brutas e índices de salinidad del suelo (SSI) para cada imagen. Se utilizaron dos métodos de aprendizaje automático, Random Forest (RF) y Support Vector Regression (SVR), junto con un método de selección secuencial de características. Los resultados mostraron un rendimiento diferente para la CE según sensor y método. Los modelos EnMAP alcanzaron la mayor precisión utilizando RF (R2 = 0.14, RMSE = 3.14), pero SVR obtuvo peores resultados que RF (R2 = -0.37 y RMSE = 3.38). Los modelos PRISMA fueron muy similares. El modelo RF obtuvo un R2 = 0.01 y un RMSE de 3.25, mientras que el modelo SVR obtuvo un R2 = 0.08 y un RMSE = 3.24. Ambos modelos EnMAP seleccionaron las mismas dos características, dos SSI, 756/871 nm, y la 972/1234 nm. Los modelos PRISMA seleccionaron una sola característica, RF el par SSI de 592/2268 nm, mientras que el modelo SVR seleccionó el SSI compuesto por las bandas de 453/2400 nm.

Este trabajo presenta la herramienta TONI&MZMweb que opera “on line” para mapear la variabilidad en el crecimiento del dosel vegetal de un determinado cultivo y así delimitar zonas con diferente potencial productivo, mapas usualmente denominados Mapas de Zonas de Manejo, MZM. Permite realizar estos mapas de cualquier parcela en cualquier parte del planeta, utilizando en su cálculo capas globales como son las imágenes de satélite Sentinel2a&b-Landsat8&9 y las capas de datos meteorológicos. La metodología implementada en la herramienta estima el crecimiento de cada píxel del dosel vegetal mediante un estimador de acumulación de biomasa, en un intervalo de tiempo. Para ello, calcula la transpiración acumulada en un período de tiempo mediante integración numérica en paso diario del producto del valor del coeficiente de transpiración, Kt, por el de la evapotranspiración de referencia, ETo. Este procedimiento sigue el utilizado ampliamente en los modelos de crecimiento de biomasa. Los valores del coeficiente de transpiración se derivan de las series temporales de imágenes multiespectrales y los valores de evapotranspiración de referencia se obtienen de los modelos meteorológicos numéricos.