Programa del congreso

Las imágenes SAR de Sentinel-1, productos de tipo Ground Range Detected (GRD) y Single Look Complex (SLC), pueden potencialmente dar lugar a observables (índices o variables derivadas) sensibles al desarrollo de la vegetación. Sin embargo, ambos tipos de productos requieren de un procesado distinto, más complejo en el caso de los SLC. Este estudio compara las observables obtenidas a partir de productos GRD y SLC de Sentinel-1 y evalúa su sensibilidad al desarrollo del trigo, analizando también su correlación con dos índices ópticos de uso generalizado (NDVI y NDMI). Los resultados obtenidos revelan que, si bien los coeficientes de retrodispersión en polarización VV y VH no describen una relación clara con el desarrollo del trigo, variables derivadas obtenidas de los productos GRD como el ratio de polarización cruzada o el Radar Vegetation Index (RVI) muestran una sensibilidad adecuada al crecimiento de este cultivo, al igual que otras variables pseudo-polarimétricas obtenidas de las observaciones SLC, como el ángulo  y la entropía (Hc). Estas observables muestran una correlación positiva con los índices ópticos y en particular con el NDMI. Aunque se recomienda realizar estudios similares en otros cultivos y con otros conjuntos de datos, esta investigación sugiere el posible uso de las observaciones Sentinel-1 en el seguimiento de cultivos.

La estimación de las necesidades hídricas de los cultivos leñosos a partir de la combinación de imágenes de satélite y modelos de balance de energía representa un desafío a escala de parcela debido a las limitaciones espacio-temporales de los sensores actuales que operan en el infrarrojo térmico. Este estudio presenta una metodología que trata de solventar estos problemas de resolución temporal al calcular la evapotranspiración real de cultivo diaria, al menos, una vez por semana, e interpolar posteriormente hasta completar la serie, empleando los valores diarios de evapotranspiración de referencia y los coeficientes de cultivo estimados. Por otro lado, se hace frente a la problemática de la baja resolución espacial gracias a los avances recientes en la fusión de datos de los satélites Sentinel-3, Sentinel-2 y Landsat, que permiten reducir el tamaño de píxel del dato de temperatura de superficie hasta los 10-20 m. La investigación se llevó a cabo en una parcela de almendros dotada de riego por goteo, ubicada en la provincia de Albacete. Este trabajo se centra en el periodo de estudio intensivo del verano de 2023. Los resultados del modelo se evaluaron utilizando registros de una torre de flujos instalada en la zona, mostrándose un error de estimación medio inferior a 1.5 mm día-1. Si bien la incertidumbre a escala diaria puede resultar elevada, los acumulados semanales y estacionales ven reducido su error. Esto resulta de gran interés para tareas de programación de riego a escala de parcela, o de gestión de los propios recursos hídricos a escala de acuífero, ante el desafío que supone la rápida expansión de este tipo de cultivos que se está produciendo en zonas áridas y semiáridas de nuestro territorio.

Los pastizales de dehesa proporcionan numerosos servicios ecosistémicos y son clave para el desarrollo rural. Su fenología y productividad están significativamente influenciadas por la disponibilidad de agua y la variabilidad del clima mediterráneo. En este estudio se ha evaluado la producción primaria neta (NPP) de los pastizales en una zona del sur de España durante 17 años (2001-2018). Se examinaron las variaciones espacio-temporales de la productividad, y sus vínculos con la dinámica del agua, poniendo el foco en la gestión de las explotaciones ganaderas. Para ello, se ha combinado un modelo de eficiencia de uso de la luz, que proporciona estimaciones de NPP, con un modelo de balance de energía en superficie (SEBS) para derivar evapotranspiración (ET) y anomalías de ET relativa, utilizadas como indicador de estrés hídrico. Los resultados han permitido mejorar el conocimiento sobre la respuesta de estos pastizales a las condiciones de sequía. Durante las principales sequías del periodo, en concreto en 2004/2005 y 2011/2012, la reducción de la producción de biomasa aérea fue del 42% y 67% respectivamente en dichos años hidrológicos. Sin embargo, la primera se puede considerar más intensa por afectar también a la producción de otoño del año siguiente. En general, y aunque con variaciones de rango por zonas, la relación entre la producción con el déficit de agua fue lineal. Sin embargo, fue necesario profundizar en el análisis estacional y mensual para explicar el comportamiento de años que mostraron relaciones singulares. El análisis estacional destacó la importancia del otoño, además de la primavera, para la producción anual. Esta metodología podría proporcionar a los ganaderos información útil sobre los recursos de su explotación bajo diferentes condiciones reales de disponibilidad de agua, permitiéndoles adaptar la carga ganadera a una previsión de producción de pastos que considere el impacto de futuras sequías.

Los sistemas agrícolas proveen múltiples servicios ecosistémicos (SE) que son apreciados y promovidos por las políticas agrarias de muchos países, en particular dentro de la Unión Europea. Sin embargo, el desarrollo de instrumentos destinados a valorar esta prestación requiere que los SE puedan ser cuantificados a gran escala. En este trabajo se aborda el seguimiento de algunos de estos servicios en cubiertas herbáceas de dos agrosistemas arbolados, olivar y dehesa, integrando medidas de campo y sensores remotos.

Impulsado por un convenio de colaboración entre el Ministerio de Agricultura y Ganadería (MAPA) y el Instituto Tecnológico Agrario de Castilla y León (ITACyL), el propósito del presente proyecto es la obtención de la primera cartografía representativa de los cultivos y superficies naturales presentes en todo el territorio nacional, para el año 2022, con una resolución espacial de 10 metros y utilizando técnicas de teledetección y Machine Learning a través del algoritmo C5.0. Para su elaboración se ha replicado la técnica que se utiliza en la producción del Mapa de Cultivos y Superficies Naturales de Castilla y León (MCSNCyL). Se emplearon como base las imágenes proporcionadas por los satélites Sentinel-2 pertenecientes al programa Copernicus, coordinado por la Comisión Europea (CE) y ejecutado por la Agencia Espacial Europea (ESA) y se integró información auxiliar que define características específicas del territorio. Inicialmente se obtiene una leyenda de 65 clases de distintas cubiertas que se agruparon en 35 clases en el mapa final, proporcionando una visión completa de la diversidad agraria y de superficies naturales presentes en el territorio nacional.