Teledetección aplicada al agro : Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales

El sector agrícola viene transitando un profundo cambio en la obtención y la utilización de nuevas tecnologías, buscando anticiparse a eventos edafoclimáticos que puedan inferir en los resultados productivos y facilitar la toma de decisiones de forma remota, empujando al profesional a un uso cada ve...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Barni, Matías javier, Ratto, Elisa
Otros Autores: Besteiro, Sebastián
Formato: Tesis Tesis de grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Ciencias Agrarias
Teledetección
Agricultura
Imágenes satelitales
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/141770
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El sector agrícola viene transitando un profundo cambio en la obtención y la utilización de nuevas tecnologías, buscando anticiparse a eventos edafoclimáticos que puedan inferir en los resultados productivos y facilitar la toma de decisiones de forma remota, empujando al profesional a un uso cada vez más extenso de herramientas tales como la teledetección y el manejo de información geoespacial en entornos GIS. La clasificación de imágenes provenientes de sensores remotos permite monitorear dichos cambios con precisión, en forma periódica y a menores costos que con los métodos tradicionales. Las imágenes de los satélites Landsat y Sentinel son ampliamente utilizadas para realizar clasificaciones de las coberturas del terreno, dado que presentan resoluciones espaciales convenientes, una cobertura espectral similar entre ellas y carecen de costos para su descarga y manipuleo. En el presente trabajo se analizaron las ventajas y desventajas del uso de imágenes satelitales de mediana resolución (LANDSAT 8 OLI y Sentinel 2 MSI) al realizar clasificaciones supervisadas de los cultivos estivales existentes en una campaña agrícola en campos ubicados en el partido de Lobos, provincia de Buenos Aires. Para el logro del objetivo se trabajó sobre 8 imágenes (cuatro Landsat 8 y cuatro Sentinel 2) que abarcan el periodo de estudio desde Noviembre del 2019 hasta Abril del 2020, empleando diferentes métodos de clasificación supervisada del complemento Semiautomatic Classification Plugin (SCP) dentro del software Qgis. El procedimiento ha requerido no solo de la obtención de las imágenes satelitales, su procesamiento y validación, sino también del relevamiento de datos de campo. Se partió del supuesto que las clasificaciones derivadas del uso de ambas imágenes no presentan variaciones provocadas por la resolución espectral, pero sí frente a las diferencias en la resolución espacial, siendo las imágenes Landsat las que mejor representan la realidad de campo para el área de estudio. Los resultados obtenidos no fueron congruentes con la hipótesis, ya que las imágenes que representaron mejor la realidad de campo corresponden a Sentinel 2.
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