Relleno de huecos en series temporales de índices sentinel-2 en cubiertas agrícolas con datos procedentes de sentinel-1

La teledetección ofrece la posibilidad de realizar un seguimiento del desarrollo de los cultivos mediante la adquisición de imágenes de forma repetida por sensores alojados en plataformas satelitales. El objetivo del presente trabajo fin de master es rellenar la falta de información en las series te...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Aranguren Erice, Itxaso
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2023
País:España
Institución:Universidad de Jaén (UJA)
Repositorio:CREA. Colección de recursos educativos abiertos
OAI Identifier:oai:crea.ujaen.es:10953.1/19954
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/10953.1/19954
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:XXII Premio Internacional Francisco Coello
Teledetección 2506.16
Agronomía 3103
Índice de vegetación
Relleno de huecos
Sentinel-1
Sentinel-2
Series temporales
Teledetección
Gap filling
Remote sensing
Sentinel-1,
Time series
Vegetation index
Navarra
Cultivos
Descripción
Sumario:La teledetección ofrece la posibilidad de realizar un seguimiento del desarrollo de los cultivos mediante la adquisición de imágenes de forma repetida por sensores alojados en plataformas satelitales. El objetivo del presente trabajo fin de master es rellenar la falta de información en las series temporales de índices Sentinel-2 (sensor óptico-multiespectral) causadas por las nubes, con datos procedentes de Sentinel-1 (sensor radar cuya funcionalidad no se ve limitada por la nubosidad). Para ello, se calcularon y evaluaron índices ópticos y radar que ofrecieran una mayor sensibilidad al desarrollo de siete cultivos representativos de una zona de estudio en Navarra. Posteriormente, se realizó un análisis estadístico y evaluó la correlación entre los índices calculados. Finalmente, se estudiaron y evaluaron las técnicas de relleno aplicadas. Los resultados muestran que podría ser factible rellenar la falta de información en series temporales de NDVI a través de datos de índices de Sentinel-1.