Clasificación de cultivos en la zona media de Navarra mediante imágenes radar polarimétricas

Abstract

Navarra lleva años empleando la técnica de clasificación supervisada de imágenes multiespectrales de satélite para la realización de la estadística agraria. La cubierta nubosa, muy habitual en esta zona, limita e incluso imposibilita el uso de imágenes ópticas para este fin. Los sensores radar representan una alternativa interesante, dado que a las longitudes de onda que trabajan, la cobertura nubosa es transparente, por lo que la nubosidad no supone ningún tipo de limitación para su empleo. Por otro lado, los sensores radar de nueva generación (por ejemplo ALOS/PALSAR o RADARSAT- 2), incorporan mejoras importantes respecto a sus predecesores (ERS-1/-2 o RADARSAT-1). En lo que respecta a la clasificación de cultivos, los sensores radar que adquieren imágenes en múltiples polarizaciones resultan especialmente interesantes. El principal objetivo de este trabajo es evaluar la viabilidad del empleo de observaciones de teledetección radar de polarización múltiple en la clasificación de cultivos de la zona media de Navarra. Para ello, se han utilizado dos imágenes ALOS/PALSAR. Una vez realizado un detallado análisis polarimétrico, se han obtenido las firmas o signaturas de los distintos cultivos de secano y de regadío por separado y se ha realizado una clasificación supervisada. La clasificación obtenida se ha comparado con la verdad campo resultando en un índice Kappa y fiabilidad global de 0,52 y 85% respectivamente.

Supervised classifications using optical remote sensing data have been used in the region of Navarre (Spain) for many years to obtain data for the elaboration of the annual crops statistics. However, cloud cover very frequent in this area limits and even prevents the use of optical data for this scope. Radar remote sensing represents an interesting alternative, since at its wavelengths, the cloud cover is transparent; not implying any limitation. Furthermore, the new generation of radar sensors (ALOS/PALSAR and RADARSAT-2 for example), incorporate significant improvements over their predecessors (or ERS-1/-2 RADARSAT-1). Finally, for crop classification, radar sensors that acquire images in multiple polarizations are particularly interesting. The main objective of this study was to evaluate the feasibility of polarimetric radar observations for crop classifications in central Navarre. For this, two ALOS/PALSAR observations have been used. A detailed polarimetric analysis, polarimetric signatures of different crops under dryland and irrigation conditions were the previous step to the supervised classification performed. The result crop classification was compared with reference ground data, obtaining an overall Kappa and accuracy of 0.52 and 85% respectively.