Utilidad de los parámetros fenológicos derivados de series temporales de índices de vegetación de Sentinel-2 para determinar la fecha de cosecha de cereal

La escasez de agua crónica en España, agravada por sequías frecuentes debido al cambio climático, ha causado problemas económicos importantes, con un pago récord de 406,2 millones de euros por parte de Agroseguro a los agricultores afectados. Conocer la fecha en la que se cosecha una parcela para la que se solicita el pago compensatorio por reducción de producción por sequía, es importante para entidades como Agroseguro. En este trabajo se evalúa el potencial de los parámetros derivados de series temporales de índices de vegetación, obtenidos de imágenes Sentinel-2, para estimar la fecha de cosecha de cereal, a nivel de parcela catastral. El estudio se centró en parcelas de cereal de la zona media de Navarra y se trabajó en la plataforma Google Earth Engine generar las series temporales de índices de vegetación, que constituyeron la información de partida de este trabajo. Una vez procesadas las series temporales, se evaluaron tres métodos para estimar la métrica fenológica “end of season”, siento este el final del periodo en el que hay actividad fotosintética en el cereal e inicio del periodo de secado. A partir de este, se estimaría la fecha de cosecha., encontrando que el método de la amplitud era el más adecuado, aunque los modelos de regresión mostraron coeficientes de determinación bajos. Entre los índices de vegetación, el que proporcionó mejores resultados fue el Near-Infrared Reflectance of Vegetation (NIRv), siendo algo mejor el comportamiento del Enhanced Vegetation Index (EVI) en el caso de las parcelas que se cosecharon antes. Los resultados de este trabajo pueden considerarse un punto de partida interesante para la predicción de fecha de cosecha, siendo necesario ampliar la investigación, incluyendo la consideración de datos de otros satélites de mayor resolución temporal, que permitan un seguimiento más detallado del cultivo durante las semanas previas y posteriores a la senescencia para identificar cambios específicos en los índices de vegetación relacionados con la cosecha.

Chronic water shortages in Spain, aggravated by frequent droughts due to climate change, have caused significant economic problems, with a record payment of 406.2 million euros by Agroseguro to affected farmers. Knowing the date on which a plot of land is harvested for which the compensatory payment for production reduction due to drought is requested is important for entities such as Agroseguro. This paper evaluates the potential of parameters derived from time series of vegetation indices, obtained from Sentinel-2 images, to estimate the date of cereal harvest at the cadastral plot level. The study was focused on cereal plots in the middle zone of Navarra and the Google Earth Engine platform was used to generate the time series of vegetation indices, which constituted the starting information for this work. Once the time series were processed, three methods were evaluated to estimate the phenological metric "end of season", being this the end of the period in which there is photosynthetic activity in the cereal and the beginning of the drying period. From this, the harvest date would be estimated, finding that the amplitude method was the most appropriate, although the regression models showed low coefficients of determination. Among the vegetation indices, the one that provided the best results was the Near-Infrared Reflectance of Vegetation (NIRv), with the Enhanced Vegetation Index (EVI) performing somewhat better in the case of plots that were harvested earlier. The results of this work can be considered an interesting starting point for harvest date prediction, being necessary to extend the research, including the consideration of data from other satellites of higher temporal resolution, which allow a more detailed monitoring of the crop during the weeks before and after senescence to identify specific changes in vegetation indices related to harvest.