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Potencial de los datos derivados del vuelo LIDAR 2017 para complementar la identificación, mediante imágenes Sentinel, de recintos con cultivos permanentes en Navarra

Hoy por hoy es cada vez más frecuente que la creación y sobre todo actualización de Bases de Datos de cultivos permanentes como viñas, olivos, almendros o frutales se realice mediante técnicas de teledetección, a partir del uso de imágenes multiespectrales, hiperespectrales y datos LiDAR. El objetivo de este trabajo ha sido el de analizar el potencial de los parámetros LiDAR como información complementaria a los datos espectrales derivados de imágenes Sentinel-2 (S2) para discriminar recintos con cultivos permanentes. Teniendo en cuenta que en Navarra se dispone de un vuelo LiDAR con 14 puntos/m2, la campaña de estudio ha sido la de 2017, centrándose el trabajo en un municipio piloto, Corella. En el contexto del trabajo, se generaron 14 parámetros LiDAR a distintas resoluciones, analizándose su potencial para discriminar cultivos permanentes a través de la determinación de separabilidad entre clases mediante la distancia Jeffries-Matusita (JM), considerando la extracción de información a nivel de pixel y a nivel de recinto. Los valores de separabilidad obtenidos se compararon con los obtenidos entre cultivos considerando datos espectrales derivados de compuestos mensuales de Sentinel-2 del mismo año. Asimismo, los parámetros LiDAR con los que se alcanzó una mayor separabilidad entre categorías se combinaron con los datos espectrales de las imágenes S2, obteniéndose en este caso valores de distancia JM superiores a 1,9 para la mayoría de las combinaciones de clases.

Nowadays it is more and more frequent that the creation and, above all, updating of Databases of permanent crops such as vineyards, olive trees, almond trees or fruit trees is carried out using remote sensing techniques, based on the use of multispectral and hyperspectral images and LiDAR data. The objective of this work has been to analyze the potential of LiDAR parameters as complementary information to spectral data derived from Sentinel-2 (S2) images to discriminate enclosures with permanent crops. Taking into account that in Navarra there is a LiDAR flight with 14 points/m2, the study campaign was that of 2017, focusing the work on a pilot municipality, Corella. In the context of the work, 14 LiDAR parameters were generated at different resolutions, analyzing their potential to discriminate permanent crops through the determination of separability between classes through the Jeffries-Matusita (JM) distance, considering the extraction of information at the pixel level. and at the precinct level. The separability values obtained were compared with those obtained between cultures considering spectral data derived from Sentinel-2 monthly composites of the same year. Likewise, the LiDAR parameters with which a greater separability between categories was achieved were combined with the spectral data of the S2 images, obtaining in this case JM distance values greater than 1.9 for most of the class combinations.