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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 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.

Remote sensing offers the possibility to track crop development by repeatedly acquiring images by sensors housed on satellite platforms. The objective of this work is to fill in the gaps of information in the vegetation indices time series of Sentinel-2 (optical-multispectral sensor) caused by clouds, with data from Sentinel-1 (radar sensor whose functionality is not seen limited by cloud cover). First, optical and radar indices that offered greater sensitivity to the development of 7 representative crops of a study area in Navarra, were calculated and evaluated. Then, a statistical analysis was performed and the correlation between the calculated indices was evaluated. Finally, the applied gap filling techniques were studied and evaluated. Results show that it might be feasible to fill the gaps in NDVI time series using Sentinel-1 index data.