Publication:

Utilidad de imágenes Sentinel-2 para la estimación de la densidad de alfalfa en Bardenas Reales

El programa de observación remota Sentinel-2A, proporciona imágenes multiespectrales con una resolución espacial de 10 y 20 metros, que constituyen una de las alternativas más desarrolladas para la gestión de cultivos de cierta extensión. Este estudio trata de evaluar la utilidad de dichas imágenes para la estimación de la densidad de alfalfa en secano en Bardenas Reales. Para ello se ha llevado a cabo un ensayo práctico que ha implicado el cálculo de diferentes índices de vegetación (IV) para cinco parcelas situadas en dos zonas diferentes del término de Bardenas, utilizando imágenes de Sentinel-2A e imágenes obtenidas mediante una cámara Sequoia instalada en un dron. En el marco del ensayo se ha estimado la densidad de vegetación mediante fotografías adquiridas in situ entre Mayo y Julio de 2017 y se han comparado con datos de IV derivados de las imágenes Sentinel-2 y Sequoia. En ambas comparaciones se ha obtenido unos coeficientes de correlación altos (R2=0,935) que indican que las imágenes multiespectrales de Sentinel-2A son adecuadas para realizar el seguimiento de los cultivos de alfalfa de secano en Bardenas Reales.

Sentinel-2A remote sensing program provide 10 and 20 meters spatial resolution multispectral images, which are one of the most developed technologies to manage medium extension crops. The aim of this study is to assess the utility of those images for estimating rainfed alfalfa density in Bardenas Reales. Different Vegetation Indexes (VI) have been calculated for five plots from Sentinel-2A and Sequoia images in two different Bardena’s scenarios. Several in situ pictures have been used in order to estimate real alfalfa density. These densities have been compared with Sentinel-2 and Sequoia VI data. Both comparisons show high correlation coefficients (R2=0,935) that prove that Sentinel-2A are suitable to monitor rainfed alfalfa crops in Bardenas.