Potencial de los datos derivados del vuelo LIDAR 2017 para complementar la identificación, mediante imágenes Sentinel, de recintos con cultivos permanentes en Navarra
Fecha
2022Director
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
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 ...
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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
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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. [--]
Materias
LiDAR,
Parámetros LiDAR,
Separabilidad,
Distancia Jeffrires-Matusita,
LiDAR,
LiDAR Parameters,
Separability,
Jeffrires-Matusita Distance
Titulación
Máster Universitario en Sistemas de Información Geográfica y Teledetección por la Universidad Pública de Navarra /
Informazio Geografikoko Sistemetako eta Teledetekzioko Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoan
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