Relleno de huecos en series temporales de índices Sentinel-2 en cubiertas agrícolas con datos procedentes de Sentinel-1
Fecha
2021Autor
Director
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impacto
|
nodoi-noplumx
|
Resumen
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 ...
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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 cov ...
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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. [--]
Materias
Índice de vegetación,
Relleno de huecos,
Sentinel-1,
Sentinel-2,
Series temporales,
Teledetección,
Gap filling,
Remote sensing,
Sentinel-1,
Sentinel-2,
Time series,
Vegetation index
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
Localización
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