Identificación del estado fenológico del cultivo del arroz a partir de imágenes de radar Sentinel-1

Abstract

La disponibilidad de información oportuna y exacta sobre la fenología del arroz es esencial para diversas actividades de manejo de un cultivo que es esencial para la seguridad agroalimentaria. Aunque la recopilación directa de datos en el campo proporciona información confiable, esa tarea requiere mucho tiempo y trabajo. Como alternativa tecnológica, la teledetección óptica satelital recopila datos de reflectancia cada 5 días. Sin embargo, en ambientes tropicales, la cobertura de nubes obstruye la vista desde arriba. Debido a su capacidad de ver a través de las nubes, las imágenes obtenidas mediante sensores de radar de apertura sintética (SAR) tienen potencial para el monitoreo de las etapas fenológicas del arroz. Este estudio implementa un flujo de trabajo técnico para procesar y analizar datos SAR polarimétricos para el mapeo de la fenología del arroz. Un conjunto multitemporal de imágenes Sentinel-1 de banda C adquiridas en dos zonas de arroz en Colombia se utilizaron para validar el flujo de trabajo. En este estudio, se realizó la clasificación fenológica utilizando índices polarimétricos e interferométricos como variables explicativas. Se obtuvo una buena exactitud de clasificación general para las etapas de fenología del cultivo utilizando polarizaciones VH y VV, junto con el índice DpRVI y una exactitud deficiente para los resultados con la variable coherencia. Esta diferencia en la calidad de los resultados podría deberse a que tanto las polarizaciones como el índice logran describir el crecimiento del cultivo de manera satisfactoria mientras que la coherencia está enfocada en la detección de cambios que no se pudieron caracterizar en coberturas vegetales. Se demuestra la utilidad de las imágenes Sentinel-1 para el monitoreo de la fenología del arroz, así como los desafíos técnicos que deben resolverse para tener éxito con estas imágenes. (Texto tomado de la fuente)

Accurate and timely information on rice phenology is crucial for ensuring agrifood security and effective crop management. While direct data collection in the field is reliable, it can be labor-intensive and time-consuming. In tropical environments, cloud cover often obstructs satellite optical remote sensing, which collects reflectance data every 5 days. However, synthetic aperture radar (SAR) sensors have the potential to monitor rice phenology, as they can see through clouds. This study implements a technical workflow to process and analyze polarimetric SAR data for mapping rice phenology. A multi-temporal set of C-band Sentinel-1 images acquired in two rice areas in Colombia were used to validate the workflow. Phenological classification was performed using polarimetric and interferometric indices as explanatory variables. The results show that VH and VV polarizations, together with the DpRVI index, produced good overall classification accuracy for crop phenology stages, while coherence variable had poor accuracy. This difference in the quality of the results could be due to the fact that both polarizations and the index satisfactorily describe crop growth, while coherence is focused on detecting changes that cannot be characterized in vegetation coverages.The usefulness of Sentinel-1 imagery for monitoring rice phenology is demonstrated, along with the technical challenges that need to be resolved for successful use of these images.