Clasificación de áreas sembradas y determinación del momento de cosecha en caña de azúcar y pastizales mediante imágenes ópticas y SAR
Tesis (Magister en Aplicaciones de Información Espacial)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2018.
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| Format: | masterThesis |
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2018
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| Online Access: | http://hdl.handle.net/11086/10753 |
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| author | Pascual, Ignacio Gastón |
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| collection | Repositorio Digital Universitario |
| description | Tesis (Magister en Aplicaciones de Información Espacial)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2018. |
| format | masterThesis |
| id | rdu-unc.10753 |
| institution | Universidad Nacional de Cordoba |
| language | spa |
| publishDate | 2018 |
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| spelling | rdu-unc.107532022-10-13T11:27:15Z Clasificación de áreas sembradas y determinación del momento de cosecha en caña de azúcar y pastizales mediante imágenes ópticas y SAR Pascual, Ignacio Gastón Edrosa, Rodrigo Martín Soldano, Álvaro Germán del Sagrado Corazón de Jesús Tesis (Magister en Aplicaciones de Información Espacial)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2018. Maestría conjunta con el Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"- CONAE. Fil: Pascual, Ignacio Gastón. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. Fil: Pascual, Ignacio Gastón. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Altos Estudios Espaciales Mario Gulich; Argentina. La interpretación fenológica y la clasificación de cultivos a partir de sensores remotos surgen como las aplicaciones más utilizadas y necesarias de cara al asesoramiento agronómico a partir de técnicas espaciales. El desarrollo de esta tesis tiene como finalidad explorar el comportamiento de las imágenes SAR y ópticas en diferentes cultivos, tales como el cultivo de la caña de azúcar y los pastizales naturales, obtener el área sembrada con caña de azúcar y realizar mapas de momentos fenológicos de interés. Esta situación se contempla en diferentes zonas de estudio: la región central de la Provincia de Tucumán para el cultivo de la caña de azúcar y la región norte de Italia para el análisis de los pastizales naturales. Los sensores satelitales utilizados son: Landsat 8 como exponente de imágenes ópticas, Cosmo SkyMed en polarización HH y Sentinel 1 polarización HV como exponentes de imágenes SAR. Se realizó de manera exploratoria una comparación de datos ópticos y datos SAR. Se utilizó un conjunto de imágenes SAR, para evaluar clasificadores supervisados y no supervisados. Finalmente se realizaron mapas a partir del algoritmo de árbol de decisión para determinar momentos fenológicos particulares como lo es la cosecha en caña de azúcar y el inicio de crecimiento en pastizales naturales. Es necesario abordar con mayor profundidad la comparación de datos ópticos y SAR y seleccionar polarizaciones contrastantes para su evaluación. La clasificación SAR fue adecuada con los clasificadores no supervisados y baja con el clasificador supervisado evaluado. Los mapas que se obtuvieron mediante el uso del algoritmo de árbol de decisión, permitieron analizar eventos puntuales de manera óptima en grandes superficies. The phenological interpretation and the classification crops from remote sensors they arise as the most used and necessary applications with a view to the agronomic advice from spatial technologies. The development of this thesis has as purpose explore the behavior of the images SAR and optical in different crops, such as the crop of the sugar cane and the meadows, to obtain the area sowed with sugar cane and to realize maps of moments phenological of interest. This situation contemplates different zones of study the central region of Tucumán Province for the crop of the sugar cane and the north region of Italy for the analysis of the meadows. The satellite sensors used are Landsat 8 as exponent of optical images, Cosmo SkyMed in polarization HH and Sentinel 1 polarization HV as exponents of images SAR. There was realized in an exploratory way a comparison of optical information and information SAR. A set of images SAR was in use for evaluating supervised and not supervised classifiers. Finally maps were realized from the algorithm of tree of decision to determine particular phenological moment, such as harvest in the crop in sugar cane and the beginning of growth in natural pastures. It is necessary to approach with major depth the comparison of optical information and SAR and to select polarizations contrasting for his evaluation. The SAR classification was adequate with the unsupervised classifiers and low with the supervised classifier evaluated. The maps that were obtained by using the decision tree algorithm, allowed to analyze specific events optimally in large areas. Fil: Pascual, Ignacio Gastón. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. Fil: Pascual, Ignacio Gastón. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Altos Estudios Espaciales Mario Gulich; Argentina. 2018-12-27T15:19:52Z 2018-12-27T15:19:52Z 2018-06 masterThesis http://hdl.handle.net/11086/10753 spa Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
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