El análisis y la extracción de la información contenida en los radares de apertura sintética (SAR) colocados en los satélites de la misión europea Sentinel-1 son útiles para diversas aplicaciones agrícolas, como la clasificación de cultivos o la estimación de la humedad del suelo. Se trata de la principal conclusión de la tesis “Sentinel-1 time series applications over agricultural fields”, defendida recientemente en la Universidad Pública de Navarra (UPNA) por la ingeniera agrónoma María Arias Cuenca. La dirección del trabajo ha corrido a cargo de los profesores Jesús Álvarez Mozos y Miguel Ángel Campo Bescós. El objetivo de la investigación era comparar distintas metodologías que utilizan los datos del mencionado satélite.
La tesis doctoral se enmarca en el campo de la teledetección, que es la técnica de adquisición de datos de la superficie terrestre desde sensores instalados en plataformas, como drones o satélites. Como explica la autora del trabajo, la monitorización de los cultivos es esencial para diversas aplicaciones, como la seguridad alimentaria, la gestión de los cultivos y la implementación de las políticas agrarias. En este contexto, los radares de apertura sintética (SAR) son sensores activos que operan en la región de microondas del espectro electromagnético, emitiendo pulsos de microondas hacia la superficie terrestre para después medir los ecos que regresan al sensor tras interactuar con los elementos de la superficie terrestre (retrodispersión). De este modo, proporcionan información sobre las características geométricas (forma, tamaño y orientación) y dieléctricas (humedad del suelo y salinidad) de las superficies observadas, incluso en condiciones de escasa luminosidad o con presencia de nubes.
La misión Sentinel-1 del programa Copernicus (Programa de Observación de la Tierra de la Unión Europea), que comenzó en 2014, estaba compuesta por dos satélites SAR de banda C idénticos que adquirían imágenes de la misma zona cada 6 días con un tamaño de pixel de 20 metros. Estos datos permiten obtener series temporales densas para monitorizar los procesos dinámicos de la Tierra, como cambios en la vegetación o de humedad a tamaño de parcela agrícola. Es precisamente los datos proporcionados por los satélites de esta misión los que ha utilizado María Arias para elaborar su tesis doctoral. “El uso de esta información puede ser puede ser especialmente interesante en zonas con gran nubosidad, donde el uso de imágenes ópticas es inviable. Se espera que los resultados de este trabajo contribuyan a una mejor comprensión del comportamiento de la retrodispersión de diferentes cultivos, especialmente el trigo”, apunta la nueva doctora por la UPNA.
María Arias Cuenca, en la UPNA.
Aplicaciones agrícolas de los datos proporcionados
Como se ha apuntado, el principal objetivo de la tesis era la evaluación de diferentes metodologías para aplicaciones agrícolas a escala de parcela utilizando series temporales Sentinel-1. Para lograrlo, en primer lugar se propuso una metodología de clasificación de cultivos supervisada basada en las firmas temporales de Sentinel-1, que se implementó en un caso de estudio con 14 tipos de cultivos y una base de datos grande de parcelas agrícolas en una zona con alta variabilidad agroclimática. “Los resultados obtenidos sugieren que es posible implementar este método de manera operativa en regiones con nubosidad frecuente en el marco del seguimiento de la PAC, así como en estudios que persigan otros objetivos”, señala María Arias.
En segundo lugar, se evaluó la influencia de la geometría de adquisición de las imágenes Sentinel-1 sobre parcelas de trigo, con el objetivo de combinar diferentes orbitas del satélite con distintas geometrías de adquisición.
En tercer lugar, se evaluó la atenuación de la retrodispersión producida por las cubiertas de trigo en polarización VV, así como también se propuso un nuevo método de corrección del efecto de la atenuación llamado WATCOR. Este método obtuvo el mejor rendimiento general, mostrando resultados prometedores en la corrección del efecto de atenuación del trigo, lo que puede constituir “una alternativa viable a otras metodologías de corrección de la vegetación”, indica la autora de la tesis.
Finalmente, se evaluaron cuatro técnicas para estimar la humedad del suelo basadas en series temporales de Sentinel-1 (tres técnicas multitemporales y una técnica de “machine learning”), proponiendo diferentes alternativas metodológicas para su aplicación a escala de parcela. “A pesar de la complejidad de la estimación de la humedad del suelo a escala de parcela únicamente con datos SAR, se obtuvieron estimaciones aceptables”, apunta la autora de la tesis.
Breve CV de María Arias Cuenca
María Arias Cuenca es ingeniera agrónoma por la UPNA, donde también realizó el Máster en Sistemas de Información Geográfica y Teledetección y el doctorado en el programa de Ciencias y Tecnologías Industriales. Obtuvo en 2015 el premio Tomás Rubio de Villanueva, otorgado por el Colegio Oficial de Ingenieros Agrónomos de Aragón, Navarra y País Vasco al mejor expediente académico de la UPNA, así como el premio al mejor Trabajo Fin de Máster en Teledetección, otorgado por el IEEE Spain Geoscience of Remote Sensing Chapter.
Durante el doctorado, realizó una estancia en el Instituto para la Observación de la Tierra en Bolzano (Italia) y recibió el premio a la mejor contribución presentada por un estudiante en el XIX Congreso de la Asociación Española de Teledetección. Cuenta con tres publicaciones científicas en revistas del primer cuartil y tres publicaciones de congresos.
Ha trabajado como técnica o investigadora en diversas empresas públicas y privadas como Tracasa, INTIA, CSIC-IdAB o Frutas y Verduras Castel-Ruiz. Actualmente, es técnica analista GIS en la empresa pública Nasuvinsa, donde trabaja en la ejecución de proyectos técnicos, dentro del Observatorio Territorial de Navarra.