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VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL USO DE LOS SENSORES REMOTOS EN LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN María Pat González Dugo

I Jornadas de aplicación de nuevas tecnologías en el sector agrícola: agricultura de precisión (AP) Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL USO DE LOS SENSORES REMOTOS EN LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN – Introducción – Fundamentos de teledetección y características de los principales sensores disponibles – Aplicaciones agrarias

Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

TELEDETECCIÓN: Obtención de información sobre un objeto sin mantener un contacto directo con él (Jensen, 2000)

Plataforma aérea

Sensor

Objeto o fenómeno en el campo de visión del sensor Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

- Satélites de observación terrestre (70-80’s). Aplicaciones agrícolas: proyectos LACIE, AgRISTARS … - Otros desarrollo tecnológicos simultáneos (GPS, GIS …)

Objetivo: Integrar estas tecnologías en la toma de decisiones en el sector agrario

ALGUNAS CARACTERÍSTICAS

1. Información continua y simultánea del territorio 2. Información espectral Información puntual

energía reflejada

0.8

3. Componente instrumental

0.6

0.4

0.2

0.0

300

500

700

900

1100

Longitud de onda

MODELOS

Combinar con otros datos: meteo, suelos, Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA cultivos

Variables útiles en la gestión

Apoyar la interpolación espacial

FUNDAMENTOS DE TELEDETECCIÓN Sensor Pasivo

Radiación de onda larga

Reflexión Transmisión a la velocidad de la luz

Sol Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

REFLECTANCIA ESPECTRAL DE DIVERSOS MATERIALES

Reflectancia (%)

hierba

cemento suelo desnudo

arenal barbecho

asfalto césped artificial agua Longitud de onda, m Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

REFLECTANCIA DE UNA HOJA TÍPICA 5HIOHFWDQFLD

Mecanismo: Reflexión y transmisión del mesófilo Mecanismo: Absorción por agua en las hojas Mecanismo: Absorción por pigmentos

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EVOLUCIÓN DE LA RESPUESTA ESPECTRAL DE UN CULTIVO A LO LARGO DE SU CICLO DE CRECIMIENTO 0.8

Reflectancia

0.6

Día 125 Día 161 Día 175 Día 231 Día 260

0.4

0.2

0.0

300

700

500

900

Longitud de onda (nm)

1100 USWCL P. Pinter

Algodón E

F

M

A

125

D

161 175

Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

231

260

ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO

VIS 0.4-0.7 µm LIDAR 0.3-1.1 µm Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

NIR 0.7-2.5 µm

TIR 2.5-20 µm

RADAR 0.5cm-1 m

PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS DE LOS SENSORES REMOTOS

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Resolución de los Sensores Remotos

10 m

• Espacial

Tamaño del campo de visión e.g. 0.5 x 0.5m, 10 x 10 m.

• Espectral

Número y posición de las regiones espectrales registradas por el sensor, e.g. azul, verde, rojo, infrarojo cercano, infrarojo térmico, microondas (radar).

• Temporal

Frecuencia con que se adquieren los datos, e.g. cada 30 días.

10 m

A V R NIR

Ene Feb 15 15

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Resolución Espacial

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Resolución Espacial Efecto del tamaño de píxel en imágenes Aerotransportado: 1.5 metros

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Satélite Landsat TM: 30 metros

Resolución Espacial QuickBird

Resolución espacial: 60 cm PAN, 2.8 Multiespectral

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Resolución Temporal Adquisición de datos por el sensor Landsat: 1 de Junio, 2007 17 de Junio, 2007 3 de Julio, 2007

16 días

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Resolución Espectral

MULTIESPECTRAL

Landsat Thematic M apper Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

HIPERESPECTRAL

AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer)

PRINCIPALES SENSORES ESPACIALES

Landsat (TM y ETM) SPOT IRS ASTER ERS Ikonos Quickbird

SPOT RADARSAT

LANDSAT ERS

IRS Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

SENSORES ESPACIALES: Imagen ASAR (ENVISAT)

Reflectancia

Temperatura de Superficie

Limitación sensores ópticos: NUBES Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

SENSORES AEROPORTADOS: - mayor resolución espectral (hiperespectrales) - mayor resolución espacial - mayor coste Julio - 98

Reflectancia

Temperatura de Superficie

Junio - 99 SENSOR DAEDALUS (INTA 11 bandas, resolución espacial: 5 m

USU multiespectral digital system Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

4 bandas, resolución espacial: 1.5 m

SENSORES AEROPORTADOS:

LIDAR (Light Detection and Ranging) En una superficie sólida (edificios, suelo, etc.), el rayo se refleja y vuelve al avión. ! En el agua el rayo láser es absorbido y no vuelve al avión. ! En vegetación, choca con la copa del árbol y parte del rayo se refleja y vuelve al avión, pero otra parte atraviesa la vegetación hasta llegar al suelo y después vuelve al avión. El sistema guarda el primer y último pulso !

Precisión en alturas ~15cm Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

Resolución espacial ~ 1m

APLICACIONES VARIABLES

SENSORES REMOTOS EN AP VEGETACION NATURAL/CULTIVOS Fracción de cobertura

multiespectral

VIS/NIR/RADAR

Índice de área foliar

multiespectral

VIS/NIR

Biomasa

multiespectral

VIS/NIR

Altura y estructura de la cubierta

multiespectral

LIDAR

Concentración de pigmentos

hiperespectral

VIS/NIR

Evapotranspiración

multiespectral

VIS/NIR/TIR

Producción final Consumo de agua Estado fenológico Déficit de agua y nutrientes Enfermedades y plagas Malas hierbas

SUELO Clases de suelo – Variabilidad suelo Humedad del suelo

(0-100)

Multi/hiperesp

VIS/SWIR

multiespectral

RADAR/TIR

Unidades homogéneas de gestión

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APLICACIONES VARIABLES

SENSORES REMOTOS EN AP VEGETACION NATURAL/CULTIVOS

Fracción de cobertura

multiespectral

VIS/NIR/RADAR

Índice de área foliar

multiespectral

VIS/NIR

Biomasa

multiespectral

VIS/NIR

Altura y estructura de la cubierta

multiespectral

LIDAR

Concentración de pigmentos

hiperespectral

VIS/NIR

Evapotranspiración

multiespectral

VIS/NIR/TIR

Producción final Consumo de agua Estado fenológico Déficit de agua y nutrientes Enfermedades y plagas Malas hierbas

SUELO Clases de suelo – Variabilidad suelo Humedad del suelo Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

(0-100)

Multi/hiperesp

VIS/SWIR

multiespectral

RADAR/TIR

Unidades homogéneas de gestión

APLICACIÓN1. Determinación de parámetros biofísicos

DOY 19

DOY 36

DOY 62

DOY 161

DOY 183

0.8

SAVI

0.6 0.4 0.2 0.0

0

25

50

75

100

125

150

175

Medidas a lo largo de la parcela (cm)

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200

225

APLICACIÓN1. Determinación de parámetros biofísicos Remolacha

Algodón

100 80

fc (%)

60 40 20 0 6

LAI

4 2 10000 800

Biomasa (gr/m2)

600 400

SAVI

200

NDVI

0 0.0

0.2

0.4

0.6

SAVI-NDVI

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0.8

1.0

0.2

0.4

0.6

0.8

SAVI-NDVI

1.0

APLICACIÓN1. Determinación de parámetros biofísicos

ÍNDICE DE ÁREA FOLIAR (LAI) LAI_air = (4 * OSAVI – 0.8)* (1 + 4.73E-6 * EXP [15.64 * OSAVI])1 LAI_sat = (2.88 * NDWI + 1.14)* (1 + 0.104 * EXP [4.1 * NDWI])1

Aerotransportado (1.5 metros)

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Satélite (30 metros)

APLICACIÓN1. Determinación de parámetros biofísicos (gestión forestal) GPS

Sistemasde Apoyoa la Decisión Sensores aéreose hiperespectrales

Observaciones Meteorológicas

Espectroradiómetros portátiles de campo, NIR

TécnicasNIR Prop. físicasy químicas

Machinery embedded sensors Adquisición de datosy muestras

Cubiertas vegetales, suelo, agua Distinta resolución temporal

Distinta resolución espectral

Desarrollo de Nuevos Protocolos de Integración de Sensores LIDAR, Cámara Digital, Infrarrojo Cercano e Hiperespectral Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

Distinta resolución espacial

PARTICIPANTES: 2 empresas, GMV y Stereocarto; 4 Dept. UCO; IFAPA; IAS-CSIC

300 metros

CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA 30 metros

Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera

15 centímetros

15 centímetros.

APLICACIÓN1. Determinación de parámetros biofísicos (gestión forestal) Cámara Digital y despliegue de paneles

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APLICACIÓN1. Determinación de parámetros biofísicos (gestión forestal)

MODELOS DE MEZCLAS ESPECTRALES

Vegetación

Componentes del modelo:

Roca

Sombra

N

"FDN

DNb

i

ib

! Eb

i 1

N

Pasto seco

"F

i

Suelo desnudo

1.0

i 1 0,35

Reflectancia

0,3 Quercus ilex sp. (Hurcom y Harrison, 1998) Quercus ilex sp. (García-Haro, 1997)

0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 B1

Encinar Sombra Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

B2

B3

B4

B5

Banda Landsat5-TM

B7

2

APLICACIÓN1. Determinación de parámetros biofísicos (gestión forestal)

Finca La Rozuela 0.5

Y = 1.0951 * X + 0.0210 R2 = 0.76

0.4

0.3

FCC AF-Satélite 0.2

0.1

0 0

0.1

0.2

0.3

FCC Fotografía Aérea

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0.4

0-15%

15-35%

>35%

APLICACIONES VARIABLES

SENSORES REMOTOS EN AP VEGETACION NATURAL/CULTIVOS Fracción de cobertura

multiespectral

VIS/NIR/RADAR

Índice de área foliar

multiespectral

VIS/NIR

Biomasa

multiespectral

VIS/NIR

Altura y estructura de la cubierta

multiespectral

LIDAR

Concentración de pigmentos

hiperespectral

VIS/NIR

multiespectral

VIS/NIR/TIR

Evapotranspiración

Producción final

Consumo de agua Estado fenológico Déficit de agua y nutrientes Enfermedades y plagas Malas hierbas

SUELO Clases de suelo – Variabilidad suelo Humedad del suelo

(0-100)

Multi/hiperesp

VIS/NIR/SWIR

multiespectral

RADAR/TIR

Unidades homogéneas de gestión

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APLICACIÓN 2. Evapotranspiración Estaciones meteorológicas

Sensores Remotos

Modelos estimación ET

Programación del riego Detección de estrés hídrico

VIS/NIR. Cuantificación de la vegetación Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

Temperatura superficial

APLICACIÓN 2. Evapotranspiración

APROXIMACIONES PARA LA ESTIMACIÓN DE ET MEDIANTE TELEDETECCIÓN 1. Balance de energía en superficie [Ts ; IVs; #]

Rn

H

ET

G 2. Respuesta espectral

RED DE INFORMACION AGROCLIMÁTICA DE ANDALUCÍA

Modelo FAO: ET= Kc x ETo

[Índices de Vegetación espectrales (IVs)] Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

APLICACIÓN 2. Evapotranspiración

Modelo basado en los índices de vegetación

ET= Kc x ETo (Kcb*Ks+Ke) Kcb

SAVI Balance de agua en el suelo Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

APLICACIÓN 2. Evapotranspiración

VALIDACIÓN Red de medida de flujos de energía mediante covarianza de torbellinos sobre cultivos de maíz y soja

Maíz

Soja

4 conjuntos de platos de flujo sobre las líneas y los surcos

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APLICACIÓN 2. Evapotranspiración

RESULTADOS

10

-1

2S derivada ET (mm day)

-1

FAO-VI derivada ET (mm day)

10

8

6

174 Soy 182 Soy 189 Soy

4

174 maíz 182 maíz

8

6

174 soy 182 soy 189 soy

4

174 maíz 182 maíz

189 maíz

189 maíz

2

2 2

4

6

8

ET diaria medida (mm day

10 -1

)

rmse= 0.42 mm/día r2 = 0.7

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2

4

6

8

10 -1

ET diaria medida (mm day )

rmse= 0.40 mm/día r2 = 0.83

APLICACIONES VARIABLES

SENSORES REMOTOS EN AP VEGETACION NATURAL/CULTIVOS Fracción de cobertura

multiespectral

VIS/NIR/RADAR

Índice de área foliar

multiespectral

VIS/NIR

Biomasa

multiespectral

VIS/NIR

Altura y estructura de la cubierta

multiespectral

LIDAR

Concentración de pigmentos

hiperespectral

VIS/NIR

Evapotranspiración

multiespectral

VIS/NIR/TIR

Producción final Consumo de agua Estado fenológico

Déficit de agua y nutrientes Enfermedades y plagas Malas hierbas

SUELO Clases de suelo – Variabilidad suelo Humedad del suelo

(0-100)

Multi/hiperesp

VIS/SWIR

multiespectral

RADAR/TIR

Unidades homogéneas de gestión

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APLICACIÓN3. Detección de estrés hídrico

SENSOR ATLAS (NASA) 15 bandas, resolución espacial 2,5 m

Durante el riego

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Finca Maricopa

APLICACIÓN3. Detección de estrés hídrico

( Tc ! Ta ) ! ( Tc ! Ta )ll Crop water stress index $CWSI # " ( Tc ! Ta )ul ! ( Tc ! Ta )ll Imagen falso color

DOY: 193

DOY: 231

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Índice de Vegetación

CWSI = 0.24

CWSI = 0.03

Temperatura de la cubierta

Ts=

1.46

Ts=

0.61

APLICACIÓN3. Detección de estrés hídrico Estrés bajo

Estrés moderado

Estrés Alto

2.0

(ºC)

1.5 1.0

Tc

Día =193

0.5

Día =231 Día =260

0.0 0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

r2

CWSI 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 0 Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera CONSEJERÍA DE INNOVACIÓN, CIENCIA Y EMPRESA

20

40

60

Tamaño de celda (m)

80

100

VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL USO DE LOS SENSORES REMOTOS EN LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

Gracias por su atención

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