Evaluación de métodos basados en píxeles y objetos para la clasificación de usos de suelo con imágenes de satélite Quickbird, para el seguimiento de medidas agroambientales y la optimización del uso de herbicidas con agricultura de precisión

El objetivo general de esta Tesis Doctoral es analizar un conjunto de tecnicas de teledeteccion aplicadas sobre imagenes de alta resolucion espacial QuickBird para evaluar la capacidad de discriminacion de distintos usos del suelo que faciliten la toma de decisiones en la gestion de tecnicas agrarias guiadas hacia la agricultura de conservacion y hacia la agricultura de precision. Con la finalidad de reducir los efectos debidos a la erosion que actualmente se observan en algunas zonas sometidas a sistemas de cultivo intensivos, la Union Europea subvenciona la agricultura de conservacion mediante la aplicacion de determinadas medidas agroambientales. En este estudio se evaluo la capacidad de identificar de forma eficiente los cultivos y medidas agroambientales tipicos de cultivos mediterraneos mediante tecnicas de teledeteccion, con objeto de mejorar el actual sistema de control basado en visitas a campo. El estudio se centro en un analisis de fiabilidad de varios metodos de clasificacion digital sobre una imagen QuickBird multiespectral y otra fusionada (pansharpen) con resolucion espacial de 2.8m y 0.7m respectivamente. Al estudio se anadio la segmentacion de las imagenes de satelite para analizar el comportamiento de los pixeles, objetos y pixeles+objetos como unidades minimas de informacion en la clasificacion. Los resultados obtenidos sugieren que la eleccion de una determinada metodologia de clasificacion (algoritmo, imagen y unidad minima de informacion) puede influir notablemente en la precision de la clasificacion, siendo el objetivo final del estudio y las limitaciones tecnicas los que determinaran la mejor metodologia de clasificacion a aplicar. La avena loca, Avena sterilis L. es una mala hierba asociada al cultivo del trigo que se localiza en rodales, aunque la aplicacion de herbicidas para su eliminacion se realiza en toda la parcela de trigo, lo que conlleva una aplicacion excesiva de producto unida a una contaminacion innecesaria. Para reducir la aplicacion de herbicida, se plantean tecnicas de agricultura de precision basadas en el manejo localizado con herbicidas de rodales infestados localizados en mapas de infestaciones de malas hierbas. El principio para obtener estos mapas mediante teledeteccion se basa en la diferencia espectral existente entre la mala hierba y el cultivo, lo que fue medido en este estudio mediante un analisis discriminante de respuestas espectrales de ambas especies tomadas en campo en las regiones del visible e infrarrojo cercano, obteniendose el momento fenologico mas propicio para su discriminacion. Posteriormente se analizaron tecnicas basadas en pixeles y objeto sobre una imagen QuickBird multiespectral para determinar la capacidad de discriminacion de las malas hierbas en cultivos a escala parcela y a escala imagen, obteniendose resultados muy precisos tanto con las tecnicas basadas en objetos como con las basadas en pixeles. A partir de datos multitemporales se pudo realizar un analisis espacial de persistencia de infestaciones de avena loca con objeto de caracterizar su distribucion espacial, observandose su tendencia a emerger en rodales ligados a las infestaciones ya existentes si no se aplica ninguna medida de control sobre ellas. Con este conocimiento se disenaron mapas de tratamientos para el Control Localizado de Malas Hierbas (CLMH), que fueron evaluados economicamente para determinar el umbral optimo de tratamiento.