CONTROL DE CALIDAD OPERACIONAL DE PROCESADOR DE INDICADORES AGRONÓMICOS DE ALTA RESOLUCIÓN ESTIMADOS CON DATOS DE SATÉLITES SENTINEL 2 Y LANDSAT 8.

Abstract

[ES] Nuestro proyecto tiene como objetivo la verificación y validación de una cadena de procesado encargada de estimar indicadores agronómicos de alta resolución espacio-temporal a partir de datos de satélites Sentinel-2 y Landsat-8 a través de MATLAB. Dicho procesador implementa algoritmos para generar índices de vegetación (NDVI), variables biofísicas (LAI, FAPAR, FCOVER) y termodinámicas (LST, ET). Los algoritmos fueron validados y entrenados con datos verdad-terreno para el periodo 2018-2019, por lo que se considera dicho año como periodo de referencia. A partir de 2020 se generan los productos en tiempo casi real (near real time), y el presente trabajo tiene el objetivo de evaluar la calidad de los nuevos productos generados tomando como referencia el periodo validado. La monitorización y evaluación se realiza en dos sitios piloto (Barrax y Moncada). Para ello, se evaluará la consistencia espacio-temporal de los nuevos productos generados de forma semi-automática. Para ello, se realizarán las siguientes tareas: i) generador de estadísticos del volumen de datos generados en cada iteración del procesador; ii) evaluación de la consistencia espacio-temporal de los nuevos datos, tomando como referencia el periodo validado (2018-2019).

[EN] The project aims to verify and validate a processing chain in charge of estimating high spatio-temporal resolution agronomic indicators from Sentinel-2 and Landsat-8 satellite data through MATLAB. The processor implements algorithms to generate vegetation indices (NDVI), biophysical variables (LAI, FAPAR, FCOVER) and thermodynamics (LST, ET). The algorithms were validated and trained with truth-ground data for the 2018-2019 period, so that year is considered as the reference period. Starting in 2020, the products are generated in near real time (near real time), and the present work aims to evaluate the quality of the new products generated taking the validated period as a reference. Monitoring and evaluation is carried out at two pilot sites (Barrax and Moncada). To do this, the space-time consistency of the new semi-automatically generated products will be evaluated. To do this, the following tasks will be carried out: i) generator of statistics of the volume of data generated in each iteration of the processor; ii) evaluation of the spatial-temporal consistency of the new data, taking as reference the validated period (2018-2019).