Aplicación de la teledetección a la modelización del rendimiento de los cultivos de trigo y cebada en Valladolid

Abstract

[ES] Siendo el trigo y la cebada dos de los cultivos más importantes del mundo y, ante el esperado aumento exponencial de la población en las próximas décadas, la implementación de nuevas tecnologías que permitan mejorar el manejo agronómico se ha vuelto clave. La teledetección se ha presentado como la disciplina capaz de mejorar dicho manejo. En el presente trabajo se ha buscado modelizar el rendimiento de dos de los cuatro cultivos más importante a nivel mundial mediante el empleo de datos de satélite de la misión Sentinel-2 con objeto de obtener una predicción temprana que permita mejorar el manejo agronómico. Se ha analizado una superficie de cerca de 35 ha de cebada y 48 ha de trigo en Valladolid. De dicha superficie, el 70% se ha empleado para la construcción de los modelos y el 30% para su validación. Los campos fueron sembrados en el mes de noviembre de 2019 y cosechados durante el mes de julio. Los datos de rendimiento empleados como referencia se han obtenido mediante una cosechadora equipada mediante un sistema Yield Track capaz de elaborar mapas de rendimiento conforme cosecha. Se han empleado todas las bandas de reflectancia del satélite a resolución de 10 y 20 m para todas las fechas sin nubes disponibles a lo largo del ciclo de cultivo. Para trigo, los mejores resultados se han obtenido para el 26 de mayo, con un modelo construido con datos de regadío y secano, con un r2 a 10 m de 0,95 y un error absoluto medio (MAE) de 335,15 kg/ha (5,95%) y a 20, un r2 de 0,97 y un MAE de 251,71 kg/ha (4,44%). En cuanto a su validación, se obtuvo a 10 m un r2 de 0,84, un MAE de 656,96 kg/ha (7,96%) mientras que a 20 m se obtuvo un r2 de 0,82, un MAE de 430,05 kg/ha (5,28%). Para cebada, el mejor modelo se obtuvo a fecha de 26 de mayo, con un r2 a 10 m de 0,55 y un error absoluto medio (MAE) de 373,37 kg/ha (6,06%) y a 20, un r2 de 0,68 y un MAE de 316,65 kg/ha (5,14%). En cuanto a su validación, se obtuvo a 10 m un r2 de 0,42, un MAE de 431,43 kg/ha (6,77%) mientras que a 20 m se obtuvo un r2 de 0,31, un MAE de 471,56 kg/ha (7,44%). También se llevó a cabo una comparativa entre trigo y cebada. Se vio que la cebada presentaba unos niveles de correlación inferiores al trigo durante todo el ciclo. Viendo la evolución entre el NIR y el rojo, se apreció como la cebada presentaba mayores niveles de NIR, pero los de trigo eran más homogéneos. La cebada resultó presentar una tonalidad más verde y un amarillo más brillante en su senescencia. Los resultados del presente trabajo permiten la apertura de futuros nuevos estudios en el campo de la teledetección, pues permitirán estudiar más profundamente la elaboración de modelos predictivos de trigo y cebada tras el estudio de sus posibles diferencias a nivel de satélite, pero, además, también abre la posibilidad de estudiar en mayor profundidad las diferencias tanto fenológicas como a nivel de medida de satélite entre los cultivos de cereal en regadío y secano.

[EN] Wheat and barley are two of the most important crops in the world. The expected exponential growth of the world population for the next decades had made necessary the implementation of new techniques in agronomic management. The remote sensing had appeared as the discipline that will allow the improvement of the agronomic management. In this work, the objective had been modelling the yield of two of the most important crops in the world. The reflectance values provided by the satellite Sentinel-2 had been used to provide an early prediction of yield that will allow the farmers to improve the agronomic management. An area of 35 ha of barley and 48 ha of wheat located in Valladolid had been studied. A 70% of the studied are had been used for the elaboration of the mathematical model, using the remaining 30% for its validation. The sowing time took place in November while the harvesting was in July. The yield data used as a reference for the modelling were acquired by a harvesting machine equipped with a Yield Track System capable of obtaining yield maps while working. For all the cloud-free dates, all Sentinel-2 electromagnetic bands at a spatial resolution of 10 m and 20 m were used. For wheat, the best results were obtained for the model elaborated with data yield of irrigated and non-irrigated wheat, at 26th July with a r2 at 10 m of 0,95 and Mean Absolute Error (MAE) of 335,15 kg/ha (5,95%). At 20 m, the model had a r2 of 0,97 and a MAE of 251,71 kg ha-1 (4,44%). According his validation, at 10 m it obtained a r2 of 0,84 and a MAE of 656,96 kg ha-1 (7,96%) while at 20 m it obtained a r2 of 0,82 and a MAE of 430,05 kg/ha (5,28%). For barley, the best results were obtained for the date of 26th July with a r2 at 10 m of 0,55 and Mean Absolute Error (MAE) of 373,37 kg/ha (6,06%). At 20 m, the model had a r2 of 0,68 and a MAE of 316,65 kg/ha (5,14%). According his validation, at 10 m it obtained a r2 of 0,42 and a MAE of 431,43 kg/ha (6,77%) while at 20 m it obtained a r2 of 0,31 and a MAE of 471,56 kg/ha (7,44%). Furthermore, a comparation between wheat and barley had also been made. It can be seen how the correlation of the reflectance bands of barley with yield were lower than the ones of wheat. After studying the evolution of the values of NIR and Red, it could be seen that barley had higher values of NIR, but the values of wheat were more homogeneous. The barley was greener during the vegetative development and its color was brighter during his senescence. The results of this work may allow further investigation in the future. It may allow the study of the differences between barley and wheat in a more profound way. After differencing barley and wheat, it may be possible to elaborate prediction models of yield that will be useful for both crops. In addition, this work also opens the gate to investigate into the differences between the crops that are irrigated and no irrigated.