Georreferenciación y procesamiento de imágenes remotas para su uso en agricultura de precisión

Resumen

Por lo general, está ampliamente aceptado que la agricultura de precisión presenta ventajas económicas y medioambientales y que la Teledetección es una herramienta muy importante en su desarrollo. No obstante, hay que resolver diversos problemas tecnológicos con el fin de que la teledetección se pueda aplicar de forma fácil y económica en la agricultura de precisión. Entre otros problemas, cabe mencionar los errores de georreferenciación de las imágenes remotas, que idealmente deben ser inferiores a 0.2-0.3 m, aun teniendo en cuenta que la agricultura de precisión requiere normalmente imágenes de muy alta resolución espacial (píxel < 0.5 m). También es importante el desarrollo de una metodología que permita seccionar y cuantificar automáticamente las imágenes remotas de parcelas agrícolas, cualquiera que sean sus dimensiones (por ejemplo 10-20 ha), en ¿micro-imágenes¿ correspondientes a las ¿micro-parcelas¿ (por ejemplo de 200 m2) a las que se aplica un tratamiento ajustado a sus necesidades. Por ello, en esta Tesis Doctoral se ha contribuido a dos aspectos fundamentales para la aplicación y utilidad de las imágenes de teledetección para su uso en agricultura de precisión: 1) mejora de la exactitud de la georreferenciación de varios tipos de imágenes remotas procedentes de distintas plataformas, y 2) generación de un procedimiento semi-automático para el seccionamiento de imágenes remotas en ¿micro-parcelas¿ que son la base de los mapas de tratamientos de precisión. En particular, se ha desarrollo de un procedimiento, denominado Sistema AUGEO, que permite localizar señales terrestres artificiales (ATTs) georreferenciadas para co-registro de imágenes de alta resolución espacial procedentes del satélite QuickBird, aviones convencionales y no tripulados (UAV). Además se ha procedido a la validación del sistema AUGEO en imágenes de satélite QuickBird e imágenes tomadas desde aviones convencionales y UAV. Seguidamente se han determinado los errores de georreferenciación y la adecuación de las imágenes de satélite GeoEye-1 para su uso en agricultura de precisión. Finalmente, se ha desarrollado un software denominado SARI para el seccionamiento de imágenes remotas y su validación en caracterización en infestaciones de la mala hierba Avena sterilis en trigo. Este software desarrollado para la realización de estudios de competencia de precisión de Avena sterilis en trigo.