ESTIMACIÓN DE LA FRACCIÓN DE LA VEGETACIÓN UTILIZANDO IMÁGENES SENTINEL-2

AGUIRRE C. A.; RONDÁN G. A.; KEMERER A. C.; BRIZUELA A. B.; TOFFOLI M. B.; MALTESE N.

Paraná

Congreso; XVIII Reunión Argentina de Agrometeorología IX Reunión Latinoamericana de Agrometeorología; 2020

Asociación Argentina de Agrometeorología - Facultad de Ciencias Agropecuarias, UNER

Los cultivos agrícolas de secano bajo condiciones de crecimiento y desarrollo en climas subhúmedos presentan variaciones de la brecha de rendimiento fuertemente vinculadas a la oferta y demanda de agua (de la Casa et al., 2018). Es muy útil realizar un balance hidrológico del suelo (BHS) para conocer si el agua disponible para las plantas es suficiente. Sin embargo, en ciertos casos interesa conocer la Transpiración (TR) para evaluar la cantidad de agua que efectivamente ha sido absorbida y transpirada por las plantas ya que es fundamental en la asimilación de nutrientes que provee el suelo (Graham et al., 2003). Una forma de estudiar estos procesos es utilizando herramientas de simulación computacional de crecimiento y desarrollo de cultivos. De todas formas, para utilizar estos modelos es necesaria una gran cantidad de datos temporales y espaciales. Una de las fuentes de datos que tiene en cuenta la variabilidad espacial es la que proviene de imágenes satelitales. Datos de cobertura vegetal expresada como Fracción de la Vegetación (FV) en cada Picture Element (pixel) de una imagen es uno de ellos. Esta imagen muestra la proporción de vegetación que cubre cada pixel. La TR, el Balance de Radiación y los flujos de calor latente y sensible están relacionados a la FV ya que no toda la superficie de un píxel podría estar cubierta de vegetación (Noilhan and Planton, 1989; Pleim and Xiu, 1995). Estos modelos permiten simular los procesos esenciales que envuelven las interacciones suelo-planta-atmósfera con mínimo costo computacional y la menor cantidad de parámetros (Wong et al., 1994). Este trabajo tiene como objetivo proponer una metodología de cálculo de FV y mostrar los resultados para el campo experimental de la Facultad de Ciencias Agropecuarias (FCA-UNER) utilizando imágenes del satélite SENTINEL-2 del 12 de abril de 2019 (20 m de resolución espacial) y comparar los mismos con una imagen provista por Maxar Technologies en Google Earth Pro con 51 cm de resolución espacial de fecha 11 de abril de 2019.