Utilización de firmas espectrales de alta resolución temporal para la elaboración de mapas de uso agrícola y estimaciones de superficie cultivada a escala de lotes en Argentina y Uruguay

BAGNATO, CAMILO; CONDE, CECILA; NOE, YANINA; CARIDE, CONSTANZA; BAEZA, SANTIAGO; PAOLI, HECTOR; VALLEJOS, MARIA; GALLEGO, FEDERICO; VALE, LAURA; AMDAN, LAURA; ELENA, HERNAN; TEXEIRA, MARCOS; MOSCIARO, JESUS; CIUFFOLI, LUCIA; MORALES, CECILIA; BALDASSINI, PABLO; AGUIAR, SEBASTIAN; AROCENA, MARIA DOLORES; VOLANTE, JOSÉ; PARUELO, JOSÉ

Cordoba

Congreso; Congreso Argentino de Teledetección; 2012

Instituto de Investigacion e Ingenieria Ambiental, UNSAM y IAFE CONICET

Conocer la distribución y superficie sembrada con cultivos agrícolas es importante para la planificación de políticas agrarias y la definición de bases del ordenamiento territorial rural. Aún así, Argentina y Uruguay no cuentan en la actualidad con estimaciones confiables, continuas y espacialmente explícitas. Las estadísticas agrícolas realizadas por organismos oficiales derivan de información provista por informantes calificados y la metodología por la cual se determina la superficie sembrada no está debidamente documentada. En este trabajo proponemos un protocolo basado en sensores remotos y monitoreo a campo para la estimación de la superficie sembrada por los principales cultivos, espacialmente explicita a escala de lote, con error de estimación conocido y a nivel nacional. Las clasificaciones de la superficies cultivadas se realizan utilizando una base de datos de firmas fenológicas de las diferentes coberturas del suelo (Fenoteca) combinando imágenes de alta resolución espacial para la identificación de los lotes e índices de vegetación provistos por imágenes de alta resolución temporal del sensor MODIS. La Fenoteca se alimenta de relevamientos a campo realizados en campañas anteriores con muestreos exhaustivos. En base a las firmasfenológicas se construyen árboles de decisión para generar un mapa de uso agrícola. La exactitud del mapa resultante es evaluada utilizando una matriz de confusión con la verdad terrestre monitoreada durante la campaña clasificada. A partir del mapa de uso agrícola y laverdad terrestre se estima la superficie cultivada corrigiendo sub o sobreestimaciones mediante métodos de regresión.