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Es importante tener en cuenta que es casi imposible tener imágenes desde satélites con alta resolución espacial, espectral, radiométrica y temporal al mismo tiempo

La resolución de imágenes, un factor a tener cuenta en agricultura de precisión

Orly Enrique Apolo-Apolo09/11/2020

El uso de imágenes en agricultura, ya sean procedentes de un satélite, un avión, un dron u otras plataformas, son muy útiles para evaluar el estado nutricional del cultivo y tomar decisiones en función de la información que aportan.

Dada la importancia de las imágenes en la actualidad, y la que tendrán sin duda alguna en el futuro, merece la pena entender una característica fundamental de las mismas, la resolución. Siendo ésta a grandes rasgos el nivel de detalle, a nivel de pixel, con el que las cámaras a través de sus sensores pueden captar la información de la superficie de la tierra.

Sin embargo, es importante hacer una distinción entre cuatro tipos de resolución: espacial, espectral, radiométrica y temporal. En este artículo nos centraremos en las imágenes procedentes de satélites (Modis, Landsat 7, Landsat 8, Sentinel-2 y Rapid Eye), ya que, en el caso de los aviones, drones y otras plataformas aéreas, la resolución dependerá del fabricante del sensor, altura de vuelo y otros factores.

Figura 1. Composición en falso color sobre los cambios del tipo de cultivo a lo largo de las cuatro estaciones del año
Figura 1. Composición en falso color sobre los cambios del tipo de cultivo a lo largo de las cuatro estaciones del año.

Espacial

Este tipo de resolución es el más conocido, ya que es el tamaño del pixel expresado en metros equivalente a un área del suelo. En otras palabras, es la característica más pequeña que el sensor del satélite puede captar de la superficie terrestre y representarla en la imagen a través de los píxeles.
Figura 2. Detalle de un pixel de 30x30 del satélite Landsat 8
Figura 2. Detalle de un pixel de 30x30 del satélite Landsat 8.

Espectral

La resolución espectral se refiere al número de “bandas“espectrales que registra un instrumento. La resolución espectral también se define por el ”ancho” de cada banda o el rango de longitudes de onda que cubre una sola banda. Las fotos en blanco y negro contienen sólo una banda que cubre las longitudes de onda visibles, las imágenes en color o RGB contienen 3 bandas (Rojo, Verde y Azul).

En el caso de los satélites, MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) tiene mayor resolución espectral que Landsat 8 porque tiene 36 bandas relativamente estrechas que cubren longitudes de onda de 0.4 a 14 micrómetros. Landsat 8, por otra parte, tiene un total de 11 bandas que cubren menos longitudes de onda y cada banda es más amplia en términos de longitud de onda.

Figura 3. Ilustración sobre cuatro de los principales satélites existentes en la actualidad y sus principales características...
Figura 3. Ilustración sobre cuatro de los principales satélites existentes en la actualidad y sus principales características.

Radiométrica

La resolución radiométrica indica la sensibilidad del sensor para registrar diferentes niveles de brillo o tono. Suele expresarse mediante el número de bits necesarios que se precisan para almacenar la información en cada píxel. Así, por ejemplo, los sensores de Landsat (5 y 7) utilizan 8 bits (256 tonos de gris) mientras que el sensor del Sentinel-2 utiliza 12 bits (4095 tonos de gris). En este sentido, cuanto mayor sea la precisión radiométrica mayor número de detalles podrán captarse en la imagen.

Temporal

La resolución temporal es el tiempo, expresado en días, que tarda un satélite en tomar dos imágenes de un mismo punto de la superficie terrestre.

Es importante tener en cuenta que es casi imposible tener imágenes desde satélites con alta resolución espacial, espectral, radiométrica y temporal al mismo tiempo. Por tanto, será de gran importancia conocer las características de cada satélite para elegir uno u otro en función de nuestras necesidades y objetivos.

El Máster Propio en Agricultura Digital e Innovación Agroalimentaria de la Universidad de Sevilla nace en 2018 como respuesta a la creciente demanda por parte del sector agro de un nuevo perfil de profesionales especializados en estas nuevas tecnologías, así como en la creación o maduración de nuevos modelos de negocio basados en ellas. La tercera edición comenzó en octubre de 2020 (más información en: master.us.es/agrodigital).
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La Cátedra en Agricultura Digital y Sostenibilidad Corteva colabora con Tierras Agricultura promoviendo esta serie de artículos para dar a conocer el valor de la digitalización y la innovación en la sostenibilidad de la agricultura moderna.

Sobre Cátedra en Agricultura Digital y Sostenibilidad Corteva

La Cátedra Corteva nace en 2019 como una alianza estratégica entre la Universidad de Sevilla y Corteva Agriscience para promover la innovación y transformación digital en la producción y protección de cultivos, con el objetivo de mejorar la sostenibilidad y la seguridad alimentaria.

Más información en: www.catedracorteva.com

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