WO2009156542A1 - Procedimiento automático para seccionar imágenes remotas y caracterizar indicadores agronómicos y ambientales en las mismas - Google Patents

Procedimiento automático para seccionar imágenes remotas y caracterizar indicadores agronómicos y ambientales en las mismas Download PDF

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WO2009156542A1
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Luis GARCÍA TORRES
Francisca LÓPEZ GRANADOS
Montserrat JURADO EXPÓSITO
José Manuel PEÑA BARRAGÁN
Juan José CABALLERO NOVELDA
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Consejo Superior De Investigaciones Científicas (Csic)
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    • A01C21/007Determining fertilization requirements
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    • G06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
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    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A40/00Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/10Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture
    • Y02A40/11Specially adapted for crops
    • Y02A40/12Precision agriculture

Abstract

El objeto de la presente invención es un procedimiento que permite seccionar/dividir automáticamente imágenes remotas en otras rectangulares de tamaño reducido (microimágenes/ microparcelas), y obtener indicadores agronómicos y ambientales en cada una de ellas y en el conjunto de la parcela. Se basa en el procesado de imágenes remotas de alta resolución espacial mediante el programa informático SARI® y genera para cada microparcela indicadores tales como su centro geográfico, superficie, productividad potencial y presencia de factores bióticos tales como rodales de especies de malas hierbas, y/o abióticos, tales como niveles de nutrientes/ fertilidad. Por tanto tiene aplicación en Agricultura, Medioambiente, y Teledetección, y en particular en Agricultura de Precisión.

Description

PROCEDIMIENTO AUTOMÁTICO PARA SECCIONAR IMÁGENES REMOTAS Y CARACTERIZAR INDICADORES AGRONÓMICOS Y AMBIENTALES EN LAS MISMAS

SECTOR DE LA TÉCNICA

Primer sector: AGRICULTURA, MEDIOAMBIENTE y TELEDETECCIÓN. Segundo sector EMPRESAS DE ASISTENCIA TÉCNICA AGRARIA, MEDIOAMBIENTAL, y de TELEDETECCIÓN, y en particular las especializadas en AGRICULTURA DE PRECISIÓN, sean públicas (Administraciones Públicas) o privadas. El segundo sector se refiere a empresas que utilizando imágenes remotas como fuente de información primaria planifiquen actividades o operaciones de explotaciones agrarias en las que se utilicen tecnologías de precisión, con objeto de alcanzar los beneficios económicos y medioambientales propios de Ia misma, tales como Ia aplicación localizada y a dosis variable de fertilizantes y fitosanitarios, efectuando dichas aplicaciones no de forma extensiva y uniforme en toda Ia superficie de parcela agrícola, sino adaptada a las necesidades de cada pequeña parcela o "microparcela", cuyo seccionamiento, caracterización agro-ambiental y mapeo geográfico de tratamientos agrarios es el objeto de esta patente.

ESTADO DE LA TÉCNICA

Teledetección, conceptos básicos

La teledetección es una tecnología que consiste en captar información de los objetos o accidentes que ocurren en Ia superficie terrestre o en Ia atmósfera sin entrar en contacto físico con ellos.

Comprende Ia medida y el registro de Ia energía electromagnética reflejada o emitida por éstos, y conlleva Ia interpretación y relación de esta información con Ia naturaleza y propiedades de éstos. La captura de Ia energía reflejada se lleva a cabo mediante sensores remotos instalados en plataformas aerospaciales (satélites y aviones) que registran Ia energía reflejada correspondiente a diversas frecuencias del espectro electromagnético, que van desde las ondas de radio de baja frecuencia pasando por el espectro visible (bandas azul, verde y roja) hasta los rayos X, gamma e incluso cósmicos. Cada cuerpo o cubierta terrestre presenta una forma peculiar de reflejar o emitir energía que se conoce como signatura o firma espectral (Chuvieco, 2002). En las últimas décadas las tecnologías en las que se basa Ia teledetección y sus aplicaciones se han desarrollado enormemente. Hoy día Ia teledetección es una herramienta muy importante en muy diversas áreas tales como meteorología, oceanografía, climatología, ciencias militares, ciencias de Ia tierra, y protección civil, entre otras.

Aplicaciones de Ia teledetección a Ia agricultura

En teledetección es esencial conocer el comportamiento o signatura espectral de cada una de las diversas superficies o usos de suelo a las diferentes longitudes de onda. La energía reflejada por Ia vegetación y el suelo desnudo en las longitudes de onda roja e infrarroja varía muy considerablemente (Cloutis et al., 1996). Cultivos densos y sanos se caracterizan por una elevada absorción de energía/ radiación roja y una alta reflectancia de Ia radiación infrarroja. Con frecuencia es conveniente combinar estas medidas (y otras en otras bandas) en un solo índice que resalte Ia sensibilidad a las variaciones en el cultivo. Dichas combinaciones son conocidas como índices de vegetación. Hay un gran número de ellos, tantos como operaciones matemáticas se estime oportuno definir. Sus ventajas son: 1 ) aumentar las diferencias relativas entre los valores digitales que caracterizan cada uso del suelo, 2) reducir el número de datos obtenidos a un solo valor característico, 3) obtener valores adimensionales que permiten su comparación espacial y temporal y, 4) en ocasiones, eliminar efectos indeseados de iluminación, orografía, etc. (Jackson y Huete, 1991 ). Uno de los más conocidos es el NDVI ("Normalised Difference Vegetation Index"). Una actividad fotosintética alta, es decir una vegetación sana y vigorosa, implica un alto valor de NDVI debido a una alta reflectividad en Ia banda del infrarrojo cercano y una alta absorción de energía en Ia banda roja. Por tanto, NVDI, calculado con medidas en tierra (Kanemasu 1990), imágenes de satélite (Anderson et al., 1993) o fotografías áreas (Denison et al., 1996) presenta una alta correlación con Ia producción final del cultivo.

Los trabajos sobre clasificación de los usos del suelo mediante imágenes de satélite de resolución espacial media / baja o fotografías aéreas utilizando índices de vegetación se pueden considerar como clásicos en teledetección y se han llevado a cabo en áreas muy diversas: costeras, parques naturales, masas forestales, zonas agrícolas, entre otras muchas. También se han llevado a cabo trabajos para detectar de forma sistemática las anomalías en el desarrollo de los cultivos de regadío en Aragón (López-Lozano y Casterad, 2003), y monitorizar el crecimiento de cultivos con datos biofísicos como altura de Ia planta, el área foliar (LAI) y biomasa (Calera et al., 2001 ; 2002), o para estimar el efecto a largo plazo de los cambios en los usos de suelo sobre Ia evapotranspiración de los cultivos utilizando imágenes Landsat 5 TM y Landsat 7 ETM+ de 1982 a 2000 (Lanjeri et al., 2001 ; 2002) en Ia zona de Castilla-La Mancha. También se están produciendo avances muy significativos en Ia teledetección de malas hierbas en cultivos con sensores aerotransportados multiespectrales (Goel et al., 2002; Schmidt & Skidmore, 2003; Koger et al. 2004; Smith & Blackshaw, 2003; Girma et al. 2005; Felton et al. (2002), Radhakrishnan et al. (2002) y Thorp & Tian (2004) e incluso se ha desarrollado una metodología para mapear infestaciones tardías de malas hierbas en cultivos mediante imágenes remotas de alta resolución espacial (López-Granados et al. 2006; Peña- Barragán et al., 2007). Para llevar a cabo dicho trabajos es necesario que existan diferencias en las firmas espectrales entre el cultivo y las especies de malezas en determinados momentos del ciclo fenológico (Everitt et al. 1994; Everitt & Deloach 1990; Lass & Callihan 1997; Peña-Barragán et al. 2006).

Existen diversos trabajos cuyo objetivo es caracterizar grandes áreas de vegetación/ bosques mediante imágenes remotas de baja resolución espacial, de 30 a 100 metros de pixel, o incluso superior (Kokaly et al. 2003; Schmidt and Skidmore. 2003). Peña-Barragán et al. (2005) ha desarrollado una metodología para caracterizar Ia cubierta vegetal en olivar mediante fotografías aéreas de baja resolución espacial. García-Torres et al. (2007 y 2008) han desarrollado un procedimiento para Ia caracterización automática de indicadores agronómicos y ambientales de plantaciones de árboles en imágenes remotas de alta resolución espacial mediante el subprograma informático "Clustering Assessment IDL.IAS.1®, CLUAS)".

Agricultura de precisión

La agricultura de precisión determina Ia variabilidad espacial de factores bióticos tales como Ia densidad de malas hierbas y patógenos, y de factores abióticos tales como el contenido de nutrientes o agua del suelo, a fin de fundamentar Ia aplicación a dosis variables de fertilizantes, fitosanitarios, agua de riego, entre otras variables ("inputs"), ajustando las dosis de éstos a las necesidades de cada pequeña área o "microparcela" (Blackmore, 1996; Kropff et al. 1997). Conlleva pues una reducción de las dosis de inputs en comparación con Ia agricultura tradicional, en Ia que los inputs se aplican a dosis uniforme en toda Ia parcela. Las ventajas medioambientales y económicas de Ia agricultura de precisión son ampliamente aceptadas (Timmermann et al., 2003). Así por ejemplo, Ia distribución espacial de las malas hierbas no es uniforme, sino que en cada parcela forman agrupamientos o rodales (Jurado-Expósito et al. 2003). Sin embargo, en Ia agricultura convencional los fitosanitarios herbicidas se aplican normalmente en cada parcela a una dosis única. Para reducir Ia cantidad de fitosanitarios herbicida aplicado, o sea para aplicar herbicida solo donde ocurren rodales de malas hierbas es para Io que es necesario desarrollar las técnicas de precisión. Éstas consisten en determinar Ia densidad de Ia mala hierba, el contenido de nutrientes, o de otro inputs, en cada microparcela, así como su efecto económico en Ia reducción del cultivo ("competition/ economic threshold"); de esta forma se aplica el fitosanitario herbicida o el fertilizante sólo en las microparcelas que realmente Io necesitan por estar infestadas de malas hierbas o tener un contenido de nutrientes bajo(Heisel et al. 1996; Jurado-Expósito et al. 2003; Barroso et al. 2004). Mediante las técnicas de agricultura de precisión se consigue reducir el volumen de fitosanitarios o fertilizantes aplicados, el tiempo de aplicación de éstos y el no aplicarlos donde no es necesario (Medlin et al. 2000).

Programas informáticos de manejo de imágenes remotas ENVI®: Actualmente existen diversos programas informáticos

("software") comercializados para el procesamiento e interpretación de las imágenes, entre otros ILWIS®, ERDAS® y ENVI®. En particular, el programa informático ENVI ("the Environment for Visualizing Images", ENVI®) es un potente sistema de proceso de imágenes remotas ampliamente usado en muy diversos países del mundo y en muy diversas disciplinas científicas. Permite un manejo muy diverso de las matrices de datos captadas por los sensores remotes y su visualización de forma coherente y compresiva. ENVI ha sido desarrollado y está registrado por Research Systems International (RSI) Global Services (http://www.rsinc.com/). Las matrices de datos soporte de cada imagen se componen de filas y columnas de unidades espaciales ó píxeles. La dimensión del pixel coincide con el área de su resolución espacial. Para cada banda espectral, cada pixel está definido por un valor digital. Entre las ventajas de ENVI cabe destacar las siguientes: a) combina a través de funciones interactivas los archivos de datos de las bandas del espectro electromagnético captadas por el sensor/es. En cada archivo, los datos de cada banda se archivan de forma independiente y se tiene acceso a los mismos de forma individualizada o simultanea mediante funciones. Si se abren varios archivos, se pueden procesar los datos de diversos tipos de bandas se pueden procesar como si pertenecieran a un mismo grupo o imagen; b) ordena los datos de cada banda en ventanas de 8- ó 24- bit; c) desarrolla diversas ventanas o pantallas (interfaz, "display") conocidas por el nombre de Image, Zoom, y Scroll, pudiendo ajustarse el tamaño de cada una de ellas. El usuario de ENVI dispone de muchas posibilidades de análisis interactivo ENVI, visualizando cada una de dichas ventanas; d) permite diversas formas de solapamiento de imágenes en diversas ventanas para su estudio comparativo espacial y espectral, Io que es especialmente útil en imágenes multibandas y multiespectrales; e) proporciona diversos herramientas interactivas para visualizar y analizar vectores y atributos GIS (Sistemas de Información Geográfica), entre otras el aumento del rango de Ia matriz de datos ("contrast stretching") y los gráficos de dispersión en dos dimensiones ("two-dimensional scatter plots"); f) proporciona una extensa lista de funciones/ algoritmos para el procesamiento de imágenes de forma fácil e inmediata, tales como transformaciones, filtros, clasificaciones, registro y correcciones geométricas, y análisis espectral.

IDL: ENVI está escrito en IDL (Interactive Data Language, IDL®), un lenguaje de programación informática potente y sistematizado que permite un proceso de imágenes integrado. La flexibilidad de ENVI se debe en gran medida a Ia versatilidad de IDL. Para el funcionamiento de ENVI se requiere pues Ia instalación de IDL, bien en una versión básica ("runtime versión of IDL") o en una versión completa ("full versión of IDL") que permite incluir las propias funciones/ comando/ funciones del usuario. Los usuarios de ENVI pueden usar todas las funciones de ENVI, pero no escribir sus rutinas o comandos ("custom routines"). Los manuales de ENVI y IDL contienen extensa información sobre los mismos {"Using IDL and the IDL Reference Guide and IDL Help").

El programa IDLIAS.1/ CLUAS® ("Clustering Assessmenf) fue desarrollado como un "add-on"/ "plug-in" de ENVI (García-Torres, L. et al. 2006) y fue registrado en el Registro de Ia Propiedad Intelectual (N0 200699900440900). CLUAS consiste en Ia agrupación e integración de los valores digitales de píxeles contiguos según un rango de valores digitales (VD, máximo VDmax y mínimo VDm¡n), unas dimensiones espaciales definidas, (número máximo de columnas Cmaχ y de filas Fmax) y una convergencia/ aunamiento de agrupamientos formados muy próximos (equidistantes solo 1 ó 2 píxeles, "neighbouring pixels 4 ó 8"). El programa CLUAS opera sistemáticamente procesando en primer lugar las filas, de arriba (fila 1 ) hacia abajo (fila Fmax, siendo Fmax el número máximo de filas de Ia imagen), integrando los valores de los píxeles contiguos en el pixel situado en Ia derecha de Ia fila correspondiente. Luego, de forma similar, procesa o integra los píxeles contiguos por columnas, de izquierda (columna 1 ) a derecha (columna Cmax, siendo Cmax el número máximo de columnas de Ia imagen). Además CLUAS integra los agrupamientos formados en Ia proximidad, cuyo centro equidista solo 1 ó 2 píxeles ("neighbouring pixels"). El programa IDL. IAS.1/ CLUAS genera un informe con los resultados en formato ASCII, que contiene los siguientes parámetros de Ia imagen procesada en su conjunto: a) Numero total de píxeles de Ia imagen (NTP); b) Numero total de agrupamientos (NTAG); c) Ratio NTAG/NTP; d) Integración de valores digitales acumulados (IVDA); e) Valor digital acumulado medio (VDAM); y para cada agrupamiento resultante: f) Coordenadas geográficas de su baricentro; g) Numero de píxeles del grupo (NPAG); h) Valor digital integrado de los píxeles del grupo (VDAG); i) Ratio VDAG/NPAG. El informe se genera con tabuladores para Ia separación de columnas y de esta forma hacer que sea compatible con EXCEL.

Las imágenes remotas abarcan grandes superficies de terreno. Así, las tomadas desde aviones a una altura de vuelo de unos 1500 m normalmente cubren unas 300 ó 400 ha; y cada escenario de imágenes de satélites de alta resolución espacial, tales como las del Quick Bird, abarca unos 70 u 80 km2. Cualquiera de estas imágenes contiene normalmente un número muy elevado de espacios naturales, explotaciones agrarias y forestales, y otros usos del suelo de superficies muy variables, por ejemplo desde 0.5 ó 2 ha a 40 ó 60 ha, susceptibles de ser individualizados. Esta situación hace necesario Ia existencia de un procedimiento que permita seccionar dichas imágenes.

Igualmente, Ia aplicación de las técnicas de agricultura de precisión en una parcela agraria cualquiera que sea su tamaño requiere seccionar dicha parcela en subparcelas o parcelas elementales de mucho menor tamaño (en adelante llamadas microparcelas), habitualmente su tamaño es de varios centenares de metros cuadrados (m2). Así, por ejemplo considerando microparcelas de 20 m x 10 m en una parcela de 8 ha (80.000, m2) resultarán 400 microparcelas.

El procedimiento objeto de Ia presente invención, que incluye Ia implementación del programa informático SARI, permite seccionar Ia imagen remota objeto de estudio en micro-imágenes o micro-parcelas rectangulares de dimensiones flexibles, pudiendo ser su longitud y anchura múltiplo de Ia del pixel de Ia imagen. Además, en las técnicas de agricultura de precisión, se requiere analizar/ procesar cada una de las micro-imágenes correspondientes a cada microparcela a fin de interpretar Ia variable o variables agronómica o medioambiental objeto de estudio.

Conviene recordar que las técnicas de teledetección son muy adecuadas para caracterizar Ia variabilidad espacial en Ia que se basa Ia agricultura de precisión, por los siguientes motivos: a) el sensor utilizado (satélite o fotografía aérea) registra Io que hay en campo (objetividad), b) el procedimiento de análisis de Ia imagen obtenida es rápido una vez se ha puesto el método a punto, c) permiten trabajar de forma secuencial, d) se maneja grandes extensiones de terreno y se evita en gran medida los muéstreos en campo; y e) posibilitan Ia planificación de Ia toma de imágenes en el momento oportuno y el retraso de su análisis, en caso de que fuese necesario, sin perder por ello información.

El procedimiento objeto de Ia presente invención implementa el programa SARI® en el proceso de análisis de Ia imagen remota seleccionada, y proporciona automáticamente su seccionamiento en microimágenes correspondientes a microparcelas individuales, proporcionando además de forma automática una valiosa información individualizada para cada microparcela, Io cual basándose en estudios previos permite tomar decisiones sobre operaciones agrícolas tales como Ia aplicación de fertilizantes o de fitosanitarios.

La presente invención permite sentar unas bases sólidas para el desarrollo de Ia agricultura de precisión en cualquier parcela agrícola basándose en imágenes aéreas. DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN

Descripción Breve

El objeto de Ia presente invención es un procedimiento automático para el seccionamiento de imágenes remotas en microimágenes correspondientes a microparcelas de terreno y para Ia obtención cuantitativa de indicadores agronómicos y ambientales de las mismas, que comprende las siguientes etapas: a) Toma de Ia imagen remota (imagen de satélite, fotografía aérea hiperespectral, multiespectral o pancromática, de alta resolución espacial) b) Digitalización y georreferenciación c) Análisis primario de Ia imagen tomada en a) que permite Ia obtención de imágenes simples formadas por una sola banda ó índice de vegetación. Asimismo se definen los valores digitales frontera (VDF) de cada uso de suelo. d) Definición de los parámetros del seccionamiento de Ia imagen, (por ejemplo el tamaño de las microparcelas) e) Definición, para un uso de suelo seleccionado, del criterio que permitirá Ia toma de decisión para cada microparcela de Ia aplicación o no de un determinado tratamiento. f) Activación del programa informático Splitting and Assessment of Remote Images (SARI®) en ENVI e implementación de Ia imagen simple obtenida en c) en SARI®. El programa informático SARI® ha sido desarrollado como un "add-on"/ "plug-in" de ENVI y está registrado en el Registro de Ia Propiedad Intelectual (García-Torres, L. et al. 2008; N0 Registro 200899900226820). Se introducen en este software los parámetros de agrupamientos y de formación de microimágenes/ microparcelas definidos en los puntos anteriores c, d y e. El programa los procesa y da como resultado los indicadores agronómicos y ambientales para cada microparcela, así como los mapas de tratamiento.

Entre los indicadores agronómicos y ambientales que proporciona el procedimiento objeto de Ia presente invención pueden citarse, entre otros, el porcentaje de cultivo infestado de una determinada especie de mala hierba, patógeno o con déficit/ carencia nutricional, esto es con un contenido de un nutriente por debajo de un determinado nivel, Io que permite estimar el descenso de Ia producción o cosecha potencial y el porcentaje de superficie en el que es recomendable o no Ia aplicación de fitosanitarios y/o fertilizantes. Asimismo, el procedimiento de Ia invención proporciona para cada micorparcela sus coordenadas geográficas, , valores digitales integrados o productividad potencial equivalente, número y % de píxeles con valores digitales entre el rango definido y clasificación de Ia microparcela en relación con estos parámetros.

Este procedimiento es susceptible de ser usado en cualquier tipo de terreno porque las parcelas de terreno a procesar pueden sustentar cualquier especie vegetal, espacio natural, agrícola o forestal, tener cualquier especificidad orográfica o topográfica, sin limitación de su superficie.

Otro objeto de Ia presente invención Io constituye Ia utilización del procedimiento descrito anteriormente para Ia obtención de indicadores agronómicos y ambientales de cada microparcela, así como de mapas de tratamiento o prescripción, de fertilizantes, fitosanitarios o cualquier otro input. Igualmente el procedimiento objeto de Ia presente invención puede ser utilizado en los programas de agricultura de precisión.

Descripción de ias figuras Figura 1. a) Vista de una imagen simple de una parcela de trigo de aproximadamente 2 ha con zonas infestadas de avena loca (Avena sterilis spp sterilis) y b) aislamiento de los rodales avena loca en dicha imagen. En a) Las zonas en negro o gris corresponden al cultivo de trigo sin infestaciones de esta mala hierba. La parcela ha sido extraída de una imagen multiespectral tomada sobre La Florida Il (Utrera, Sevilla; X = 242061 , Y = 4124807, pixel = 1 m; previamente transformada mediante el índice NDVI; los valores digitales frontera para el trigo fueron 0.0-0.55, y para Ia avena loca 0.56-0.79; en b) en blanco se destacan los rodales de avena loca con VD = 0.56-0.79 y las zonas de cultivo no infestadas se indican en negro (VD = 0).

Figura 2.- Seccionamiento por el programa SARI® de Ia imagen mostrada en Ia Figura 1.b. en microparcelas de 50 m x 20 m y mapa de prescripción según Ia clasificación de éstas. En blanco, infestaciones de Avena sterilis débiles cías 1 , % píxeles < 20, ,); en gris, Clase 2, %pix 20-40%; en negro, clases 3 y 4, > 40% píxeles infestados. Las características de procesamiento fueron: VDF 0-0.79, agrupamientos máximos de 50x20, sin convergencia en los agrupamientos (Merg. Dist.=0)y sin limitación de tamaño (Min. Pix. =1 ); clasificación según % de píxeles ≠O; las microparcelas en las que se aplica fertilizante se muestran en negro.

Figura 3.a) Vista general de una imagen simple de una parcela de maíz {Zea maíz L.) de aproximadamente 0.7 ha con zonas de crecimiento deficitario por bajo contenido de nitrógeno, b) Seccionamiento de Ia imagen en 25 microparcelas y mapa de prescripción o de tratamientos localizados, a) La imagen del satélite QB fue tomada el 05 de Mayo de 2005 en Ia zona Posadas (Córdoba; X = 314934, Y = 4184426, 1 pixel en multiespectral = 2.8 m). La parcela fue transformada al índice NDVI; Ia zona deficitaria de nitrógeno corresponde a valores digitales menores a 0.275; b) tamaño de las microparcelas 9 x 4 píxeles (25 m x 11.2 m = 282 m2); el criterio aplicación de fertilizante en microparcelas fue: % de píxeles deficitarios en Nitrógeno > 30%. Foto Zoom x 4; las microparcelas en las que se aplica fertilizante se muestran en negro.

Figura 4. a) Vista general de una imagen simple de una parcela de guisantes (Pisum sativum L.) de aproximadamente 0.7 ha parcialmente parasitada por Orobanche crenate Forsk. b) Vista de Ia misma parcela en Ia que se han aislado los rodales de Orobanche crenata; c) Mapa de prescripción o de tratamientos localizados resultante de Ia implementación de SARI, a) La imagen fue transformada mediante el índice NDVI; Las zonas en gris y negro corresponden al cultivo de guisante no parasitadas y si parasitadas, respectivamente. La parcela ha sido extraída de una imagen multiespectral tomada el 26.Abril.2006 en Ia campiña de Córdoba (X = 311807, Y = 4161192, pixel = 1 m; en Ia imagen b) los valores digitales frontera para el guisante fueron 0.62 a 0.74, y para Orobanche 0.21 a 0.62; en Ia imagen c). el tamaño de las microparcelas fue de 19 x 10 m; y el criterio de aplicación de fitosanitario fue de parcelas con un porcentaje de píxeles infestados superior al 30%.

Descripción detallada

El objeto de Ia presente invención es un procedimiento con el que es posible seccionar de forma óptima imágenes remotas, que abarcan grandes áreas de terreno, en microimágenes correspondientes a parcelas de dimensiones reducidas (microparcelas), y a Ia vez caracterizar y cuantificar indicadores agronómicos y ambientales de éstas, basándose en teledetección y en el procesado de las correspondientes imágenes mediante el programa informático SARI® Software (Splitting and Assessment of Remote Images, en adelante SARI). Dicho procedimiento de Ia invención comprende las siguientes etapas: a) Toma de imágenes remotas de satélite o fotografía aérea hiperespectral, multiespectral o pancromática, con variable resolución espacial, de uno ó varios metros, o incluso inferior,. b) Digitalización de imágenes en el caso de fotografías aéreas no digitalizadas, y georreferenciación de precisión, mediante toma de datos con GPS diferencial, de precisión submétrica, para asignar las coordenadas geográficas a imágenes aéreas desprovistas de coordenadas geográficas o con errores de georreferenciación inaceptables para agricultura de precisión, por ejemplo superiores 2 m. c) Análisis primario de Ia imagen que comprende a su vez las siguientes etapas: c.1 ) Recorte o aislamiento de Ia imagen correspondiente a Ia parcela objeto de estudio c.2) Transformación/ obtención de imágenes simples constituidas por una sola banda del espectro visible (azul: B, verde: G, rojo: R; e infrarrojo cercano NIR), pancromática, o cualquier otra banda en el caso de imágenes hiperespectrales, o de cualquier índice de vegetación que se defina mediante un algoritmo entre cualquiera de las bandas antes mencionadas, según las características de resolución espacial de Ia imagen en proceso y el objetivo del estudio en curso, c.3) Definición de regiones representativas ("regiones de interés) de los principales usos en Ia imagen simple o imágenes simples seleccionadas, que puede implicar el manejo de puntos "verdad-terreno" previamente tomados c.4) Definición de valores digitales frontera (VDF) de cada uso de suelo y clasificación/ separación de los mismos en Ia imagen simple seleccionada, mediante un proceso iterativo de selección de VDF contrastado estadísticamente, d) Definición de los parámetros del seccionamiento de Ia imagen, entre otros el tamaño de las microparcelas e) Definición, para un uso de suelo seleccionado, del criterio (% píxeles y valores digitales integrados)que motiva para cada microparcela Ia aplicación o no de un determinado tratamiento f) Activación del programa informático Splitting and Assessment of Remote Images (SARI®) en ENVI e implementación de Ia imagen simple obtenida en c), en SARI®, que comprende a su vez las siguientes etapas: f.1 ) Introducción en SARI® de los parámetros de agrupamientos y de formación de microimágenes/ microparcelas (ROIs) seleccionados en los puntos anteriores c.3, c.4, d y e f.2) Procesado y obtención por SARI® de los indicadores agronómicos y ambientales de acuerdo con los parámetros introducidos para cada microparcela y previamente indicados, así como de Ia obtención de los mapas de tratamiento. f.3) Estudio y visualización de Ia información generada automáticamente por SARI®

El programa informático SARI® (Splitting and Assessment of Remote Images) ha sido desarrollado como un "add-orí'l "plug-in" de ENVI. SARI lleva a cabo diversas tareas originales para Ia interpretación de imágenes remotas, tales como: a) Define regiones/ zonas (ROIs) en el centro geométrico de las agrupaciones conformadas; b) Las visualiza en Ia imagen original; c) Determina características cuantitativas de cada una de las ROIs/ microimágenes/ microparcelas diseñadas; d) Haciendo coincidir el tamaño de las ROIs formadas y el de los agrupamientos, Ia imagen original se secciona en microimágenes rectangulares; e) La definición del tamaño de éstas es flexible y su caracterización cuantitativa se expresa en un fichero de datos ASCII, que así mismo se maneja de forma flexible. En definitiva, SARI Software puede ser usado para Ia interpretación cuantitativa y visualización de los agrupamientos formados, para Ia definición y visualización de regiones de interés arbitrariamente diseñadas, y para Ia segmentación de las imágenes remotas de gran tamaño (elevado número de píxeles) en imágenes de tamaño reducido, varias decenas, centenares o miles de píxeles ("micro-imágenes") y evaluación individualizada y automática de las mismas.

SARI define los agrupamientos de píxeles a través de los siguientes parámetros: a) Rango de valores digitales (VD): mínimo (Min. VD) y máximo (Max. VD); b) Distancia de aunamiento o de convergencia de agrupamientos próximos (Merging dist): se define un número de píxeles o distancia entre agrupamientos de forma discrecional/ variable/ flexible, por debajo de Ia cual los agrupamientos próximos se aunan/ convergen; c) Tamaño mínimo de los agrupamientos (Min. Pixels), por debajo del cual no se considera un determinado agrupamiento; y d) Tamaño máximo de los agrupamientos (Clustering Size, Width, Height).

SARI define el centro geométrico de las agrupaciones formadas según las dimensiones que se introduzcan en Ia interfaz: número de columnas ("Width") y número de filas ("Heighf); y así mismo define los criterios de clasificación de las ROIs: a) % de píxeles con VD≠O sobre el total de píxeles de cada ROI; y/o b) % de valores digitales integrados (VDAG) sobre un máximo (VDAGmax ).

En cada microimagen SARI cuantifica, una vez implementados los adecuados índices de vegetación, el número total de píxeles, número de píxeles cuyos valores digitales estén comprendidos entre el rango que se establezca y Ia integral de los mismos. Estos parámetros tendrán un significado diferente según el contenido de Ia imagen de que se trate y deberán también interpretarse en base a trabajos de campo previos ("verdad-terreno"). En definitiva, el programa informático SARI determina para cada microimagen/ microparcela el % de píxeles o integral de valores digitales, parámetros susceptibles de ser relacionados con grado de Ia variable biótica objeto de estudio, por ejemplo el contenido de nutrientes/ densidad de infestaciones de maleza.

El procedimiento de Ia presente invención discrimina y cuantifica mediante teledetección los usos de suelo que se definan en imágenes simples de una sola banda o índice vegetativo, secciona Ia imagen en microimágenes/ microparcelas, y estima para cada una de ellas, entre otros indicadores, los siguientes: su centro geográfico, sus coordenadas geográficas, superficie o número de píxeles integrados (NP), valores digitales integrados en cada agrupamiento (VDAG) y VDGA/ NP ó productividad potencial, clasificación automática de cada microparcela según el porcentaje de píxeles y/o valores digitales integrados de las mismas.

Esta información cuantitativa SARI® Ia genera en cualquier formato ASCII (Excel, Txt., etc), caracterizando cada microparcela individualmente y Ia imagen/ parcela agrícola procesada en su conjunto, calculando entre otros indicadores Ia superficie o el porcentaje de zonas afectadas por diversos factores bióticos tales como Ia distribución espacial de especies de malas hierbas, incidencia de una enfermedad o de un insecto-plaga, o abióticos, tales como contenido de un nutriente/ nivel de fertilidad.

El procedimiento objeto de esta invención sirve de base para el diseño e implementación de programas/ operaciones de agricultura de precisión en parcelas agrarias, configurando el mapa de tratamientos de inputs/ variables agronómicas tales como Ia aplicación de fertilizantes y fitosanitarios. Así, por ejemplo, cuando las imágenes recogen una parcela agrícola con diverso grado de crecimiento atribuible a diverso contenido de nutrientes y/o a agrupaciones/ rodales de malas hierbas en el cultivo, se puedan determinar las microparcelas del cultivo de diverso contenido de nutrientes y por consiguiente susceptibles de recibir dosis mayores de fertilizante; o alternativamente se pueden determinar las microparcelas infestadas de malas hierbas y por consiguiente susceptibles de ser tratadas con fitosanitarios herbicidas.

SARI® se puede utilizar para contribuir a Ia agricultura precisión, que requiere se genere una información detallada de las desigualdades de un terreno atribuibles a factores bióticos y abióticos, y así mismo, para determinar a efectos comparativos Ia productividad potencial de determinadas zonas de una parcela o entre parcelas agrícolas. Tiene aplicación en Agricultura y Medioambiente, y más concretamente en Empresas de Asistencia Técnica Agraria o Medioambiental. El procedimiento objeto de esta patente permitirá que dichas empresas planifiquen las estrategias de aplicación de fertilizantes y fitosanitarios con precisión, esto es en pequeñas parcelas/ microparcelas, estimando previamente Ia productividad potencial e indicadores agroambientales de éstas.

Así, basándose en estudios agronómicos previos sobre el efecto del contenido de nutrientes y/o Ia competición de las malas hierbas en Ia cosecha/ producción del cultivo, se relacionarán Io parámetros anteriores con el tratamiento de fertilizantes o fitosanitarios herbicidas correspondientes, respectivamente, y se elaborará mapas de tratamientos fertilizantes y/ de fitosanitarios herbicidas de dosis variables ó de precisión para el conjunto de Ia parcela. EJEMPLOS DE LA REALIZACIÓN DE LA INVENCIÓN

Ejemplo 1. Procesamiento de imágenes de una parcela de trigo infestada de avena loca (Avena sterilis). Se ha procesado mediante el procedimiento de Ia invención imágenes correspondientes a una parcela de trigo (Figura 1a y 2b) infestada con rodales/ agregados de avena loca (Avena sterilis sp. sterilis) tomadas el 08 Mayo 2004 sobre Ia finca La Florida II, Utrera, Sevilla (X = 242061 , Y = 4124807), de 1 ,8 ha (18.000, m2). La imagen multiespectral original se transformó previamente al índice de vegetación NDVI.

Mediante el procedimiento de Ia invención se ha seccionado Ia imagen de Ia parcela original en microimágenes/ microparcelas de 50 m x 20 m. y 25 m x 10 m, cuyos resultados se indican en las Tablas 1 y 2, respectivamente. SARI proporciona diversos índices agro- medioambientales de cada microparcela, entre otros los siguientes: Número de agrupamientos, coordenadas geográficas, número de píxeles agrupados (NPAG); valores digitales integrados (VDAG);, valor digital medio por pixel (VDAM), y número y % píxeles con VD ≠O. Y basándose en este último índice o en el índice VDAG clasificación las microparcelas en clases (de 1 a 4).

El seccionamiento y Ia clasificación o mapa de prescripción de tratamientos de Ia imagen original obtenida por el procedimiento de Ia invención, se puede visualizar en imágenes (Figura 2) de acuerdo con el criterio definido

Ejemplo 2. Procesamiento de imágenes de una parcela de maíz con zonas deficitarias de nitrógeno.

Se han procesado imágenes correspondientes a una parcela de maíz (Zea mais L.) de aproximadamente 0.7 ha con zonas de crecimiento deficitario por bajo contenido de nitrógeno. Las imágenes procesadas se tomaron de una escena del satélite QUICK BIRD tomada el 05 de Mayo de 2005 en Ia zona Posadas (Córdoba; X = 314934, Y = 4184426, 1 pixel en multiespectral = 2.8 m). La imagen de Ia parcela fue transformada al índice NDVI; Ia zona deficitaria de nitrógeno corresponde a valores digitales menores a 0.275.

SARI se implemento para seccionar Ia imagen en 25 microparcelas de 9 x 4 píxeles (25 m x 11.2 m = 282 m2). El mapa de prescripción o de tratamientos localizados por Ia implementación en SARI se indica en Ia Figura 3b. El criterio de aplicación de fertilizante en microparcelas fue: % de píxeles deficitarios en Nitrógeno > 30%. La tabla 3 y las figuras 4a) y 4b) son las correspondientes a este ejemplo.

Ejemplo 3. Procesamiento de imágenes de un cultivo de guisante parcialmente atacado por Ia especie parásita Orobanche crenata.

Se ha procesado una imagen multiespectral correspondientes a una parcela guisantes (Pisum sativum L.) de aproximadamente 0.7 ha, parcialmente parasitada por Orobanche crenate Forsk. Dicha imagen fue tomada el 26.Abril.2006 en Ia campiña de Córdoba (X = 311807, Y = 4161192, pixel = 1 m; b). Se transformó mediante el índice NDVI; las zonas en gris-blanco pálido y negro corresponden al cultivo de guisante no parasitadas y si parasitadas, respectivamente (Figura 4). Los valores digitales frontera para el guisante fueron 0.62 a 0.74, y para Orobanche 0.21 a 0.62. La implementación de SARI seccionó Ia imagen original en microparcelas 19 m x 10 m y Ia clasificó con el criterio de aplicar fitosanitario sólo en microparcelas con un porcentaje de píxeles infestados superior al 30%. La tabla 4 y Ia Figura 4 muestran los resultados correspondientes a este ejemplo. Tabla 1. Resultados cuantitativos del seccionamiento de Ia imagen correspondiente a Ia parcela de trigo mostrada en Ia Figura 1.b., en microimágenes de 50 m x 20 m y clasificación de éstas por el programa SARI®. Las características de procesamiento fueron: VDF 0-0.79, agrupamientos máximos de 50x20, sin convergencia en los agrupamientos (Merg. Dist.=O) y sin limitación de tamaño (Min. Pix. =1 ; clasificación según % de píxeles ≠O.

NTP 18000

Pixeies VD ≠ü

AG X Y NPAG VDAG VDAG/NPAG No. % Ciaε

AG1 242086,45 4124799,75 1000 115,S 0,12 196 19,6 1

AG2 242136,33 4124803,25 1000 389,5 0,39 632 63,2 5

AG3 242186.2 4124606.75 1000 208.4 0.21 330 33 2

AG4 242236,09 4124810.25 1000 162 0/16 261 26,1 2

AG5 242285: 97 4124313,75 1000 168,8 0:17 268 26,8 2

AG6 242335,84 4124817,25 1000 43,6 0,04 74 7,4 1

AG7 242087,84 4124779.75 1000 423,4 0,42 692 69,2 5

AG8 242137,73 4124783,25 1000 570,2 0,57 895 89,5 5

AG9 242187,61 4124786,75 1000 357,5 0,36 581 58,1 5

AG10 242237,48 4124790,25 1000 280.3 0,28 452 45,2 5

AG11 242287,36 4124793,75 1000 366,3 0,37 575 57,5 5

AG12 242337,23 4124797,25 1000 253 0.25 410 41 5

AG13 242089,25 4124760 1000 521,7 0.52 841 84,1 5

AG14 242133,13 4124763,25 1000 392.2 0,39 641 54,1 5

AG15 242189 4124766,75 1000 122,1 0.12 201 20,1 2

AG16 242238,88 4124770,25 1000 192,6 0,19 316 31,6 2

AG17 242288,75 4124773,75 1000 273,7 0.27 446 44,6 5

AG18 242338,64 4124777,25 1000 245,9 0,25 40S 40,9 2

NTAG: 18000 NTAG/NTP- 1

VDAM 0,3 IVDA' 5087,1 1 Abreviaturas: NTP, número total de píxeles de Ia imagen procesada; AG, agrupamientos; x e y, coordenadas geográficas; NPAG, número de píxeles agrupados; VDAG, valores digitales integrados; NTAG, número total de píxeles del conjunto ; IVDA, valores digitales integrados; VDAM, valor digital medio por pixel No. y % píxeles VD ≠O; Class: clasificación según % píxeles VD ≠O. Tabla 2. Resultados cuantitativos del seccionamiento de Ia imagen correspondiente a Ia parcela de trigo mostrada en Ia Figura 1.b., en microimágenes de 25 m x 10 m y clasificación de éstas por el programa SARI®. Las características de procesamiento fueron: VDF 0-0.79, agrupamientos máximos de 25x10, sin convergencia en los agrupamientos (Merg. Dist.=O) y sin limitación de tamaño (Min. Pix. =1 ); clasificación según % de píxeles ≠O (se muestran solo datos de las 8 primeras y últimas microparcelas).

f^P* 180CC

AG NPAG VOAG VDAG^iPAG Ose

AG1 242073,64 4124804 250 2.3 5 ¿ AG2 242O9S.SS 41248G5J5 2.3 4 1 δ AG3 24212352 41248075 250 643 0.26 110 44 AG4 242146.45 4124S0S.25 250 53.7 SI 36,4 AG5 242173.39 2S0 46 δ 3.-2 AG6 24215833 41248125 250 0,02 δ 3.6 AG? 242223.27 41248M.25 G AG8 242246,2 4124816 250 41 2 0.16 65

AGSb 2421 /S.88 4124/61 2bO 32.1 0.13 52 20.S

AG66 24238181 4124762.75 258 20.5 35 14

A.GS7 242226.75 4124764.5 2SQ 25.3 17,6 AG68 242251 ,7 4124766,25 250 77,1 0,31 123 49,2 5

AG69 242276,64 4124768 250 107,8 0,43 170 68 5

AG70 242301,58 4124769,75 250 70,3 0,28 117 46,8 5

AG71 242326,52 4124771,5 250 103,2 0,41 171 68,4 5

AG72 242351,45 4124773,25 250 79,8 0,32 131 52,4 5

NTAG' 1800Q NTAG/NTP' 1

VDAM' 0,3 IVDA' 5087,1

'Abreviaturas' ver tabla 1

Tabla 3. Resultados cuantitativos del seccionamiento de Ia imagen de maíz de 0.7 ha (Figura 3a) en microparcelas de 9 x 4 píxeles y caracterización de las microparcelas deficitarias en nitrógeno (VDF NDVI 0.20 a 0.27). Se consideró el criterio de fertilizar las microparcelas con >40% píxeles con déficit de nitrógeno

IMTP*: 900

AG X Y NPAG VDAG VDAG/NPAG No. % Clase

AGÍ 314946 22 4184426.25 36 7.82 0.22 30 83.33 5

AG2 314970.19 4184434.00 36 9.15 0.25 36 100.00 5

AG3 314994 16 4184441.75 36 3.36 0.09 13 36.11 1

AG4 315018 13 4184449.50 36 0.00 0.00 0 0.00 1

AG5 315042.09 4184457.50 36 0.00 0.00 0 0.00 1

AG6 314949 69 4184415.50 36 7.32 0.20 29 80.56 5

AG7 314973 66 4184423.25 36 8.84 0.25 36 100.00 5

AG8 314997.59 4184431.25 36 1.83 0.05 7 19.44 1

AG9 315021 56 4184439.00 36 0.00 0.00 0 0.00 1

AG10 315045.53 4184446.75 36 0.00 0.00 0 0.00 1

AG11 314953.13 4184405.00 36 8.00 0.22 33 91.67 5

AG12 314977 09 4184412.75 36 8.36 0.23 34 94.44 5

AG13 31500106 4184420.50 36 0.00 0.00 0 0.00 1

AG14 315025.03 4184428.25 36 0.00 0.00 0 0.00 1

AG15 315049.00 4184436.00 36 0.00 0.00 0 0.00 1 AG1& 31504900 4184-136.00 36 0 00 0 00 0 0 00

AG16 314956.59 4184394 25 36 S.25 0.23 36 100.00 5

AG17 31498056 418440200 36 4 98 0 14 20 55 56

AG18 315004 53 4184409 75 36 0.00 0.00 0 0.00

AG 19 315028 SQ 4184417.75 36 D 00 0 00 0 0 00

AG20 315052.4? 418442550 36 0.00 0.00 0 0.00

AG21 31496008 4184383. SO 36 8 45 0 23 36 100 QO S

AG22 31498403 4184391 50 36 1.04 0.03 4 11.11

AG23 31 SOOB QO 41 B439S.25 35 0 00 0 00 0 0 00 1

AG24 315031.97 3184407 00 36 0.00 0.00 0 0.00

AG2δ 315055 94 4184414.75 36 0 78 0 02 3 8 33

NTAG: 900 IVDA: 78.1

NTAG/NTP VDAM: 0.09

*Abrev¡aturas: ver tabla 1

Tabla 4. Resultados cuantitativos del seccionamiento de Ia imagen de guisantes (Figura 4; de 0.7 ha), en microparcelas de 19 m x 10 m, caracterización de éstas según el porcentaje de píxeles infestados por Orobanche crenata (NDVI VDF 0 a 0,619), y clasificación de las microparcelas. Criterio de aplicar fitosanitarios solo en infestaciones > 25% (clases 2 a 5).

NTP 5225

VDAG,'

AG X Y NPAG VOAG NPAG NO. % Clase

AGÍ 3418394? 4161179.50 190 0 Q0 coa 0 O GO 1

AG2 341858.47 418117S 50 190 O.QD 000 0 0.00 1

AG3 341877.4? 416117960 190 1 23 0.01 1 05 1

AG4 3418:964? 4161179.50 190 491 0.03 8 421 1

AG5 341915 47 41611 raso 190 661 0.03 11 5 79 1

AG6 341839.47 416116850 190 αoo 0.00 0 0.00 1

AG? 3418664? 4161169.50 190 058 000 1 053 1

AG8 341877.47 416116S 50 190 26.52 0 14 46 24.21 1

AG9 341896.4? 416116950 190 36.45 0.19 62 32.63 5

AGIO 3419154? 416116950 190 65 53 0 35 117 61 58

AGI I 341839 47 4161159.5Ü 190 ooo 0.00 0 O CO 1

AG 12 3418SS.47 416115550 K<0 S 38 0.04 14 7 37 1 AG13 341877 47 4161159,50 190 32 34 0 17 54 28.42 5

AG14 341896.47 4161159.50 190 51 82 0.27 89 46.84 5

AG15 341915.47 4161159.50 190 87.06 0.46 190 100.00 5

AG16 341839.47 4161149 50 190 0.00 0.00 Q 0.00 1

AGÍ 7 341858.47 4161149 50 190 29.28 0.15 50 26.32 5

AG18 341877 47 4161149,50 190 40.41 0 21 68 35.79 5

AG19 341896.47 4161149.50 190 66 74 0.35 137 72.11 5

AG20 341915.47 4161149.50 190 66.21 0.35 190 100.00 5

AG21 341839 47 4161139 50 190 1.23 0 01 2 1 05 1

AG22 341858.47 4161139.50 190 9.08 0.05 15 7.89 1

AG23 341877.47 4161139.50 190 14.33 0 08 24 12.63 1

AG24 341896.47 4161139.50 190 74 75 0.39 174 91.58 5

AG25 341915 47 4161139 50 190 64 70 0 34 188 98 95 5

AG26 341839 47 4161132 00 95 0.00 0 00 2 1 05 1

AG27 341858.47 4161132 00 95 6.60 0.07 15 7.89 1

AG28 341877 47 4161132 00 95 19 52 0 21 38 20.00 1

AG29 341896 47 4161132 00 95 37 29 039 122 64.21 5

AG30 341915.47 4161132.00 95 35.54 0.37 133 70.00 5

NrAG. 522S SVDA. 767.22

NTAG/NTP: 1.00 VDAsVI 0 15

*Abrev¡aturas: ver tabla 1

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Claims

REIVINDICACIONES
1.- Procedimiento automático para seccionar una imagen remota en imágenes rectangulares de menor tamaño (microimágenes/ microparcelas), que comprende las siguientes etapas: a) Toma de imagen de satélite o fotografía aérea hiperespectral, multiespectral o pancromática, de alta resolución espacial b) Digitalización y georreferenciación, en los casos que sea necesario (por ejemplo fotografías aéreas no digitalizadas ni georreferenciadas). c) Análisis primario de Ia imagen tomada en a) que comprende a su vez las siguientes etapas: c.1 ) Recorte o aislamiento de Ia imagen correspondiente a Ia parcela objeto de estudio c.2) Obtención de imágenes simples formadas por una sola banda ó índice de vegetación, c.3) Definición de regiones representativas ("regiones de interés") de los principales usos de suelo en Ia imagen simple o imágenes simples seleccionadas, c.4) Definición de valores digitales frontera (VDF) de cada uso de suelo y clasificación/ separación de los mismos en Ia imagen simple seleccionada, mediante un proceso iterativo de selección de VDF contrastado estadísticamente, d) Definición de los parámetros del seccionamiento de Ia imagen, entre otros el tamaño de las microparcelas e) Definición, para un uso de suelo seleccionado, del criterio (% píxeles y valores digitales integrados) que motiva para cada microparcela Ia aplicación o no de un determinado tratamiento f) Activación del programa informático Splitting and Assessment of Remote
Images (SARI®) en ENVI e implementación de Ia imagen simple obtenida en c) en SARI®, que comprende a su vez las siguientes etapas: f.1 ) Introducción en SARI® de los parámetros de agrupamientos y de formación de microimágenes/ microparcelas (ROIs) seleccionados en los puntos anteriores c.3, c.4, d y e f.2) Procesado y obtención por SARI® de los indicadores agronómicos y ambientales de acuerdo con los parámetros introducidos para cada microparcela y previamente indicados, así como de Ia obtención de los mapas de tratamiento. f.3) Estudio y visualización de Ia información generada automáticamente por SARI®
2.- Procedimiento para seccionar una imagen remota según Ia reivindicación 1 , caracterizado porque Ia resolución espacial de dicha imagen remota puede variar desde imágenes con píxeles inferiores a 1 m a centenares de metros.
3.- Procedimiento para seccionar una imagen remota según Ia reivindicación 1 , caracterizado porque Ia imagen simple obtenida en c.2) está formada por una sola banda o índice del espectro visible (azul: B, verde: G, rojo: R; e infrarrojo cercano NIR), pancromática, o cualquier otra banda en el caso de imágenes hiperespectrales, o de cualquier índice de vegetación que se defina mediante un algoritmo entre cualquiera de las bandas antes mencionadas.
A - Procedimiento para seccionar una imagen remota según Ia reivindicación 1 , caracterizado porque se define el tamaño de las microparcelas en rectángulos cuya longitud y anchura sea múltiplo del pixel de Ia imagen según el objetivo del estudio en curso.
5.- Procedimiento para seccionar una imagen remota según Ia reivindicación 4, caracterizado porque Ia longitud y altura de las microparcelas rectangulares obtenidas por el seccionamiento se determina con flexibilidad desde un pixel a cualquier múltiplo de éste.
6.- Procedimiento según Ia reivindicación 1 , caracterizado porque los indicadores obtenidos en el punto f.2), además de su centro expresado en coordenadas geográficas, superficie o número de píxeles integrados (NP), valores digitales integrados en cada agrupamiento (VDAG) y VDGA/ NP ó productividad potencial, y clasificación automática de cada microparcela según el porcentaje de píxeles y/o valores digitales integrados de las mismas, pueden directamente interpretarse diversos indicadores agronómicos y ambientales, entre otros, según el contenido o temática de Ia imagen primaria analizada y Ia interpretación de los datos cuantitativos antes indicados de cada microparcela, el porcentaje de cultivo infestado de una determinada especie de mala hierba, patógeno o con déficit/ carencia nutricional, esto es contenido de un nutriente por debajo de un determinado nivel, Io que permite estimar el descenso de Ia producción o cosecha potencial y el porcentaje de superficie en el que es recomendable o no Ia aplicación de fitosanitarios y/o fertilizantes.
7.- Procedimiento según Ia reivindicación 1 , caracterizado porque las imágenes remotas se toman preferentemente en Ia primavera o verano en climas templados, y/o cuando sea posible diferenciar espectro- radiométricamente las variaciones en el desarrollo de Ia vegetación o cualquier uso de suelo, por ejemplo distintas especies vegetales, cultivos agrarios, árboles y animales, etc.
8.- Procedimiento según Ia reivindicación 1 , caracterizado porque las parcelas de terreno a procesar pueden sustentar cualquier especie vegetal, espacio natural, agrícola o forestal, tener cualquier especificidad orográfica o topográfica, sin limitación de su superficie.
9.- Utilización de un procedimiento según las reivindicaciones de Ia 1 a Ia 8 para Ia obtención automática de indicadores agronómicos y ambientales de cada microparcela obtenida por seccionamiento.
10.- Utilización de un procedimiento según Ia reivindicación 9, caracterizado porque los indicadores que se obtienen son entre otros, su centro expresado en coordenadas geográficas, superficie o número de píxeles integrados (NP), valores digitales integrados en cada agrupamiento (VDAG) y VDGA/ NP ó productividad potencial, clasificación automática de cada microparcela según el porcentaje de píxeles y/o valores digitales integrados de las mismas, cuya directa interpretación agro-ambiental, según Ia temática de Ia imagen analizada, puede ser, entre otros, el porcentaje de cultivo infestado de una determinada especie de mala hierba, patógeno o con déficit/ carencia nutricional, el descenso de Ia producción o cosecha potencial y el porcentaje de superficie en el que es recomendable o no Ia aplicación de fitosanitarios y/o fertilizantes.
11. -Utilización de un procedimiento según las reivindicaciones de Ia 1 a Ia 8 para Ia elaboración de mapas, georreferenciados, de tratamientos de prescripción de fertilizantes, fitosanitarios u otros inputs, basándose en los indicadores obtenidos para cada microparcela
12. -Utilización de un procedimiento según las reivindicaciones 1 a 8, para discriminar los usos de suelo que se definan en imágenes simples de una sola banda o índice vegetativo, y seguidamente seccionar automáticamente en microparcelas y cuantificar o integrar los valores digitales (VDAG), en cada una de éstas los indicadores objeto de estudio, en todas y cada una de las microparcelas.
13.- Utilización de un procedimiento según las reivindicaciones 1 a 8 para diseñar e implementar un programa de agricultura de precisión que utiliza un mapa georreferenciado de aplicación de inputs en cada microparcela.
14.- Utilización de un procedimiento según Ia reivindicación 13 caracterizado porque el programa de agricultura de precisión es relativo a Ia aplicación de fertilizantes y/o fitosanitarios para contrarrestar zonas nutricionales deficitarias, ataque de organismos patógenos/ enfermedades, o a insectos-plagas y/o rodales de malas hierbas, susceptibles de corregirse mediante tratamientos fitosanitarios.
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