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Caso 2: Imágenes Sentinel2 - Seguimiento del ciclo de cultivos en una serie de parcelas (post 2/2)
11/04/2020 - Producto, Formación, Noticia

Segundo post en el que evaluaremos imágenes NDVI del año agrícola 2018-2019 (1-septiembre-2018 a 31-agosto-2019); para hacer el seguimiento de cultivos en parcelas del comunal del municipio de Cortes. Sirva de ejemplo para casos similares a cargo de Cooperativas Agrarias, propietarios de múltiples parcelas dispersas, etc.

En este caso se trata de preparar un archivo Excel, filtrable por adjudicatario, que recoja el ciclo, según las imágenes, de sus cultivos en varios estados: Cultivo pleno, En crecimiento, Cosechado o En barbecho. (cosechado es opción por defecto en regadíos, barbecho en secanos), más si la parcela tuvo o no actividad a lo largo del ciclo analizado.

A fin de no hacerlo muy complejo, este ejercicio NO tiene en cuenta que el estado y rendimiento de los cultivos depende de las distintas especies agrícolas y/o de las estaciones del año.

 

1. La evaluación, hasta ahora, no ha sido solo de cultivos, sino de toda la imagen. Se necesita particularizar la información para cada parcela. Esto solo se puede hacer con un análisis que devuelva el valor dominante de las 4 clases procesadas. El análisis consiste en obtener los estadísticos de los ráster respecto de la capa vectorial:

Desde Procesos – Caja de herramientas – Geoalgoritmos de QGIS – Análisis ráster – Estadísticas de zona. Como en la figura:

 Capa ráster: 20180916_NDVI (Banda 1, ya que es monobanda), se carga por Autorellenar

Capa vectorial: Cortes_ParcelaRustica_Adjudic.shp

Prefijo de la columna de salida: 20180809_ (formato AAAAMM_). El análisis le añadirá el nombre del estadístico del apartado siguiente hasta completar 10 caracteres (solo "m").

Estadísticas a calcular: Mayoría (moda), que devuelve el valor mayoritario (recordar que es una variable discreta, no continua) de la distribución de píxeles en la parcela.

Repetir el proceso para el resto de imágenes. Es fácil ir seleccionando ráster, solo con cuidado al actualizar el prefijo, ya que el resto de parámetros se mantienen.

O para valientes, probar a ejecutar como proceso por lotes (aunque para 12 casi no compensa):

 

Revisar el resultado en la tabla de atributos de "Cortes_ParcelaRustica_Adjudic".

2. Recogidos estos valores, recordad que hablamos de clases: 1 - suelo desnudo, 2 -

cultivo en floración, 3 - cultivo en crecimiento y 4 - cultivo en pleno desarrollo; y necesitamos transformarlo en estados evolutivos a lo largo del ciclo: Cultivo pleno, En crecimiento, Cosechado o En barbecho.

Con la calculadora de campos, crearemos campos nuevos de tipo texto, tamaño 25, con el estado según cada imagen. Los atributos tendrán como nombre la fecha de la imagen.

NOTAS:

Como en el caso de proceso con las imágenes NDVI, es conveniente ayudarse de un archivo de texto en el que realizar los reemplazos. Hay que crear: 20180916, 20181021, 20181230, 20190213, 20190305, 20190330, 20190429, 20190514, 20190628, 20190718 y 20190817. Su contenido original:

Ecuación (para 20180916):

CASE

WHEN "20180916_m" = 1 AND  "TIPOEXPLOT" = 'REGADIO' THEN 'Cosechado'

WHEN "20180916_m" = 1 AND  "TIPOEXPLOT" = 'SECANO' THEN 'En barbecho'

WHEN "20180916_m" = 4 THEN 'Cultivo pleno'

ELSE 'En crecimiento'

END

Podrían revisarse los resultados contra su correspondiente imagen. Reemplazar en el archivo de texto la fecha de imagen por la siguiente (opción de copiar nombre del atributo y de la ecuación, para minimizar el riesgo de error).

 

Especial atención a indicar siempre que es de tipo Texto y tamaño 25, que luego vienen algunos disgustos. Tener la tabla de atributos abierta y acoplada en la parte inferior del lienzo, siempre ayuda.

Como puede verse en la tabla de atributos, se recogen bastante bien la secuencia de estados, no así la fenología concreta derivada de la clasificación según ambos canales de las imágenes originales NDVI de la parte 1 de este ejercicio. Sin duda, la ecuación de reclasificación debe de ser ajustada a la realidad-campo y tipo de cultivos de cada lugar concreto, motivo por el que se deben mantener parcelas-testigo específicas para este objetivo.

3. Para discernir las parcelas con/sin actividad, se trata de saber si en la colección de imágenes, el estado de la parcela no varió del estado 'Cosechado' (en regadío) o 'En barbecho' (en secano), que en los atributos de cálculo de la moda, tenían un valor de 1 (banda 1 >= 200 y banda 2" <= 100), con un claro color rojo en todas ellas.

Para este caso, cuando la suma de los atributos "AAAAMMDD_m" sea igual al número de imágenes procesadas (11) siempre se ha encontrado 'INACTIVA', de lo contrario se cataloga como 'ACTIVA', que almacenaremos en un nuevo atributo "ACTIVIDAD" de tipo Texto, tamaño 10. Como medida de precaución, al poder haber vegetación natural en algún momento del período, el valor de corte puede ser nº de imágenes + valor de tolerancia que estableceremos en 4 (2 imágenes con valor 2), con la función:

if("20180916_m" + "20181021_m" + "20181230_m" + "20190213_m" + "20190305_m" + "20190330_m" + "20190429_m" + "20190514_m" + "20190628_m" + "20190718_m" + "20190817_m" <=15,'INACTIVA','ACTIVA')

 4. Para la contabilidad posterior de los ciclos de cultivo, rendimientos, etc. que quieran hacerse, calculamos el área de las parcelas, en atributo nuevo, "SUPERF_m2", de tipo Número entero (64 bits), tamaño 10 con la función $area (desechamos los decimales, ya que la precisión de los datos [1:5.000] no justifica mejorar 1 m2.

Cerramos la sesión de edición y guardamos los cambios.

5. Para exportar el archivo a Excel – Guardar objetos como – Hoja de cálculo "Parcelas_Comunal" hoja "ciclo_2018-2019" (que se añadiría al archivo en caso de existir hojas precedentes). Quitar el check para añadir el archivo al mapa.

6. Ya en Excel, pueden eliminarse las 11 columnas con los valores de moda, crear nuevas columnas como el nº de cultivos plenos con la función =CONTAR.SI(N2:X2;"Cultivo pleno"), lo que no indica necesariamente ese nº de ciclos de cultivo, sino solo el número de imágenes en que se detectaron y otras similares.

Activando Datos – Filtro, pueden analizarse las parcelas de cada adjudicatario, identificar quienes no tuvieron actividad, etc.

Lo valioso es que ahora tenemos a nuestra disposición una versión geográfica con toda la información y otra que entregar o imprimir, para personas no habituadas a los Sistemas de Información Geográfica.

Recordad que se puede guardar definitivamente el proyecto en QGIS.

Esperamos que os haya gustado este ejercicio.

Ya tenéis a vuestra disposición:

Caso 1: Imágenes Sentinel2 - Detección de cambios en zonas rurales (parte 1 y parte 2)

Caso 2: Seguimiento del ciclo de cultivos en una serie de parcelas (parte 1 y parte 2)

Caso 3: Seguimiento de zonas inundadas (zonas húmedas y balsas) - (parte 1 y parte 2)

Más aquellas peticiones que nos hagáis llegar a sitna@navarra.es

SITNA

Datos adjuntos