Nuestras soluciones

Superresolución para agricultura, forestal
y medio ambiente

Sector: Agricultura y medio ambiente

Actividad: Geoespacial y observación de la tierra

Las técnicas de Súper Resolución (SR) aplicadas al repositorio Sentinel-2, permiten tener acceso a imágenes de muy alta  resolución (hasta 1.25 m) con una recurrencia temporal de 5 días y cubriendo amplias regiones del territorio.

Todo ello, convierten esta tecnología en la más adecuada para la monitorización del medio rural, pudiéndose aplicar en agricultura de precisión o en el control de zonas forestales.

Solución

Aplicación de técnicas de super-resolución a las imágenes Sentinel-2 para poder calcular índices espectrales con una resolución de 2.5 m

Cálculo de índices de vegetación de muy alta resolución (NDVI, BAI, EVI, etc) y construcción de series temporales y estudios de fenología de cultivos

Monitorización de grandes extensiones de terreno a muy alta resolución con alta recurrencia temporal.

Otros productos: detección automática de parcelas, detección de siega, monitorización de incendios y otras catástrofes naturales

Beneficios

  • El uso de súper-resolución permite obtener índices de vegetación con una resolución muy superior a la nativa.
  • Esta tecnología permite llevar a cabo clasificaciones del terreno o monitorización de grandes regiones a bajo coste.
  • El estudio de series temporales permite hacer comparativas con años anteriores para evaluar la productividad de los cultivos con una resolución muy alta.
  • Permite mejorar el grado de detalle en zonas clave como bordes de parcelas, la delimitación de caminos, la identificación de individuos arbóreos. Esto supone un cambio de paradigma en la detección de objetos.
  • Debido a que los algoritmos han sido desarrollados por COTESA de manera íntegra, están abiertos a ser personalizados en función de las necesidades del cliente.
  • El uso de súper-resolución permite obtener índices de vegetación con una resolución muy superior a la nativa.
  • Esta tecnología permite llevar a cabo clasificaciones del terreno o monitorización de grandes regiones a bajo coste.
  • El estudio de series temporales permite hacer comparativas con años anteriores para evaluar la productividad de los cultivos con una resolución muy alta.
  • Permite mejorar el grado de detalle en zonas clave como bordes de parcelas, la delimitación de caminos, la identificación de individuos arbóreos. Esto supone un cambio de paradigma en la detección de objetos.
  • Debido a que los algoritmos han sido desarrollados por COTESA de manera íntegra, están abiertos a ser personalizados en función de las necesidades del cliente.

Casos de éxito

AGROSEGURO

Proyecto piloto para la determinación automática de cultivos como una alternativa viable en las encuestas ESYRCE mediante técnicas de teledetección. Para ello se aplicaron algoritmos de maching learning basados en imágenes ópticas y radar.

JUNTA DE ANDALUCÍA

Identificación automática de cambios en masas forestales en base a datos satelitales. Determinación precisa de las pérdidas y ganancias de masa forestal y cambios en la cobertera vegetal.

Tecnologías empleadas

  • Teledetección Avanzada (Tratamiento de imágenes)
  • Técnicas de validación avanzada (PSNR y expertos fotointérpretes)

Para saber más

Miguel Fiz Fuertes
Jefe de Proyectos. Consultoría y Estudios