Mapeo de Cultivos y sus Características Biofísicas con SAR Polarimétrico y Teledetección Óptica | Land Portal
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Mapeo de Cultivos y sus Características Biofísicas con SAR Polarimétrico y Teledetección Óptica

 

El mapeo de tipos de cultivos y la evaluación de sus características son críticos para el monitoreo de la producción alimentaria, permitiendo el mejor uso del paisaje y contribuyendo a la política agrícola. Los métodos de teledetección basados en sensores ópticos y/o microondas se han convertido en medios importantes de extraer información relacionada con los cultivos. Los datos ópticos están relacionados con las propiedades químicas de la vegetación, mientras que los datos de radar están relacionados con la estructura y la humedad de esta. El radar también puede capturar imágenes de la superficie de la Tierra en casi cualquier tipo de condición meteorológica.

 

Esta capacitación avanzada de cuatro partes está basada en la capacitación de ARSET de agricultura anterior. En esta, presentamos técnicas de teledetección más avanzadas usando la polarimetría para extraer información sobre la estructura de los cultivos. También presentamos Sen4Stat – un sistema de fuente abierta que demuestra el potencial de las observaciones de la Tierra ópticas y de SAR (radar de apertura sintética por sus siglas en inglés) para el monitoreo y la presentación de informes sobre las metas de los ODS relacionados con la agricultura. Sen4Stat también combina datos de la observación de la Tierra con conjuntos de datos estadísticos nacionales y datos de estudios topográficos para apoyar las Oficinas Nacionales de Estadísticas en la incorporación de observaciones de satélites para las estadísticas agrícolas.

 

Esta serie se centrará en Sentinel-1 banda-C de polarización dual, SAR banda-C completamente polarimétrico de la misión “RADARSAT Constellation Mission” (RCM), SAR banda-L completamente polarimétrico de SAOCOM (SAtélite Argentino de Observación COn Microondas) e imágenes ópticas de Sentinel-2 para mapear y monitorear tipos de cultivos y evaluar sus características biofísicas. Esta serie también cubrirá la teoría de la Polarimetría SAR e incluirá un ejercicio práctico usando el Sentinel Application Platform (SNAP) y el código de Python escrito en Jupyter Notebooks, un entorno de desarrollo en la web interactivo para la computación científica y el aprendizaje automático.

 

Esta serie de seminarios web es una colaboración entre ARSET, Agricultura y Agroalimentación de Canadá (AAFC), la Agencia Espacial Europea (ESA), la Oficina de las Naciones Unidas para los Asuntos del Espacio Ultraterrestre (UNOOSA), la Universidad de Stirling, la Universidad Católica de Louvain (UCLouvain) y el Grupo de Trabajo del CEOS sobre Desarrollo de Capacidades y Democracia de Datos (WGCapD).

 

Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU Relevantes:

  • Objetivo 2: Poner fin al hambre, lograr la seguridad alimentaria y la mejora de la nutrición y promover la agricultura sostenible
  • Meta 2.4: Para 2030, asegurar la sostenibilidad de los sistemas de producción de alimentos y aplicar prácticas agrícolas resilientes que aumenten la productividad y la producción, contribuyan al mantenimiento de los ecosistemas, fortalezcan la capacidad de adaptación al cambio climático, los fenómenos meteorológicos extremos, las sequías, las inundaciones y otros desastres, y mejoren progresivamente la calidad del suelo y la tierra

 

Fechas: 12, 19, y 26 de abril y 3 de mayo 2022

 

Inscripciones:

 

español: 13h a 15h30 Horario Este de EE.UU (UTC-4): https://go.nasa.gov/3MPw8Da

inglés: 10h a 12h30 Horario Este de EE.UU. (UTC-4):  https://go.nasa.gov/3hVAjir

 

Objetivos de Aprendizaje: Al finalizar esta capacitación, las/los participantes podrán:

 

  • Explicar la teoría detrás de la polarimetría SAR, especialmente en relación con las características de los cultivos
  • Generar parámetros polarimétricos utilizando software/imágenes de código abierto y realizar análisis de series de tiempo del crecimiento de los cultivos
  • Identificar cómo Sen4Stat puede apoyar a las Oficinas Nacionales de Estadísticas en la adopción de observaciones satelitales de la Tierra para las estadísticas agrícolas.
  • Realizar un análisis de series de tiempo de tipos de cultivos utilizando el índice de área foliar (LAI por sus siglas en inglés) derivado de Sentinel-2 

 

Audiencia Meta: Este seminario web en cuatro partes está dirigido a organizaciones locales, regionales, federales y no gubernamentales de agencias relacionadas con la agricultura y seguridad alimentaria para que utilicen aplicaciones de la teledetección con radar y óptica en el ámbito de la agricultura para el mapeo y monitoreo de cultivos. 

 

Formato del Curso: Cuatro sesiones de 2 horas y media cada una

 

Retweet: https://twitter.com/NASAARSET/status/1503786791706447877

 

 

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