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HORIZON 2020

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Sentinels Synergy for Agriculture

H2020 EO-3-2016: Evolution of Copernicus services

Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

XVII Congreso de la Asociación Española de Teledetección. Murcia. 3-7 de octubre de 2017 1

XVII Congreso de la Asociación Española de Teledetección. Murcia. 3-7 de octubre de 2017 2

Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

Objetivos de SENSAGRI

• Desarrollar nuevas aplicaciones para el sector agrícola europeo, combinando datos de los satélites del programa Copernicus, Sentinel-1 (radar), Sentinel-2 (óptico) y datos in-situ.

• Desarrollar prototipos de servicios Copernicus para humedad del suelo (SSM), índice de área foliar (LAI) y mapas de cultivos estacionales, y usar esos prototipos para implementar servicios agrícolas avanzados (“prueba de concepto”).

• Validar los servicios y establecer casos de demostración en áreas test, para mostrar el potencial de éstos como futuros servicios Copernicus .

• Interaccionar con Copernicus y con el sector agrícola para dar a conocer y enfocar adecuadamente los servicios propuestos.

www.sensagri.eu

XVII Congreso de la Asociación Española de Teledetección. Murcia. 3-7 de octubre de 2017 3

Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

Servicios de SENSAGRI

SENSAGRI products Current Copernicus products

Prototype services (widely

applicable)

Target Spatial

resolution

Target Temporal

resolution

Product Spatial resolution

Temporal

resolution

Surface soil moisture (SSM) 250-1000 m* weekly** Soil Water Index

(METOP-ASCAT)

>= 1000 m (prod)

300 m (in dev.) Daily

Green and brown LAI 20 m weekly** Leaf Area Index

(SPOT-VGT, Proba-V)

>= 1000 m (prod)

300 m (in dev.) 10-daily

Seasonal crop mapping 20 m*** 2 or 3 per year None available

Proof-of concept services (limited

applicability outside test areas)

Dry Biomass & Yield 20 m

Dry biomass:

weekly at season end

Yield: yearly

Dry matter productivity

(SPOT-VGT, Proba-V) 1000 m 10-daily

Irrigated/not irrigated area 250 m* 3 or 4 per year Corine Land Cover

(three classes)

MMU of 5 to 25

ha

bi-yearly

yearly

Tillage change 250 m* 5 or 6 per year None available

Added-value crop

classification 10 m 2 or 3 per year

Corine Land Cover

(limited crop legend)

MMU of 5 to 25

ha

bi-yearly

yearly

* A higher spatial resolution shall be tested. ** In ideal situation, i.e. in case of the two S1 and S2 satellites operational. Otherwise biweekly. *** 10 m spatial resolution shall be tested.

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

Estrategia de validación

Four European agricultural test sites

Spain: ITACYL - Duero River-basin France: UPS-CESBIO - OSR Auradé and Lamasqère Italy: CREA/CNR - Apulian Tavoliere Poland: IPP/NRI – Winna Góra

Three non-European test sites Argentina: INTA – Hilario Ascasubi Two JECAM sites (Morocco and Tunisia)

CLC agricultural classes. Source: EEA

Services Ground Variable Time

SSM Volumetric Soil

Moisture at 0-5 cm depth

Continuous monitoring 3 measurement campaigns at critical

stages and during irrigation season

LAI Leaf Area Index,

with LAI-2000 Plant Canopy Analyzer

3 measurement campaigns at critical stages and during growing season

Seasonal Crop Mapping

Crop types 3 measurement campaigns in March, June and September

Irrigated areas Irrigated and not

irrigated fields 3 measurement campaigns in March, June and September

Tilled areas Tilled and not

tilled fields

Yield Commercial yield 1 measurement campaign at crop harvest

Intermediate crops

Crop types 2 measurement campaigns in March and July

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

Implementación

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

LAI green & LAI brown

Current operational LAI products focus on green vegetation

When crops senescence LAI stays high even when chlorophyll degrades to zero

Senescent vegetation represents a significant amount of aboveground biomass and is a key factor in the carbon cycle

5/27

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

LAI green & LAI brown con Sentinel-2

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

• Non-parametric regression method

• Training datasets of Input –

Output data pairs • Kernel - based MRLA

method

Estimación de LAI mediante Gaussian Processes Regression (GPR)

• Delivery of associated uncertainties

• Evaluation of the spectral bands relevance

- Input: Reflectance observations

- Output: Biophysical parameter

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

Datos para calibración

• Barrax, Spain

• SPARC 12th to 14th July 2003

• LiCor-LAI-2000

• HyMap

• Corn, potato, garlic, onion

• Valencia, Spain

• L’Horta

• April 7th 2017

• Pocket LAI

• Onion, orange tree, lettuce

• Bílý Kříž, Czech Republic

• 31th August 2016

• LiCor-LAI-2000

• Spruce forest

LAI green

• Barrax, Spain

• SPARC 12th & 14th July 2003

• LiCor-LAI-2000

• HyMap

• Valladolid, Spain

• 20th to 22nd June 2017

• LiCor-LAI-2200

• Mainly wheat and barley

LAI brown

• Bare soil, roads, buildings

• S2 images:

• Buenos Aires, Argentina

• Toulouse, France

• Albacete, Spain

• Poznan, Poland

Non-vegetated (LAI=0)

LAI green 223 points LAI brown 84 points

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

Software Package

K-Fold Cross Validation

GPR model LAI green

GPR model LAI brown

Training dataset divided into k

equal-sized sub-dataset

Training k-1 sub-datasets

Validation single sub-dataset

The cross validation process is repeated k

times

Validación

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Implementación de la cadena de proceso

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

Resultados: Evaluación de los modelos de GPR

LAI green LAI brown

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

The lower the sigma the more relevant the band

LAI green LAI brown

Resultados: Evaluación de los modelos de GPR

Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

LAI green and LAI brown retrieval

LAI green

LAI brown

µ [m2/m2] SD [m2/m2] CV [%] Valladolid, Spain June 2017

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Composite LAI green/LAI brown maps

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

Valladolid, Spain June 2017

Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

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Toulouse, France July 2016

Composite LAI green/LAI brown maps

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

Composite LAI green/LAI brown maps Poznań , Poland

June 2017

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

Time series analysis Valladolid, Spain

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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

Conclusiones

• SENSAGRI es un proyecto que aspira a proporcionar prototipos para nuevos servicios de Copernicus en agricultura.

• La Universidad de Valencia coordina el proyecto y es responsable del desarrollo del prototipo para Índice de Área Foliar (LAI)

• Se propone un índice que combina LAI verde y LAI “marrón” (Green and Brown LAI)

• Se ha puesto a punto una cadena de proceso de S2, utilizando procesos gaussianos (GPR) para la estimación combinada de LAI verde y marrón, con buenos resultados (preliminares).

XVII Congreso de la Asociación Española de Teledetección. Murcia. 3-7 de octubre de 2017 xxxxx

Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI

https://igarss2018.org/