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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
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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
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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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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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Implementación
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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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LAI green & LAI brown con Sentinel-2
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• 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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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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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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Resultados: Evaluación de los modelos de GPR
LAI green LAI brown
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The lower the sigma the more relevant the band
LAI green LAI brown
Resultados: Evaluación de los modelos de GPR
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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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Valladolid, Spain June 2017
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Toulouse, France July 2016
Composite LAI green/LAI brown maps
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Composite LAI green/LAI brown maps Poznań , Poland
June 2017
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Time series analysis Valladolid, Spain
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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).
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Objetivos y primeros resultados del proyecto SENSAGRI
https://igarss2018.org/