Una herramienta para la estimación de concentración de Nitrógeno a partir de imágenes Sentinels

Balanzategui Sánchez, Javier (2018). Una herramienta para la estimación de concentración de Nitrógeno a partir de imágenes Sentinels. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Una herramienta para la estimación de concentración de Nitrógeno a partir de imágenes Sentinels
Author/s:
  • Balanzategui Sánchez, Javier
Contributor/s:
  • Gonzalo Martín, Consuelo
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: May 2018
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El Nitrógeno es un nutriente fundamental para las especies vegetales, tanto es así que los abonos contienen el Nitrógeno como una de sus principales bases. Realizar un abonado de los cultivos preciso, acertando en áreas de mayor necesidad, se traduce en un menor impacto tanto desde un punto de vista económico como ecológico. Dicho abonado de precisión se lleva realizando hasta la fecha apoyándose en técnicas de detección de Nitrógeno tanto ‘manual es’ como de teledetección con drones y aviones. En nuestro caso trataremos de medir los niveles de Nitrógeno usando imágenes del satélite Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea (ESA). En este trabajo de fin de grado, TFG en adelante, se ha realizado la implementación de un módulo para la herramienta QGIS que permite el cálculo de una batería de índices de vegetación a partir de las imágenes multiespectrales suministrada s por Sentinel-2. El fin es proveer de una herramienta gratuita y de libre acceso que permita detectar, en una determinada área, dónde se encuentran las carencias y los excesos de este valorado elemento orgánico. Hasta donde sabemos, actualmente no existe ninguna herramienta de libre uso que automatice el cálculo de índices espectrales enfocados a la estimación de Nitrógeno en cultivos para el satélite Sentinel-2. Sólo la suite SNAP (creada por la ESA) contiene algunos índices espectrales aplicados a la vegetación que pueden generarse a partir de las imágenes de Sentinel-2. La herramienta desarrollada es capaz de generar hasta 17 índices distintos que miden el nivel de clorofila, el índice de área folial (Leaf Area Index , LAI) y el contenido de clorofila en la hoja (Leaf Chlorophyll Content , LCC), así como el estado de salud de la planta. Todos ellos estrechamente relacionados con el nivel de Nitrógeno de la planta como se mostrará más adelante. Todo esto hace posible que cualquier persona pueda generar índices espectrales enfocados a la vegetación en cualquier momento y sobre cualquier zona del mundo. ---ABSTRACT---Nitrogen is essential for plants development and for that reason, Nitrogen is one of the main components of fertiliser. Achieving to fertilize with precision, hitting the target on areas with biggest needs could help on saving outlays and having less environmental impact. That precise fertilization have being been done with manual Nitrogen measurement techniques and teledetection techniques using planes and drones. In our case, we would try to measure Nitrogen levels using European Space Agency (ESA) Sentinel-2 satellite imaginery. In this end-of-degree project, it has been developed a QGIS plug-in that allows to obtain a set of spectral indexes focused on vegetation since Sentinel-2 multispectral images. The aim is to provide a free and open access tool that can detect, in a given area, where Nitrogen is more plenty or needed. Until the deadline of this end-of-degree project, it does not exist any similar tool. Only the SNAP suite (created by the ESA) can calculate some of the vegetation spectral indexes implemented in the plug-in. This plug-in is able to generate up to 17 spectral indexes focused on measuring Chlorophyll level, Leaf Area Index, Leaf Chlorophyll Content and healthiness of a plant. All of them closely related to Nitrogen level as it is shown below. All shown reasons made possible that any person can generate and study those vegetal spectral indexes at any moment and in any place in the world

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Item ID: 51598
DC Identifier: http://oa.upm.es/51598/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:51598
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 11 Jul 2018 10:36
Last Modified: 11 Jul 2018 10:37
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