Identificación de cultivos de arroz empleando imágenes Sentinel-1

Resumen

El arroz se encuentra entre los principales alimentos producidos y consumidos en Colombia. De acuerdo con el 4º Censo Nacional Arrocero, se ha presentado un aumento en su producción, que ahora alcanza las 2.971.975 toneladas a nivel nacional. El objetivo de este estudio fue identificar los arrozales en el municipio de Jamundí, Valle del Cauca, entre marzo y abril del 2017, a partir de tres imágenes de radar Sentinel-1. Se realizó el proceso de múltiples miradas (multilooking). Se aplicó un filtro de mediana de 7 x 7 para reducir el moteado (speckle). Se realizó el ajuste geométrico con ayuda de un modelo de elevación digital (DEM) SRTM de tres segundos de resolución. Posteriormente se calibró radiométricamente cada imagen y se obtuvieron los valores de retrodispersión (σ0). Después del preprocesamiento, se compilaron las tres imágenes y se recortó la zona de estudio para minimizar los tiempos de ejecución. Se definieron cuatro vectores de entrenamiento: pastos, zona urbana, agua y arroz. A partir de los vectores identifica dos, se entrenó una máquina de soporte vectorial (SVM) con una función de base radial y, por último, se validó la precisión de la clasificación comparando el resultado con el mapa de coberturas del suelo de la Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca (CVC). Se obtuvo una precisión general del 70%, una precisión del usuario del 83% y una precisión del productor del 64%. El índice kappa fue de 0,55.