Empleo de la fotogrametría digital para la evaluación del suelo con riesgo de erosión en olivar

Abstract

El olivar es uno de los cultivos más importantes de España. La sostenibilidad a largo plazo en zonas marginales depende de las buenas prácticas agrícolas. Una de ellas es el mantenimiento de la cubierta herbácea para evitar la erosión del suelo, especialmente en zonas de fuertes pendientes. Por lo tanto, la determinación del porcentaje de cubierta herbácea en estas zonas es esencial. Esta investigación tiene como objetivo la determinación de la cubierta herbácea en el olivar mediante técnicas de teledetección. Para ello, se capturaron imágenes de olivares con el sensor aerotransportado Ultracam D Vexcel. El área seleccionada fue un olivar de 32000 hectáreas en el Valle de los Pedroches en el Sur de España, donde se utilizaron 64 fotografías aéreas digitales y datos de 173 parcelas agrícolas. En estos encuadres se aplicó la técnica de clasificación orientada a objetos, es decir, una segmentación previa de la imagen que permite aislar la cubierta herbácea del olivar. Así, se permite trabajar con la imagen a nivel de objeto, lo que amplía enormemente la cantidad de información que se puede extraer de ella. El software utilizado fue eCognition ©. Los objetos resultantes son la base de la clasificación posterior. Los resultados muestran que fue posible alcanzar una precisión global del 96,10% y un excelente estadístico Kappa (94,10%) para la clasificación orientada a objetos. En conclusión, esta técnica abre nuevas perspectivas para la determinación de la cubierta herbácea en los olivares.

The olives orchard is one of the most important crops in Spain. The long-term sustainability in marginal areas depends on good agricultural practices. One of them is the maintenance of grass cover in order to prevent the soil erosion, especially in areas of steep slopes. Therefore determining the percentage of grass cover in these areas it is essential. This research aims the grass cover determination in olive orchard using remote sensing techniques. To achieve this, frames of olive orchard were captured by the airborne sensor Ultracam D Vexcel. Where the selected area was an olive orchard of 32000 hectares in the Valle de los Pedroches in the South of Spain, where 64 digital aerial photographs and data of 173 agricultural plots were used. Object-oriented classification technique was applied in this frames, this means a previous image segmentation allowing isolating the grass cover in the olive orchard. Thus, it is allowed to work with the image at object level, which greatly expands the amount of information that can be extracted from it. The software used was eCognition©. The resulting objects are the basis for subsequent classification. The results show that was possible achieving an overall accuracy of 96.10% and an excellent Kappa statistic (94.10%) for object-oriented classification. In conclusion this technique opens new perspectives for the determination of grass cover in olive orchards.