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dc.contributor.authorChakhar, Amal 
dc.contributor.authorHernández López, David 
dc.contributor.authorBallesteros, Rocío 
dc.contributor.authorMoreno, Miguel A. 
dc.date.accessioned2021-10-18T06:54:42Z
dc.date.available2021-10-18T06:54:42Z
dc.date.issued2021-10
dc.identifier.citationChakhar, Amal, Hernández López, David, Ballesteros, Rocío, Moreno, Miguel A. Recuperación de humedad del suelo sobre campos agrícolas que emplean observaciones Sentinel-1 y Sentinel-2, y basado en la estimación de la rugosidad de la superficie obtenido del proceso de fotogrametría de UAV. En: XXXVIII Congreso Nacional de Riegos, Cartagena 3,4,5 de noviembre: Universidad Politécnica de Cartagena, CRAI Biblioteca, 2021. ISBN: 978-84-17853-40-2es_ES
dc.identifier.isbn978-84-17853-40-2
dc.description.abstractEl objetivo de este estudio es la aplicación de una metodología que permitió la estimación del contenido de humedad superficial del suelo (SSM) en un ambiente semi-árido en Tarazona de la Mancha, España. En países caracterizados por un clima árido y semiárido, la determinación precisa de las condiciones de humedad del suelo a escala de parcela es de importancia crítica, especialmente durante las primeras etapas del crecimiento de los cultivos, para programar el riego y reducir el consumo de agua. La recuperación de (SSM) se realizó combinando dos modelos de dispersión Modelo de ecuación integral IEM y Modelo de nube de agua WCM suministrados por coeficientes de retrodispersión en VV (Transmisión vertical y recepción vertical) polarización obtenida de Radar de Apertura Sintética (SAR) de banda C y un descriptor de vegetación el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) obtenido con un sensor óptico, entre otros parámetros esenciales. La inversión de estos modelos fue realizada utilizando Redes Neuronales Artificiales (ANN). Los modelos combinados fueron calibrados por Sentinel-1 (el sensor de radar) y los datos de Sentinel-2 (el sensor óptico) recolectados sobre campos de cultivo de cebada y guisantes. Para recuperar SSM, estos modelos de dispersión necesitan mediciones precisas de los parámetros de la superficie de rugosidad (altura de la raíz cuadrada media hrms y longitud de correlación L). Por lo tanto, en este trabajo, utilizamos un sistema de adquisición fotogramétrica montado en un UAV (Vehículos Aéreos No Tripulado), para reconstruir DSM (Modelos Digitales de Superficie), lo que permitió adquirir esta rugosidad del suelo a nivel de gran parte de los campos estudiados. Los resultados obtenidos mostraron que la metodología aplicada brindó una herramienta eficaz para estimar la SSM durante las principales etapas iniciales de crecimiento. Para el campo de cebada, la relación entre el SSM estimado y medido mostró R2 = 0.71 y RMSE = 0.0124 (m3/m3). Con respecto al campo experimental de guisantes, la relación entre el SSM estimado y medido mostró R2 = 0.72 y RMSE = 0.022 (m3/m3).es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Politécnica de Cartagenaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.titleRecuperación de humedad del suelo sobre campos agrícolas que emplean observaciones Sentinel-1 y Sentinel-2, y basado en la estimación de la rugosidad de la superficie obtenido del proceso de fotogrametría de UAVes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.subjectAERYDes_ES
dc.subjectHumedad de sueloes_ES
dc.subjectSentinel 1es_ES
dc.subjectSentinel 2es_ES
dc.subjectIEMes_ES
dc.subjectWCMes_ES
dc.subjectParámetros de rugosidades_ES
dc.subjectAdquisición fotogramétricaes_ES
dc.subjectUAVes_ES
dc.subject.otherIngeniería Agroforestales_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/10114
dc.identifier.doi10.31428/10317/10114
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesses_ES
dc.subject.unesco5125.01 Agriculturaes_ES
dc.contributor.convenianteAsociación Española de Riegos y Drenajes (AERYD)es_ES


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