LAI, FAPAR and FCOVER ground-truth map creation from FASat-C satellite imagery and in-situ measurements in Chimbarongo, Chile, for satellite products validation
El proceso de validación es fundamental en teledetección para garantizar la calidad de los productos obtenidos a partir de las observaciones de satélite. En el caso concreto de productos de vegetación, es necesario disponer de datos verdad-terreno de diferentes tipos de ecosistemas, y desarrollar es...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universitat Politècnica de València
2016-12-01
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| Series: | Revista de Teledetección |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/5691 |
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| author | C. Latorre-Sánchez F. Camacho C. Mattar A. Santamaría-Artigas N. Leiva-Büchi R. Lacaze |
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| author_sort | C. Latorre-Sánchez |
| collection | DOAJ |
| description | El proceso de validación es fundamental en teledetección para garantizar la calidad de los productos obtenidos a partir de las observaciones de satélite. En el caso concreto de productos de vegetación, es necesario disponer de datos verdad-terreno de diferentes tipos de ecosistemas, y desarrollar estrategias de muestreo y escalado que permitan la caracterización de la superficie y la correcta relación del tamaño de pixel que se desea validar. En este caso práctico, se presenta la metodología aplicada en el contexto del proyecto FP7 ImagineS (Implementing Multi-scale Agricultural Indicators Exploiting Sentinels) para la validación a partir de datos in-situ de los productos globales de LAI, FAPAR y cobertura vegetal. Estos productos se generan de forma operativa a 1 km de resolución espacial y 10 días de frecuencia temporal a partir de las observaciones de PROBA-V en la componente global del servicio europeo Copernicus de superficie terrestre (Copernicus Global Land Service). En particular, se presentan los resultados de la campaña de campo realizada en enero de 2015 en la zona agrícola de Chimbarongo, Chile, donde se aplica la metodología de escalado de datos de campo y generación de mapas verdad-terreno a partir de las observaciones del satélite chileno FASat-C de 5,8 m de resolución espacial, y utilizando técnicas de regresión multivariada por mínimos cuadrados. Finalmente, se ha aplicado el método a una imagen Landsat-8 de 30 m de resolución para analizar la influencia de la imagen en los mapas verdad-terreno utilizados para validar. Los resultados demuestran la fiabilidad de la metodología empleada, y la consistencia del método respecto a la imagen de alta resolución utilizada, obteniéndose un menor RMSE en los mapas generados a partir de FASat-C de mayor resolución espacial. Los mapas verdad-terreno se han comparado con los productos generados a partir de PROBA-V a 1 km en Copernicus Global Land y con el producto de MODIS también de 1 km, mostrando PROBA-V muy buen acuerdo en la zona de estudio, mientras que MODIS presenta un bias negativo respecto a los mapas verdad-terreno en la zona de estudio. |
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| publisher | Universitat Politècnica de València |
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| series | Revista de Teledetección |
| spelling | doaj-art-c26b87735d70429ea392708dd6da96cb2025-08-20T02:58:07ZengUniversitat Politècnica de ValènciaRevista de Teledetección1133-09531988-87402016-12-01047516410.4995/raet.2016.56915031LAI, FAPAR and FCOVER ground-truth map creation from FASat-C satellite imagery and in-situ measurements in Chimbarongo, Chile, for satellite products validationC. Latorre-Sánchez0F. Camacho1C. Mattar2A. Santamaría-Artigas3N. Leiva-Büchi4R. Lacaze5EOLAB SPAINEOLAB (Earth Observation LABoratory). Parc Cientific Universitat de ValènciaUniversidad de ChileEOLAB (Earth Observation LABoratory). Parc Cientific Universitat de ValènciaHYGEOS, Observation de la Terre / Earth Observation EuratechnologiesHYGEOS, Observation de la Terre / Earth Observation EuratechnologiesEl proceso de validación es fundamental en teledetección para garantizar la calidad de los productos obtenidos a partir de las observaciones de satélite. En el caso concreto de productos de vegetación, es necesario disponer de datos verdad-terreno de diferentes tipos de ecosistemas, y desarrollar estrategias de muestreo y escalado que permitan la caracterización de la superficie y la correcta relación del tamaño de pixel que se desea validar. En este caso práctico, se presenta la metodología aplicada en el contexto del proyecto FP7 ImagineS (Implementing Multi-scale Agricultural Indicators Exploiting Sentinels) para la validación a partir de datos in-situ de los productos globales de LAI, FAPAR y cobertura vegetal. Estos productos se generan de forma operativa a 1 km de resolución espacial y 10 días de frecuencia temporal a partir de las observaciones de PROBA-V en la componente global del servicio europeo Copernicus de superficie terrestre (Copernicus Global Land Service). En particular, se presentan los resultados de la campaña de campo realizada en enero de 2015 en la zona agrícola de Chimbarongo, Chile, donde se aplica la metodología de escalado de datos de campo y generación de mapas verdad-terreno a partir de las observaciones del satélite chileno FASat-C de 5,8 m de resolución espacial, y utilizando técnicas de regresión multivariada por mínimos cuadrados. Finalmente, se ha aplicado el método a una imagen Landsat-8 de 30 m de resolución para analizar la influencia de la imagen en los mapas verdad-terreno utilizados para validar. Los resultados demuestran la fiabilidad de la metodología empleada, y la consistencia del método respecto a la imagen de alta resolución utilizada, obteniéndose un menor RMSE en los mapas generados a partir de FASat-C de mayor resolución espacial. Los mapas verdad-terreno se han comparado con los productos generados a partir de PROBA-V a 1 km en Copernicus Global Land y con el producto de MODIS también de 1 km, mostrando PROBA-V muy buen acuerdo en la zona de estudio, mientras que MODIS presenta un bias negativo respecto a los mapas verdad-terreno en la zona de estudio.http://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/5691FASat-C, biophysical parameters, field campaign, validation, Copernicus |
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