Automatic derivation of cropland phenological parameters by adaptive non-parametric regression of Sentinel-2 NDVI time series

Las Series Temporales de Imágenes Satelitales (SITS), como las adquiridas por el nuevo Sentinel-2 (S2), combinan una gran cantidad de información en comparación con generaciones anteriores de satélites, ya que garantizan un mejor equilibrio entre las resoluciones espacial, espectral y temporal. La característica específica de adquirir imágenes en órbitas superpuestas, ofrecida por S2, resulta en: i) la disponibilidad de adquisiciones con muestreos irregulares y ii) el aumento de la probabilidad de adquirir imágenes sin nubes a lo largo del tiempo. Esta característica cobra relevancia en el análisis agrícola, donde se requiere la disponibilidad de SITS densos para mapear y analizar el comportamiento de los cultivos en condiciones de alta actividad. En la literatura, existen varios métodos que extraen parámetros fenológicos para el análisis agrícola, pero ninguno de ellos es capaz de procesar datos con muestreos irregulares. Por lo tanto, este artículo presenta un enfoque para la derivación de parámetros fenológicos de tierras de cultivo a partir de S2-SITS con muestreos irregulares. Los resultados experimentales obtenidos con S2-SITS adquiridos en Barrax, España, confirman la eficacia del enfoque propuesto.