CARACTERIZACIÓN ESPECTRAL DE CRUCÍFERAS EN CULTIVOS DE INVIERNO APLICANDO REDES NEURONALES

El objetivo de este trabajo fue la clasificación espectral de malas hierbas crucíferas en cultivos de trigo y leguminosas de invierno en fase avanzada. Se tomaron las firmas espectrales de guisantes, habas, trigo y crucíferas en primavera de 2009 y 2010 en parcelas de las provincias de Córdoba y Sevilla. Los datos se analizaron simulando las cuatro bandas multiespectrales del satélite QuickBird. Se aplicaron dos métodos de Redes Neuronales: Perceptrón Multicapa (MLP) y Función de Base Radial (RBF). MLP y RBF mostraron un porcentaje de clasificación correcta superior al 95%, indicando que existen diferencias espectrales significativas entre las crucíferas y los cultivos de invierno estudiados. Los resultados ponen de manifiesto el potencial para discriminar rodales de crucíferas en fase tardía en leguminosas y cereales de invierno con imágenes de satélite QuickBird por su alta resolución espacial.