Cómo identificar zonas de cultivo de arroz utilizando datos de teledetección satelital.

El arroz es uno de los cultivos alimentarios más importantes de Indonesia, ya que aproximadamente el 90 % de la población lo consume como alimento básico. Su producción tiene un impacto directo en la seguridad alimentaria nacional y la estabilidad social. Como tercer mayor productor de arroz del mundo, Indonesia cultiva más de 14 millones de hectáreas, principalmente en Java, Sumatra y Bali. Sin embargo, debido al cambio climático, la pérdida de tierras cultivables y la diversificación de los patrones de siembra, el monitoreo preciso de la superficie cultivada y el estado de crecimiento del arroz presenta desafíos significativos. La extracción precisa y eficiente de información sobre la superficie cultivada de arroz es crucial para el monitoreo agrícola, la gestión de tierras agrícolas, la evaluación del rendimiento de los alimentos y la formulación de políticas.

En los últimos años, gracias a la creciente disponibilidad de datos de teledetección satelital y al desarrollo de plataformas de computación en la nube, se han aplicado ampliamente métodos de clasificación de cultivos basados ​​en datos de múltiples fuentes. Entre ellos, el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el Coeficiente de Retrodispersión Radar (VH/VV) reflejan eficazmente las características fenológicas y el estado de crecimiento del arroz. Combinados con algoritmos de aprendizaje automático (como bosques aleatorios), permiten la extracción automatizada de alta precisión de las áreas de cultivo de arroz. Este estudio toma como ejemplo el norte de la provincia de Java Oriental para explorar métodos de extracción de áreas de cultivo de arroz basados ​​en series temporales de datos NDVI y VH, con el objetivo de proporcionar una base científica para el monitoreo de la seguridad alimentaria regional y la formulación de políticas agrícolas.

I. Panorama regional

El área de estudio se ubica en la parte norte de la provincia de Java Oriental, Indonesia, en las coordenadas 111°21'31.1"E y 7°26'26.7"S, como se muestra en la Figura 1. La zona presenta un clima tropical, con una estación lluviosa que generalmente va de noviembre a abril del año siguiente y una estación seca de mayo a octubre. El cultivo principal es el arroz, complementado con otros cultivos como el maíz y la soja.

Figura 1 Área de estudio

II. Preprocesamiento de datos 

Los datos se preprocesaron utilizando la plataforma GEE, cubriendo el período del 1 de junio de 2024 al 31 de mayo de 2025. Se generaron datos mensuales de VH y NDVI. Los datos mensuales de VH se sintetizaron mediante filtrado de mediana para reducir el ruido en los datos de polarización. El NDVI se ve afectado por el tiempo de adquisición de la imagen, la nubosidad y los aerosoles; por lo tanto, el NDVI mensual se generó mediante síntesis de valor máximo para reducir el impacto del ruido. Además, los diferentes tiempos de adquisición de las diversas fuentes de datos provocaron una desalineación de los datos en la dimensión temporal; este problema se resolvió mediante la síntesis de datos mensuales.

III. Análisis de la información fenológica

Al analizar la relación entre el ciclo de crecimiento del arroz y el NDVI en el área de estudio, se puede determinar dicho ciclo. Por lo tanto, este trabajo selecciona algunos puntos característicos y obtiene los valores de la serie temporal del NDVI, como se muestra en las figuras 2(a), 2(b), 2(c) y 2(d). Con base en estos valores, se puede determinar que el arroz en esta área se cultiva tres veces al año, y que el ciclo de siembra es de aproximadamente 4 meses.

Figura 2(a) Información fenológica del NDVI (111°26'35.40"E, 7°28'11.37"S)

Figura 2(b) Información fenológica del NDVI (111°26'12.41"E, 7°27'35.42"S)

Figura 2(c) Información fenológica del NDVI (111°21'47.56"E, 7°24'50.01"S)

Figura 2(d) Información fenológica del NDVI (111°23'41.21"E, 7°26'58.21"S)

IV. Resultados de la extracción

Se construyeron características a partir de los conjuntos de datos de series temporales NDVI y VH, y posteriormente se extrajo la región de palma aceitera en el área de estudio mediante el algoritmo de bosques aleatorios. Los resultados de la extracción se muestran en la Figura 3.

Figura 3. Resultados de la extracción del área de cultivo de arroz.

Los resultados obtenidos en este estudio coinciden con los de estudios históricos. Para la zona objetivo, se calculó una superficie total de cultivo de arroz de 76,51 kilómetros cuadrados. En esta zona, el arroz se cultiva tres veces al año, con un ciclo de crecimiento de aproximadamente cuatro meses. Sin embargo, las épocas de siembra varían dentro de la región, lo que dificulta la determinación precisa de la superficie cultivada mediante métodos tradicionales.

Basándonos en los resultados de la investigación realizada en las zonas arroceras mencionadas, contamos con la capacidad de proporcionar servicios continuos de teledetección agrícola de alta precisión. Gracias a la avanzada tecnología de procesamiento de datos de la plataforma GEE y a los métodos de análisis de datos de series temporales de múltiples fuentes, podemos completar de manera eficiente tareas de monitoreo dinámico en extensas áreas de cultivo y ofrecer los siguientes servicios adicionales según las necesidades del cliente: 1) análisis de patrones de rotación de cultivos en múltiples temporadas; 2) predicción de tendencias de cambio en el área de siembra. Nuestro equipo posee amplia experiencia en la optimización de algoritmos de bosques aleatorios y tecnología de fusión de múltiples características NDVI/VH, lo que garantiza la estabilidad a largo plazo de los datos de distribución de cultivos y proporciona soporte técnico continuo y servicios de actualización de datos a los departamentos de gestión agrícola e instituciones de investigación.