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Los satélites del programa Copernicus Sentinel-2 (A+B) tienen 13 bandas espectrales localizadas en las regiones del visible e infrarrojo próximo. A partir de estas bandas espectrales y modelos de transferencia radiativa, se hará un seguimiento de la evolución de los parámetros biofísicos de la vegetación. En concreto, es posible estimar: índice de área foliar (LAY), fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida por la vegetación (FAPAR), fracción de cobertura vegetativa (FVC), contenido de agua a la hoja (CWC) y contenido de clorofila. Debido a que se combinan bandas de diferentes resoluciones espaciales, estas estimaciones se obtienen a 20 m de resolución con una frecuencia de 5 días.

EL agua utilizada por los cultivos, se denomina evapotranspiración. Para estimar la evapotranspiración real de los cultivos se utiliza un modelo de balance de energía denominado “Two-source Energy balance” (TSEB). Este modelo necesita de inputs meteorológicos y de imágenes de satélites. Por un lado, los parámetros biofísicos de la vegetación (ej. LAY y FVC) se obtienen del satélite Sentinel-2. Por otro lado, la temperatura superficial terrestre del satélite Sentinel-3, y los datos climáticos del Servicio EMWF (ERA5) de Copernicus. Actualmente, el satélite Sentinel-3 adquiere imágenes diariamente a una resolución espacial de 1km. Con el objetivo de mejorar la resolución espacial térmica de Sentinel-3, se utilizan unos algoritmos a través de inteligencia artificial, los cuales combinando la información de Sentinel-2 (20 m) y Sentinel-3 (1 km), es posible obtener estimaciones de temperatura superficial terrestre a 20 m de resolución. Más información sobre la metodología empleada para estimar la Evapotranspiración puede encontrarse a: ‘Sentinels for Evapotranspiration’ (www.esa-sen4et.org).

El análisis de serías-temporales de las propiedades biofísicas de la vegetación (ej. Índice de área foliar, LAY) permiten ver las diferentes tendencias de crecimiento vegetativo entre cultivos. Así, según la diferente respuesta temporal del LAY y utilizando técnicas de inteligencia artificial, se realizará una clasificación de cultivos de la zona según: cereales de invierno, maíz, doblo cultivo, alfalfa, olivos, viña y fruteros. A pesar de es cierto que esta información está disponible al SIGPAC, con la metodología que se propone aquí, es posible obtener esta información mucho antes.