El misterio de los Círculos de las Cosechas.

En un país lejano, en el condado de Wiltshire (Inglaterra) existieron y existen multitud de restos arqueológicos como los de Stonehenge y Avebury. Según los paganos, las piedras de estos monumentos eran el símbolo de lo eterno; servía para marcar puntos energéticos terrenales (telúricos). Zona en la que se escuchan multitud de leyendas, sobre los famosos círculos de las cosechas. Más allá, de su origen pueda ser extraterrestre o no, nos llamaron la atención, esos dibujos geométricos que aparecían de la noche a la mañana, dentro de parcelas agrícolas, que ya estaban en producción, con diferentes cultivos.

Nuestro interés era aplicar todo lo que habíamos aprendido en nuestras clases de teledetección, aplicado a estos fenómenos inusuales en otras partes del mundo. A continuación os comentaremos las conclusiones a las que se llegamos, con la Clasificación de los cultivos como trigo, cebada y colza, aplicando el Método del Vector de Cambios, para interpretar los cambios producidos en estos, entre las dos fechas que elegimos para hacer el estudio, no las que nos hubieran gustado, sino de las que obtuvimos imágenes satélites gratuitas.

Los datos se obtuvieron de las imágenes multiespectrales Landsat TM4 y TM5, que se gestionan conjuntamente con la NASA y USGS. Su resolución es moderada y es difícil adquirir imágenes si hay muchas nubes o humos.

Landsat tiene 7 bandas espectrales; 3 de rango visible y 4 de rango infrarrojo. La banda 6 es sensible a la radiación térmica infrarroja para medir temperatura en la superficie. Todas las bandas tienen un tamaño de pixel 3m, menos la banda 6 que tiene una resolución de 120m. Otras características técnicas son: ciclo de recubrimiento:16 días; Hora de adquisición en España: 9.45 a.m. hora solar.

Para realizar el estudio, nos ayudamos del programa informático Envi. Después de crearnos las clases, se obtuvieron las muestras. Nos calculamos la separabilidad. Y con el Método de Componentes Principales, resumimos la información de las bandas de las imágenes sin perder información. Los componentes principales no estaban correlacionados. Las cinco primeras bandas fueron las que aportaron mayor información. En la post-clasificación, el filtro de moda como agrupación de píxeles, producía mejor resultado, que la eliminación de píxeles aislados.

Tuvimos que corregir geométricamente y radiométricamente las imágenes de diferentes fechas. Realizando una homogeneización, creándonos Rois de las zonas claras y oscuras. Nos creamos nuestra imagen rectificada.

Para el seguimiento de los cultivos, utilizamos la transformación Tasseled Cap. Según el cultivo va ganado en vigor, tiende a separarse de la línea del suelo. Los suelos secos o desnudos tenían elevado brillo y bajo verdor. Los suelos húmedos, bajo brillo y bajo verdor. Y por último, el pleno vigor vegetativo, que tendía un elevado verdor y bajo brillo.

Para poder aplicar el Método de Vector de Cambios, las imágenes de entrada y salida tenían que ser cuadradas, mismo número de filas que de columnas. Cada imagen tenía 7 bandas, la banda 3 y la 4 se apoyaban en el Tasseled Cap. Los datos de las imágenes estaban en Byte. Una vez, aplicado el vector de cambios, interpretamos la imagen color.

Nuestra conclusión fue la siguiente: en agosto todo el cereal o estaba recogido o estaba en periodo de senescencia (amarillo), lo que dificultaba su identificación. Con los agroglifos, ocurría lo mismo. La muestra fue de 16, de esos nos quedamos con 9 y al final conseguimos visualizar 2 de ellos.

La evaluación de la fiabilidad del Vector de Cambios fue del 100%.

En definitiva, este trabajo nos ayudó a aprender a interpretar el Vector de Cambios con el programa Envi, aunque la verdad, nos quedamos con las ganas de encontrar imágenes de otros meses del año, en las que se pudieran visualizar bien los cultivos, para obtener más datos de la planta y averiguar por qué ocurren estos fenómenos de los círculos de las cosechas. Por lo que, sigue siendo un misterio que perdurará en los años entre sus gentes, a través de sus leyendas que desprenden tanta magia y energía.

Autora del estudio: Mª José Villoslada del Valle

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