[es] Este estudio investiga el uso de tecnologías de teledetección por satélite para mejorar la clasificación de cultivos y evaluar el fracaso de los cultivos y pérdida de la cosecha debido a la sequía. El Capítulo 1 se centra en el monitoreo a largo plazo de los cultivos en la región semiárida de Barrax, España, utilizando imágenes de Landsat-5, -7 y -8 desde 1985 hasta 2022. Para gestionar la complejidad de los datos, se aplicó el Análisis de Componentes Principales (PCA) para reducir la dimensionalidad de las series temporales del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), seguido del uso del algoritmo de clasificación Random Forest para generar mapas anuales de cultivos. Los resultados demostraron una notable mejora en la precisión de la clasificación, desde un 94. 6% en 1995 utilizando únicamente Landsat-5, hasta un 98. 7% en 2015 con la integración de datos de Landsat-7 y Landsat-8. Este estudio resalta el valor de los datos multitemporales de Landsat para una clasificación precisa de los cultivos, proporcionando información sobre los patrones de crecimiento estacional y los cambios en el uso de la tierra, apoyando la gestión agrícola sostenible en regiones semiáridas. El Capítulo 2 explora la detección de los impactos de la sequía en los cereales de invierno en Cataluña, España, utilizando imágenes del satélite Sentinel-2. Durante la sequía extrema de 2023, se recopilaron datos de campo sobre el fracaso de los cultivos, y se identificaron las mejores variables de Sentinel-2 para predecir las clases de impacto de la sequía. Se extrajeron métricas fenológicas e índices de vegetación, y se encontró que el NDVI durante las etapas tardías del desarrollo de los cultivos es un fuerte predictor del fracaso de los cultivos (R2 = 0. 66). Los hallazgos sugieren que los datos de Sentinel-2 de la segunda mitad de la temporada de crecimiento son críticos para detectar con precisión el fracaso de los cultivos inducido por la sequía. Este enfoque subraya la importancia de los datos fenológicos para monitorear la salud de los cultivos e identificar pérdidas agrícolas debido a eventos climáticos extremos. En conjunto, estos capítulos demuestran el papel esencial de la teledetección satelital para mejorar el monitoreo agrícola y la resiliencia frente a la variabilidad climática. La integración de los datos de Landsat y Sentinel-2 proporciona herramientas robustas para mejorar la gestión agrícola y apoyar la toma de decisiones en regiones semiáridas propensas a la sequía.

[en] This study investigates the use of satellite remote sensing technologies to improve crop classification and assess drought-induced crop failure. Chapter 1 focuses on long-term crop monitoring in the semi-arid region of Barrax, Spain, utilizing Landsat-5, -7, and -8 imagery from 1985 to 2022. To manage the complexity of the data, Principal Component Analysis (PCA) was applied to reduce the dimensionality of time series of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), followed by the Random Forest classification algorithm to generate annual crop maps. The results demonstrated a notable improvement in classification accuracy, from 94. 6% in 1995 using Landsat-5 alone, to 98. 7% in 2015 with the integration of Landsat-7 and Landsat-8 data. This study highlights the value of multi-temporal Landsat data for precise crop classification, offering insights into seasonal growth patterns and land use changes, and supporting sustainable agricultural management in semi-arid regions. Chapter 2 explores the detection of drought impacts on winter cereals in Catalonia, Spain, using Sentinel-2 satellite imagery. During the extreme drought of 2023, ground-truth data on crop failure were collected, and the best Sentinel-2 variables for predicting drought impact classes were identified. Phenological metrics and vegetation indices were extracted, with the NDVI during later stages of crop development found to be a strong predictor of crop failure (R2 = 0. 66). The findings suggest that Sentinel-2 data from the latter half of the growing season are critical for accurately detecting drought-induced crop failure. This approach underscores the importance of phenological data in monitoring crop health and identifying agricultural losses due to extreme climatic events. Together, these chapters demonstrate the essential role of satellite remote sensing in enhancing agricultural monitoring and resilience to climate variability. The integration of Landsat and Sentinel-2 data provides robust tools for improving land management and supporting informed decision-making in drought-prone and semi-arid regions.