[ca] En un món on la demanda d'aliments continua augmentant a causa del creixement constant de la població, és molt important assegurar el subministrament d'aliments a tots els habitants malgrat l'elevada demanda de terres de cultiu. Per aconseguir-ho, és crucial que el rendiment dels camps de cereals d'hivern sigui el més alt possible. En el context del monitoratge dels cultius i l'optimització de la gestió del camp, l'observació terrestre des de l'espai s'usa de diverses maneres. L'objectiu principal d'aquesta tesi és desenvolupar un algoritme fiable capaç de classificar els camps de blat i ordi dels Països Baixos i Àustria mitjançant, mètodes estadístics i dades de retrodispersió d'alta resolució de la missió Copernicus de l'ESA que utilitza radars d'obertura sintètica embarcats en els dos satèl·lits Sentinel-1. Per desenvolupar aquest algorisme, primerament va ser necessari estudiar les etapes fenològiques dels cultius, les dades de satèl·lit al llarg de les temporades i la variabilitat interanual a causa de les diferències de temperatura, precipitacions i condicions d'humitat del terreny. Els resultats de la investigació donen tres tipus diferents de classificacions, cadascuna amb un grau de complexitat diferent. L'algoritme més complex i consistent és capaç de classificar els cereals d'hivern amb una taxa d'èxit mitjana d'un 83,55% per a les tres temporades estudiades, amb una taxa d'èxit màxima de 91,90% per a una sola temporada. En conclusió, aquest projecte demostra que, tot i que la retrodispersió de blat i ordi d'hivern observada des de satèl·lit és molt similar durant gran part de l'any, diferències significants són identificades durant les fases de formació i doblegament del cap dels cultius, que provoquen canvis estructurals en les gràfiques temporals de retrodispersió. A més a més, es visualitza la possibilitat de separar ambdós tipus de conreus amb gran precisió utilitzant exclusivament tècniques de teledetecció per microones.

[en] In a world where food demand keeps increasing due to constant population growth, it is very important to ensure food supply to all the inhabitants despite the high arable land demand. To manage that, it is crucial that the yield of winter cereal fields is the highest possible. In the context of crop monitoring and optimizing field management, Earth Observation (EO) methods have been used in different ways. The main goal of this thesis is to develop a reliable algorithm capable of classifying wheat and barley fields from the Netherlands and Austria using statistical methods and high-resolution backscatter data from ESA?s Copernicus mission that uses synthetic aperture radars embarked on both Sentinel-1 satellites. To develop this algorithm it was first necessary to study the phenological stages of crops, the backscatter throughout the seasons and inter-annual variability due to different temperature, rainfall and soil moisture conditions. Research results give three different types of classifications, each one with a different grade of complexity. The most complex and consistent algorithm is able to classify winter cereals with an average success rate of 83.55% for the three studied seasons and up to a maximum success rate of 91.90% for a single season. In conclusion, this project demonstrated that even though winter wheat and winter barley backscatter response is very similar during large parts of the growing season, significant differences are found during the phases of head formation and bending, which lead to structural effects in the backscatter time series. Furthermore, it could be shown that it is possible to separate these crop types with a high accuracy using only microwave remote sensing observations.