PCF · Palma de Aceite — San Alberto, Cesar

Área palma detectada

—

Bloques detectados

—

≥ 1 ha

Probabilidad media GNN

—

GraphSAGE

NDVI medio palma

—

Sentinel-2 dic–mar

EN CAMPO Campaña mayo 2026 · San Alberto

Guía MultispeQ + registro CEe

80 palmas · 2 cultivos · 4 tratamientos · offline-first

Abrir app →

Distribución de cobertura

Distribución NDVI por clase (GraphSAGE)

Top 10 bloques de palma por área

ID	Área (ha)	NDVI	P(palma)	Vigor

📡

Datos de Campo — Tiempo Real

KoboToolbox → Worker KV · CE suelo por tratamiento

Cargando datos de campo…

Clasificación GNN — San Alberto, Cesar

Pasto Palma Bosque

Fuente: Sentinel-2 SR HARMONIZED · GraphSAGE 3-capas v2 · 14,474 superpíxeles · EPSG:4326

Informe Técnico — Detección de Palma de Aceite

PCF · San Alberto, Cesar · Fase de preparación · Abril 2026

1. Área de estudio

El municipio de San Alberto, ubicado en el sur del departamento del Cesar, Colombia (Valle del Magdalena Medio), se caracteriza por una altitud de 75–100 msnm, temperaturas de 28–32°C y un régimen bimodal de lluvias. Comprende aproximadamente 148,000 ha, con predominio de cultivos de palma de aceite (Elaeis guineensis), ganadería y bosques secundarios.

2. Datos de teledetección

Sentinel-2 SR HARMONIZED (Copernicus, nivel 2A): composición mediana del período diciembre–marzo, filtrada a escenas con menos del 15% de cobertura nubosa. Se calcularon 5 índices espectrales:

NDVI (B8–B4 / B8+B4): vigor vegetativo general
NDRE (B8–B5 / B8+B5): concentración de clorofila en dosel denso — más sensible que NDVI para palma adulta
EVI: biomasa con corrección atmosférica y de suelo
NDWI (B3–B8): contenido hídrico de la vegetación
SAVI: NDVI ajustado por suelo expuesto (L=0.5)

Resolución: 20 m. Sistema de referencia: EPSG:4326.

3. Pipeline ML + GNN

Paso 1 — Superpíxeles SLIC: se agruparon los 2.2 millones de píxeles válidos en 14,474 superpíxeles (~6.1 ha c/u promedio) usando SLIC con compacidad 0.05. Cada superpíxel actúa como nodo del grafo con 21 features (media + std de 9 bandas espectrales + 2 capas geo media: elevación, pendiente + área).

Paso 2 — Grafo RAG: se construyó un Grafo de Adyacencia de Regiones con 44,365 aristas. Dos superpíxeles están conectados si comparten frontera espacial.

Paso 3 — Restricciones geoespaciales duras (v2): antes del entrenamiento se aplicaron tres reglas de eliminación de falsos positivos: altitud >600 m → bosque (592 nodos), pendiente >15° → bosque (593 nodos), y exclusión legal SIPRA-UPRA → no palma. Estas restricciones reclasificaron 1,185 nodos que el clasificador espectral marcaba como palma.

Paso 4 — GraphSAGE: modelo de 3 capas (21→128→64→3) entrenado de forma semi-supervisada sobre 4,853 nodos de alta confianza espectral (umbral >0.60). Cada capa agrega:

h_i^(l+1) = ReLU( W · CONCAT[ h_i^(l), MEAN_{j∈N(i)} h_j^(l) ] )

La propagación por aristas difunde la información a nodos no etiquetados, capturando patrones de vecindad espacial propios de los cultivos en bloque.

4. Resultados

15,622 ha

Pasto / Cultivos (34.4%)

17,967 ha

Palma probable (39.6%)

11,825 ha

Bosque denso (26.0%)

Se identificaron 57 bloques de palma (≥1 ha), con probabilidad media GNN de 0.914. El modelo alcanzó val_acc = 0.964, F1-palma = 0.917 (precisión 0.912, recall 0.921) en el conjunto de validación (n = 971 nodos).

Área válida Sentinel-2: 45,414 ha de las 55,033 ha del municipio (límite OSM 1423491). Restricciones geoespaciales duras v2: altitud >600 m → bosque, pendiente >15° → bosque, SIPRA exclusión legal (2,136 ha). SIPRA aptitud alta: 2,853 ha.

5. Limitaciones y próximos pasos

Sin WorldCover 2021 ni MapBiomas en este procesamiento (autenticación GEE pendiente) — disponibles mejorarán restricciones de bosque húmedo
Sentinel-2 (20 m) no distingue individuo palma — requiere Planet (3 m) o dron para conteo por árbol
Validación de campo programada mayo 2026: 80 palmas, 4 tratamientos, MultispeQ (Fv/Fm, ΦPS2, LEF)
Próximo paso: YOLO+SAM2 sobre ortomosaico dron para detección a nivel individuo
Integrar imágenes Planet PlanetScope (3 m SR) vía API para series temporales interanuales

Pipeline completo — Fase de preparación

Sentinel-2 SR → Índices (×5) → SLIC · 14,474 nodos → RAG · 44,365 aristas → GraphSAGE 3-capas → Clasificación GNN

✦ 2.2 M píxeles válidos → 14,474 superpíxeles (21 features) ✦ Semi-supervisado: 4,853 nodos etiquetados (conf > 0.60) ✦ Restricciones geo duras v2: altitud · pendiente · SIPRA ✦ val_acc: 0.964 · F1-palma: 0.917 ✦ P(palma) media zona palma: 0.914 ✦ 57 bloques ≥ 1 ha · bloque mayor 4,821 ha (recortado OSM)

Índices espectrales — Sentinel-2

NDVI — vigor vegetativo

$$\text{NDVI} = \frac{\rho_{NIR} - \rho_{Red}}{\rho_{NIR} + \rho_{Red}}$$

NDRE — clorofila en dosel denso

$$\text{NDRE} = \frac{\rho_{NIR} - \rho_{RE}}{\rho_{NIR} + \rho_{RE}}$$

EVI — biomasa corregida

$$\text{EVI} = 2.5\;\frac{\rho_{NIR} - \rho_{R}}{\rho_{NIR}+6\rho_{R}-7.5\rho_{B}+1}$$

NDWI — contenido hídrico foliar

$$\text{NDWI} = \frac{\rho_{G} - \rho_{NIR}}{\rho_{G} + \rho_{NIR}}$$

SAVI — ajuste por suelo expuesto

$$\text{SAVI} = \frac{(\rho_{NIR}-\rho_{R})(1+L)}{\rho_{NIR}+\rho_{R}+L},\quad L=0.5$$

Importancia de variables — detección palma

Importancia relativa por separabilidad espectral en el espacio de embeddings GNN. Verde = índices de vegetación · Azul = bandas reflectivas · Gris = bandas visibles.

GraphSAGE — Propagación en grafo

Agregación vecinal (capa $l$)

$$h_i^{(l+1)} = \sigma\!\left(W^{(l)}\!\cdot\!\text{CONCAT}\!\left[h_i^{(l)},\;\frac{1}{|\mathcal{N}(i)|}\!\sum_{j\in\mathcal{N}(i)}\!h_j^{(l)}\right]\right)$$

Arquitectura v2: $21 \to 128 \to 64 \to 3$. $\;\sigma=\text{ReLU}$. val\_acc=0.964, F1-palma=0.917.

Clasificación softmax

$$\hat{y}_i = \frac{\exp(h_{i,k}^{(L)})}{\displaystyle\sum_{k'=1}^{3}\exp(h_{i,k'}^{(L)})}$$

$k \in \{$Pasto, Palma, Bosque$\}$

Función de pérdida

$$\mathcal{L} = -\frac{1}{|\mathcal{V}_L|}\sum_{i\in\mathcal{V}_L}\sum_{k=1}^{3}y_{ik}\log\hat{y}_{ik}$$

$\mathcal{V}_L$ = 4,853 nodos etiquetados de alta confianza espectral (umbral conf > 0.60). Restricciones geo duras v2 aplicadas: 1,185 nodos palma→bosque.

Superpíxeles SLIC — distancia compuesta

Vector de nodo: $\mathbf{x}_i = [\bar{\rho}_{B2},\bar{\rho}_{B3},...,\overline{NDVI}_i,\overline{NDRE}_i,...]\;\in\mathbb{R}^{19}$

$$D_s = \sqrt{d_c^2 + \left(\frac{d_s}{S}\right)^{\!2} m^2}$$

$d_c$ = distancia espectral · $d_s$ = distancia espacial · $S$ = tamaño de paso · $m=0.05$ (compacidad).

Variables edafológicas — SoilGrids (250 m)

Arcilla

0–5 cm · g kg⁻¹

Retención hídrica

C. Orgánico

0–5 cm · dg kg⁻¹

Fertilidad · microbioma

pH H₂O

0–5 cm · pH×10

Disponibilidad nutrientes

Arena

0–5 cm · g kg⁻¹

Drenaje · textura

Próximo paso: cruzar bloques GNN con SoilGrids + MultispeQ (Fv/Fm, PhiPS2, clorofila) para modelo de correlación fisiológica.

Asistente PCF

Llama 3.1 · Cloudflare AI · San Alberto, Cesar

Conectando…

Hola, soy el asistente de análisis de PCF. Puedo responder preguntas sobre:

Detección de palma con GNN y Sentinel-2
Índices espectrales NDVI, NDRE, EVI
Metodología GraphSAGE
Resultados del municipio San Alberto
Protocolo de campo MultispeQ