La delimitación de parcelas agrícolas a gran escala juega un papel primordial en los estudios relacionados con el manejo y la gestión de las explotaciones agrícolas. Por ello, es necesario el diseño de métodos computacionales que realicen esta labor de forma automática, rápida y precisa. El objetivo de este trabajo es proporcionar un marco que permita la correcta delimitación de las parcelas. La metodología propuesta emplea un consenso de segmentaciones a diferentes escalas para proporcionar información acerca de los bordes más significativos correspondientes a las parcelas agrícolas presentes en una imagen de muy alta resolución espacial

García Pedrero, Ángel Mario

Gonzalo Martín, Consuelo

Lillo Saavedra, Mario Fernando

Rodríguez Esparragón, Dionisio

Servicio de Coordinación de Bibliotecas de la Universidad Politécnica de Madrid

Teledetección: Humedales y Espacios Protegidos. XVI Congreso de la Asociación Española de Teledetección. 
(Eds. J. Bustamante, R. Díaz-Delgado, D. Aragonés, I. Afán y D. García). pp. 60-63. Sevilla 21-23 octubre 2015 
http://ocs.ebd.csic.es/index.php/AET/2015/schedConf/presentations  60 
 
Delimitación de parcelas agrícolas mediante consenso de diversas 
segmentaciones 
Ángel García-Pedrero(1), Consuelo Gonzalo-Martín(1), Dionisio Rodríguez-Esparragón(2) y Mario Lillo-
Saavedra(3) 
(1) Centro de Tecnología Biomédica, Universidad Politécnica de Madrid. Campus de Montegancedo, Pozuelo de 
Alarcón, 28223, Madrid, España. Email: am.garcia@alumnos.upm.es, consuelo.gonzalo@upm.es 
(2) Instituto de Oceanografía, y Cambio Global-IOCAG, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. Campus 
Universitario de Tafira, 35017, Las Palmas de Gran Canaria, España. Email: drodriguez@dsc.ulpgc.es 
(3) Facultad de Ingeniería Agrícola, Universidad de Concepción. Av. Vicente Méndez 595, Casilla 537, Chillán, Octava 
Región, Chile. Email: malillo@udec.cl 
Resumen: La delimitación de parcelas agrícolas a gran escala juega un papel primordial en los estudios relacionados 
con el manejo y la gestión de las explotaciones agrícolas. Por ello, es necesario el diseño de métodos computacionales 
que realicen esta labor de forma automática, rápida y precisa. El objetivo de este trabajo es proporcionar un marco que 
permita la correcta delimitación de las parcelas. La metodología propuesta emplea un consenso de segmentaciones a 
diferentes escalas para proporcionar información acerca de los bordes más significativos correspondientes a las parcelas 
agrícolas presentes en una imagen de muy alta resolución espacial. 
Palabras clave: segmentación de imágenes, parcelas agrícolas, imágenes de alta resolución 
Delineation of agricultural parcels through consensus of diverse segmentations 
Abstract: Delineation of agricultural parcels on a large-scale plays a major role in studies related to farming 
management activities. For this reason, it is necessary to design computational methods to obtain fast and accurate 
delineations in an automatic way. The aim of this paper is to provide a framework for the correct delineation of 
agricultural parcels. The proposed methodology employs a consensus of image segmentations at different scales to 
provide information about the most significant edges corresponding to agricultural parcels in a high-resolution image. 
Keywords: image segmentation, agricultural parcels, high-resolution images
 1 . INTRODUCCIÓN 
La monitorización precisa y oportuna desempeña un 
papel importante en el manejo y la gestión de las 
explotaciones agrícolas, permitiendo así una agricultura 
sostenible y competitiva en los mercados 
internacionales. Sin embargo, una de las primeras 
limitaciones para desarrollar esta tarea a escalas locales 
y/o regionales es la posibilidad de delimitar, de forma 
eficiente y automática, los campos de cultivo con la 
finalidad de  trazar mapas de uso de suelo, registrar 
cambios en sus límites, y mantener actualizado el 
catastro de parcelas agrícolas, entre otras actividades.  
Las imágenes de alta resolución adquiridas mediante 
sensores remotos proporcionan información útil para la 
delimitación de parcelas agrícolas. El gran reto es cómo 
procesar esta información en el menor tiempo y con el 
menor error posible. Por ello, existe la necesidad de 
métodos computacionales que realicen esta labor de 
forma automática, rápida y precisa.  
En la literatura pueden encontrarse algunos trabajos al 
respecto, entre ellos destacan dos enfoques: 1) los 
basados en contornos y 2) los basados en regiones. Los 
primeros (p. ej., Bailly & Levavasseur, 2012) emplean 
algoritmos de detección de bordes para obtener los 
gradientes de la imagen. Sin embargo, estos métodos 
tienden a producir más bordes de los deseados, debido 
principalmente a los campos arados y al ruido de la 
imagen. Por otra parte, los enfoques basados en regiones 
(p. ej., Torre & Radeva, 2000; Lang et al., 2009) 
emplean métodos de segmentación para obtener las 
parcelas; sin embargo, los resultados obtenidos son 
sensibles a la variabilidad intra-predial, y a los 
parámetros seleccionados. Otro factor a considerar es la 
variabilidad en tamaños y formas de las parcelas que 
ocasiona que una configuración de parámetros 
determinada no permita delimitar correctamente todas 
las parcelas. 
La hipótesis de este trabajo es que la combinación de 
diferentes resultados de segmentación permitirá reducir 
la sensibilidad al ruido de la imagen y a la selección de 
parámetros, produciendo una mejor delimitación de las 
parcelas de forma automática. Bajo esta hipótesis, en el 
presente trabajo se presenta una metodología que 
permite delimitar las parcelas en imágenes 
multiespectrales de muy alta resolución mediante el 
consenso de diversas segmentaciones obtenidas 
previamente.  
 2 . ÁREA DE ESTUDIO Y DATOS 
El área de estudio (Figura 1) corresponde a una zona de 
cultivos situada en la región de Valparaíso, Chile (-
32,86, -70,64), de la cual está disponible para el análisis 
una imagen (pancromática y multiespectral) registrada 
el 3 de diciembre de 2011 mediante el sensor 
WorldView-2. La imagen cubre una superficie de 
156,44 hectáreas, equivalentes a 2.088x2.088 píxeles en 
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la pancromática. La configuración espectral es de 4 
bandas (azul, verde, rojo e infra-rojo cercano). La 
imagen ha sido corregida tanto radiométrica como 
geométricamente. 
 
 
Figura 1. Composición en color real de la zona de 
estudio. 
 3 . METODOLOGÍA 
La metodología propuesta tiene como base la 
generación de diversas segmentaciones, a partir de las 
cuales se busca delimitar las parcelas. Para ello, se 
realizan los siguientes procesos: 1) pre-proceso, 2) 
consenso de segmentaciones, y 3) post-proceso.  
 3.1 .  Pre-proceso 
Para favorecer la segmentación y la detección de bordes 
de las parcelas, la imagen es fusionada mediante el 
algoritmo IHS (Tu et al., 2001). En este método la 
componente de intensidad es sustituida por la 
información pancromática, dando como resultado una 
imagen con una gran calidad espacial. Posteriormente, 
las bandas espectrales de la imagen fusionada son 
sometidas a un proceso de ajuste automático de 
contraste. Finalmente la imagen obtenida es filtrada para 
reducir el ruido y facilitar la segmentación de la misma. 
El filtro elegido para este propósito es el Rolling 
Guidance Filter (Zhang et al., 2014). 
 3.2 .  Consenso de segmentaciones 
El proceso de consenso consiste en generar l 
segmentaciones, y entonces combinarlas mediante un 
esquema de votación que determina que píxeles tienden 
a pertenecer a una misma región y cuales forman parte 
de los bordes de los objetos de la imagen. Así, para cada 
par de píxeles adyacentes, i y j, el esquema de votación 
Eij toma en cuenta la pertenencia de ambos a una misma 
región r. Entonces Eij se define como: 
 
 
 
(1) 
 
 
 
(2) 
donde rak representa la región a perteneciente a la k-
ésima segmentación y S(rak,rbk) una medida de similitud 
entre las regiones a y b. Si i y j no pertenecen a la 
misma región, se considera que ambos píxeles forman 
parte de un borde entre dos objetos distintos. Mientras 
más alto sea el valor de  Eij , más fuerte es la separación 
entre los dos objetos. Finalmente, se genera un mapa de 
bordes con la información del esquema de votación 
normalizado a un rango de 0 a 1. 
La medida de similitud empleada, similar a la propuesta 
por Uijlings et al. (2013), se define como una 
combinación de la similitud en color y textura:  
 
 
(3) 
scolor(rak,rbk) mide la similitud en color. Para cada región 
rak se obtiene un histograma de color usando 25 
intervalos por cada banda espectral. Así se genera un 
histograma de color Ca={ca1,…,cah} para cada región a 
con un tamaño h=25*B, donde B representa el número 
de bandas de la imagen. El histograma de color es 
posteriormente normalizado usando la norma L1. 
Finalmente, la similitud entre los histogramas de las 
regiones rak y rbk es calculada usando el estadístico χ2 
(Rubner et al., 2000): 
 
 
(4) 
Stextura(rak,rbk)  mide la similitud en textura. La textura es 
calculada mediante filtros direccionales (Freeman & 
Adelson, 1991) tomando como base derivadas 
gaussianas en ocho direcciones y σ=1. En este caso, se 
genera un histograma de 10 intervalos para cada 
dirección de cada banda espectral. Así, se produce un 
histograma de textura Ta={ta1,…,tah} para cada región a 
con un tamaño h=80*B. La similitud en textura entre los 
histogramas de las regiones rak y rbk es calculada: 
 
 
(5) 
En este trabajo, las segmentaciones son obtenidas 
mediante el algoritmo de generación de superpíxeles 
conocido como SLIC (Achanta et al., 2012). SLIC tiene 
dos parámetros: n, el número de superpíxeles deseados, 
y c, el factor compacidad. En particular, se emplea una 
versión de SLIC modificada para operar con imágenes 
multiespectrales (Fonseca-Luengo et al., 2014). Las 
segmentaciones son generadas manteniendo fijo el valor 
de c; pero variando el tamaño de los superpíxeles. Al 
igual que en el trabajo de Fonseca-Luengo et al. (2014), 
el número de superpíxeles empleado sigue una escala 
diádica. 
 3.3 .  Post-proceso 
A partir del mapa de bordes y usando el método 
propuesto por Arbelaez et al. (2009), se calcula un 
Ultrametric Contour Map (UCM). Un UCM es un mapa 
de bordes con la notable propiedad de que produce un 
conjunto de curvas cerradas cuando se establece 
cualquier umbral (Dollár & Zitnick, 2013). Lo cual no 
necesariamente ocurre con un mapa de bordes normal. 
En otras palabras, un UCM es una representación 
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“suave” de una segmentación que toma en cuenta la 
información de los bordes de la imagen. Así, mientras 
más grande sea el umbral establecido mayor será el 
contraste de los bordes de los segmentos generados. 
 3.4 .  Evaluación de resultados 
Para evaluar los resultados obtenidos al aplicar un 
umbral sobre el UCM, se emplea una medida de error 
de desplazamiento de bordes (BDE), la cual es descrita 
en el trabajo de Freixenet et al. (2012). BDE mide el 
error promedio de desplazamiento de los píxeles 
pertenecientes a los bordes (píxeles-borde) entre dos 
imágenes segmentadas. En particular, se define el error 
de un píxel-borde como la distancia entre éste y el píxel-
borde más cercano en la otra imagen. Esta comparación 
es realizada entre las parcelas obtenidas por la 
metodología propuesta y las delimitadas manualmente 
por un experto (verdad de terreno). 
 4 . RESULTADOS Y DISCUSIÓN 
A partir de la imagen fusionada y pre-procesada, se 
empleó SLIC para generar 17 segmentaciones diferentes 
con un factor de compacidad (c) igual a 1/25 veces el 
valor máximo espectral contenido en la imagen, 
mientras que el tamaño de superpíxeles generados va de 
4 a 272.484 píxeles, siguiendo una distribución de 
crecimiento exponencial. 
Ejemplos de las segmentaciones obtenidas, amplificadas 
para su mejor visualización, se muestran en la figura 2. 
Como puede observarse, los superpíxeles tienden a 
adherirse bien a los objetos de la imagen. 
Particularmente, mientras más pequeño es el tamaño del 
superpíxel mejor es su adherencia a los bordes, así como 
la homogeneidad de los píxeles que lo componen (ver 
Figura 2a). Por otra parte, en las segmentaciones con 
superpíxeles de mayor tamaño (Figura 2b), los 
segmentos son espectralmente menos homogéneos; no 
obstante, tienden a respetar los bordes entre regiones 
con un alto contraste. 
 
 
      (a)           (b) 
Figura 2. Detalle ampliado de las segmentaciones con 
17233 (a) y 439 (b) superpíxeles . En rojo, se muestran 
los bordes de cada segmento. 
 
El consenso de las diferentes segmentaciones da como 
resultado el mapa de bordes mostrado en la figura 3. 
Este mapa tiene en cuenta los siguientes factores: 1) 
diferentes escalas de segmentación, expresadas por un 
tamaño diferente de superpíxeles, 2) la disimilitud 
espectral y de textura entre dos regiones vecinas, y 
finalmente, 3) la probabilidad de que un píxel sea un 
píxel-borde. Mientras más cercano a 1 sea el valor de un 
píxel, mayor es la probabilidad de éste a pertenecer a un 
borde en las múltiples segmentaciones, y por 
consiguiente, el contraste entre las regiones separadas 
por él en las diferentes escalas es mayor. 
 
 
Figura 3. Mapa de bordes (votación) de la escena 
analizada. Los tonos cercanos al azul indican los 
píxeles vecinos que tienden a pertenecer al mismo 
segmento. 
 
El mapa de bordes obtenido (Figura 3) aporta la 
información para poder identificar los bordes que 
pertenecen a las parcelas; sin embargo, como se 
mencionó anteriormente, éste no garantiza completar las 
parcelas al aplicar un umbral, debido principalmente, a 
que no todos los píxeles-borde tienen el mismo valor. 
Así, para obtener las parcelas sería necesario el uso de 
algoritmos para completar los bordes. Por ello, se 
genera un UCM a partir del mapa de bordes. A 
diferencia del mapa de bordes, el UCM devuelve curvas 
cerradas, lo que garantiza completar las parcelas al 
aplicar el umbral adecuado. La figura 4 muestra el mapa 
de bordes (Figura 4a) y el UCM (Figura 4b) de una 
región ampliada de la imagen.  
 
 
      (a)           (b) 
Figura 4. Comparación entre el mapa de bordes (a) y el 
Ultrametric Contour Map (b) en una región ampliada. 
 
Se usaron diferentes valores de umbrales sobre el UCM 
para determinar la mejor delimitación de las parcelas. 
Los umbrales empleados van desde 0,05 a 0,95 con un 
paso de 0,05. La evaluación de la calidad (BDE) de los 
segmentos obtenidos se muestra en la figura 5. Como 
puede observarse, mientras más alto (estricto) es el 
umbral (0,70 – 0,95) mayor es el error registrado, 
debido principalmente, a que pocos bordes lo superan 
produciéndose una sub-segmentación de la imagen. Por 
el contrario, mientras menos estricto es el umbral, el 
error disminuye a la vez que se produce un aumento en 
el número de segmentos. En el marco de los umbrales 
probados, el mejor resultado se obtuvo con 0,45. 
 
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Figura 5. BDE de los segmentos obtenidos al aplicar 
cada uno de los umbrales.  
 
En la figura 6 se muestra una comparativa entre la 
verdad de terreno (Figura 6a) y los bordes de la 
segmentos obtenidos con el umbral 0,45 (Figura 6b). 
Como puede observarse, la mayoría de los bordes 
coinciden en ambas imágenes, sobre todo en áreas 
homogéneas con un alto contraste entre regiones 
adyacentes; sin embargo, también pueden distinguirse 
discrepancias en parcelas con diferentes patrones de 
labrado, donde la aparición de bordes internos se hace 
presente, al igual que en parcelas en cuyo interior se 
perciben anomalías debido a malas prácticas agrícolas, o 
problemas del terreno. 
 
 
      (a)           (b) 
Figura 6. Comparación entre los bordes de la verdad de 
terreno (a) y los bordes obtenidos mediante un umbral 
de 0,45 (b). Los bordes, en color negro, han sido 
engrosados mediante operaciones morfológicas para su 
mejor visualización. 
 5 . CONCLUSIONES 
En este trabajo se presentó una metodología para la 
delimitación de parcelas agrícolas, la cual emplea un 
consenso de segmentaciones (superpíxeles ) a diferentes 
escalas para determinar los bordes de las parcelas. El 
consenso de segmentaciones disminuye el ruido de la 
imagen mientras que facilita la detección de bordes, 
reduciendo considerablemente el número de parámetros 
a sintonizar. Estudios preliminares muestran que un 
umbral alrededor de 0,45 es adecuado para delimitar 
correctamente las parcelas. Sin embargo, éste debe ser 
analizado y generalizado a un número mayor de 
imágenes de características similares. 
 6 . AGRADECIMIENTOS 
A. García-Pedrero agradece al Consejo Nacional de 
Ciencia y Tecnología (CONACYT) de México el 
soporte brindado a través de la beca de estudios 
doctorales número 216146. Este trabajo ha sido apoyado 
por el proyecto ARTeMISat (CGL2013-46674-R) 
financiado por el Ministerio de Economía y 
Competitividad de España.  
 7 . BIBLIOGRAFÍA 
Achanta, R., Shaji, A., Smith, K., Lucchi, A., Fua, P., & 
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Delimitación de parcelas agrícolas mediante consenso de diversas segmentaciones

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