Harvest Date Monitoring in Cereal Fields at Large Scale Using Dense Stacks of Sentinel-2 Imagery Validated by Real Time Kinematic Positioning Data

Abstract

El artículo presenta un método operativo para detectar y fechar cosechas de cereales utilizando series temporales densas de imágenes Sentinel-2 y datos auxiliares de parcelas agrícolas. La aproximación no requiere datos de entrenamiento y es aplicable a distintas regiones. Se generaron mapas de fechas de cosecha a 10 m de resolución para trigo y cebada en Castilla y León entre 2021 y 2023. El estudio evalúa además el uso de datos de posicionamiento cinemático en tiempo real (RTK) como referencia alternativa para validar información agrícola derivada de observación de la Tierra. La comparación con registros RTK mostró retrasos generalmente inferiores a 10 días. Un análisis visual detallado permitió identificar limitaciones y mejorar la interpretación de los resultados. Las simulaciones reforzaron la fiabilidad del método y evidenciaron su utilidad para el seguimiento de prácticas agrícolas y la planificación de recursos.

This article presents an operational method for detecting and dating cereal harvest events using dense temporal stacks of Sentinel-2 imagery and ancillary field-level data. The approach does not require training data, allowing broad geographic applicability. Ten-meter resolution harvest-date maps were generated for wheat and barley in Castilla y León for 2021–2023. The study also assesses the feasibility of using real-time kinematic (RTK) positioning data as an alternative reference source for validating Earth-observation-based agricultural products. Comparisons with RTK datasets showed that most detection delays were within 10 days. Detailed visual inspection provided insight into data limitations and improved understanding of discrepancies. Monte Carlo simulations further confirmed the robustness of the method, highlighting its relevance for monitoring agricultural practices, supporting decision-making, and enhancing large-scale crop management strategies.