تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,533 |
تعداد مقالات | 70,506 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,126,017 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,234,139 |
پیشبینی عملکرد کلزا در مراحل مختلف رشد بهوسیله تصاویر سنجنده OLI ماهواره لندست | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
مقاله 9، دوره 50، شماره 1، فروردین 1398، صفحه 101-113 اصل مقاله (1.08 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2018.256567.665058 | ||
نویسندگان | ||
نعیم لویمی1؛ اسداله اکرم* 2؛ نیکروز باقری3؛ علی حاجی احمد4 | ||
1دانشجوی دکتری گروه مهندسی ماشینهای کشاورزی، دانشکده مهندسی و فنآوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران | ||
2دانشیار، گروه مهندسی ماشینهای کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران | ||
3استادیار پژوهش، موسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی | ||
4استادیار، گروه مهندسی ماشینهای کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران | ||
چکیده | ||
کلزا منبع روغن خوراکی است و کشت آن در ایران و جهان رو به رشد میباشد. در زمینه تخمین عملکرد کلزا بهوسیله سنجش از دور تحقیقات کمی صورت گرفته است. در سال زراعی 96-95 با هدف پیشبینی عملکرد کلزا بهوسیله ماهواره لندست 8، سنجنده OLI، سه مزرعه کشت این محصول مورد ارزیابی قرار گرفت. تصاویر ماهوارهای در پنج مرحله قبل از گلدهی، اوایل گلدهی، اوج گلدهی، رسیدگی سبز و رسیدگی خشک پردازش گردید و تعدادی از شاخصهای گیاهی براساس نسبت بین باندها استخراج گردید. محدوده شبکهای پیکسلهای مزارع تعیین گردید و برای افزایش دقت تعیین موقعیت پیکسلها در مزارع از سیستم موقعیتیابی جهانی سینماتیک زمان واقعی (RTKGPS) استفاده گردید. نمونهبرداری از داخل پیکسلهای مزارع در هنگام برداشت انجام گردید و عملکرد دانه کلزا اندازهگیری گردید. در مجموع از سه مزرعه مورد مطالعه 28 پیکسل برای پیادهسازی مدلهای پیشبینی و نیز اعتبارسنجی آنها اخذ شد. از مدلهای رگرسیونی خطی ساده و چند متغیره برای ارزیابی ارتباط بین عملکرد کلزا و شاخصهای گیاهی استفاده گردید. نتایج نشان داد براساس مدل رگرسیون خطی ساده، بین مراحل رشد، بالاترین ضریب تبیین (R2) در هر یک از شاخصهای گیاهی به یکی از دو مرحله اوج گلدهی و رسیدگی سبز تعلق داشت. ضریب تبیین در تمام شاخصهای گیاهی، در مرحله قبل از گلدهی ضعیف (پایینتر از 10 درصد) و در دو مرحله اوائل گلدهی و رسیدگی خشک نسبتاً متوسط (52-24 درصد) بوده است. براساس این مدل، در مرحله اوج گلدهی شاخص تفاضل نرمال شده زردی (NDYI) با 67 درصد و در مرحله رسیدگی سبز شاخص نسبت پوشش گیاهی (RVI) با 64 درصد بالاترین ضریب تبیین را نسبت به سایر شاخصهای گیاهی کسب کردهاند. با بهکارگیری مدل رگرسیون خطی چند متغیره گام به گام با چهار باند مرئی و مادون قرمز نزدیک بهعنوان ورودی، بهترین مدل پیشبینی عملکرد کلزا در مرحله گلدهی با ضریب تبیین 78 درصد و میزان اعتبارسنجی 74 درصد بهدست آمد. | ||
کلیدواژهها | ||
تخمین عملکرد؛ سنجش از دور؛ شاخص گیاهی؛ NDYI؛ RVI | ||
مراجع | ||
Alavipanah, S.K. (2016). Fundamentals of modern remote sensing and interpretation of Satellite images and aerial photos. University of Tehran Press. (In Farsi) Aparicio, N., Villegas, D., Casadesus, J., Araus, J. L. & Royo, C. (2000). Spectral vegetation indices as nondestructive tools for determining durum wheat yield. Agronomy Journal, 92 (1), 83-91. Ash, M. (2017). Canola Production and Processing. Retrieved March 27, 2018, from https://www.ers.usda.gov/topics/crops/soybeans-oil-crops/canola.aspx. Basnyat, P., McConkey, B., Lafond, G. P., Moulin, A. & Pelcat, Y. (2004). Optimal time for remote sensing to relate to crop grain yield on the Canadian prairies. Canadian Journal of Plant Science, 84 (1), 97–103. Birth, G.S. & McVey, G.R. (1968). Measuring color of growing turf with a reflectance spectrophotometer. Agronomy Journal, 60, 640-649. Buschmann, C., & Nagel, E. (1993). In vivo spectroscopy and internal optics of leaves as basis for remote sensing of vegetation. International Journal of Remote Sensing, 14, 711–722. Darvishzadeh, R., Matkan, A. & Eskandari, N. (2012). Evaluation of the spectral indices from ALOS-AVNIR2 images for estimation of rice biomass. Journal of Human Settlement Planning Studies, 14, 61-73. (In Farsi) Dominguez, J.A., Kumhalova, J. & Novak, P. (2017). Assessment of the relationship between spectral indices from satellite remote sensing and winter oilseed rape yield. Agronomy Research, 15(1), 055–068. Fang, H., Song, H.Y., Cao, F., He, Y. & Qiu, Z.J. (2007). Study on the relationship between spectral properties of oilseed rape leaves and their chlorophyll content. Journal of Spectroscopy and Spectral Analysis, 27, 1731–1734. Gallego, J., Carfagna, E. & Baruth, B. (2010). Accuracy, objectivity and efficiency of remote sensing for agricultural statistics. In: Agricultural Survey Methods. John Wiley & Sons, Ltd., pp. 193–211. Gitelson, A.A., Kaufman, Y.J., Stark, R. & Rundquist, D. (2002). Novel algorithms for remote estimation of vegetative fraction. Journal of Remote Sensing of Environment, 80, 76–87. Goel, P.K., Prasher, S.O., Landry, J.A., Patel, R.M., Viau, A.A. & Miller, J.R. (2003). Estimation of crop biophysical parameters through airborne and field hyperspectral remote sensing. Transactions of the ASAE, 46 (4), 1235–1246. Hogya, P., Franzaring, J., Schwadorf, K., Breuer, J., Schütze, W. & Fangmeier, A. (2010) .Effects of free-air CO2 enrichment on energy traits and seed quality of oilseed rape. Journal of Agriculture, Ecosystems & Environment, 139, 239–244. Huete, A. R., Justice, C. & Van Leeuwen, W. (1996). MODIS vegetation index (mod13). Algorithm theoretical basis document. Version 2. NASA Goddard Space Flight Center. Greenbelt, Maryland 20771, USA. Jago, R.A., Cutler, M.E.J. & Curran, P.J. (1999). Estimating canopy chlorophyll concentration from field and airborne spectra. Journal of Remote Sensing of Environment, 68 (3), 217–224. Johnson, D.M. (2016). A comprehensive assessment of the correlations between field crop yields and commonly used MODIS products. International Journal of Applied Earth Observation and Geo information, 52, 65–81. Kazem, M., Mirzaei, S. & Maadi, B. (2016). Canola cultivation. Tak Press. (In Farsi) Lee, K.S., Cohen, W.B., Kennedy, R.E., Maiersperger, T.K., Gower, S.T., (2004). Hyperspectral versus multispectral data for estimating leaf area index in four different biomes. Journal of Remote Sensing of Environment, 91, 508–520. Liu, F., Jin, Z.L., Naeem, M.S., Tian, T., Zhang, F., He, Y., Fang, H., Ye, Q.F. & Zhou, W.J. (2011). Applying near-infrared spectroscopy and chemo metrics to determine total amino acids in herbicide-stressed oilseed rape leaves. Journal of Food Bioprocess Technol, 4, 1314–1321. Liu, F., Zhang, F., Jin, Z.L., He, Y., Fang, H., Ye, Q.F. & Zhou, W.J. (2008). Determination of acetolactate synthase activity and protein content of oilseed rape (Brassicanapus L.) leaves using visible/near-infrared spectroscopy. Journal of Analytica Chimica Acta, 629, 56–65. Matsushita, B., Yang, W., Chen, J., Onda, Y. & Qiu, G. (2007). Sensitivity of the enhanced vegetation index (EVI) and normalized difference vegetation index (NDVI) to topographic effects: A case study in high-density cypress forest. Journal of Sensors, 7(11), 2636-2651. McBratney, A., Whelan, B., Ancev, T. & Bouma, J. (2005). Future Directions of Precision Agriculture. Journal of Precision Agriculture, 6(1), 7–23. Mohammadi, E., Kamkar, B., & Abdi, O. (2016). Comparison of the geostatistical method and using data of remote sensing for yield prediction on some of stages plant growth. Journal of Production of Agronomy Plants, 8 (2), 51-76. (In Farsi) Mollaei, K., Ahmadi, A., Alavipanah, S.K., Rajabipor, A. & Noormohammadi, J. (2008). Evaluation of sugar beet yield by satellite images. In: Proceeding of 5th National Congress on Engineering of Farming Machinery and Mechanization, 27-28 Aug., Ferdosi University, Mashhad, Iran (In Farsi) Petisco, C., García-Criado, B., Vázquez-de-Aldana, B.R., Haro, A. & García-Ciudad, A. (2010). Measurement of quality parameters in intact seeds of Brassica species using visible and near-infrared spectroscopy. Journal of Industrial Crops and Products, 32, 139–146. Piekarczyk, J. (2011). Winter oilseed-rape yield estimates from hyperspectral radiometer measurements. Journal of Quaestiones Geographicae, 30 (1), 77–84. Pirnazar, M. & Zandkarimi, A. (2016). Guide of ENVI application and satellite processing images. Naghoos Press. (In Farsi) Pratt, S. (2013). Satellite crop estimate too low: Analysts. The Western Producer. Retrieved March 28, 2018, from https://www.producer.com/2013/10/satellite-crop-estimate-too-low-analysts. Raun, W.R., Solie, J.B., Stone, M.L., Lukina, E.V., Thomason, W.E. & Schepers, J.S. (2001). In season prediction of potential grain yield in winter wheat using canopy reflectance. Agronomy Journal, 93, 131-138. Rezaei, A. & Mirmohammadi, S.A. (2011). Statistics and probability, application in agriculture. Jahad Daneshgahi Sanati Esfahan Press. (In Farsi) Rischbeck, R., Elsayed, S., Mistele, B., Barmeier, G., Heil, K. & Schmidhalter, U. (2016). Data fusion of spectral, thermal and canopy height parameters for improved yield prediction of drought stressed spring barley. Europ. J. Agronomy, 78, 44–59. Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., & Deering, D.W. (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Third Earth Resources Technology Satellite (ERTS) Symposium, NASA SP-351 I: 309-317. Sanaeinejad, H., Nassiri Mahallati, M., Zare, H., Salehnia, N. & Ghaemi, M. (2014). Wheat yield estimation using Landsat images and observation. Journal of Plant Production, 20 (4), 45-63. (In Farsi) Shanahan, J.F., Schepers, J.S., Francis, D.D., Varvel, G.E., Wilhelm, W.W., Tringe, J.M., Schlemmer, M.R. & Major, D.J. (2001). Use of remote-sensing imagery to estimate corn grain yield. Agronomy Journal, 93, 583-589. Sulik, J.J. & Long, D.S. (2016). Spectral considerations for modeling yield of canola. Journal of Remote Sensing of Environment, 184, 161–174. Vigneau, N., Ecarnot, M., Rabatel, G. & Roumet, P. (2011). Potential of field hyperspectral imaging as a nondestructive method to assess leaf nitrogen content in wheat. Journal of Field Crops Res, 122, 25–31. Weber, V.S., Araus, J.L., Cairns, J.E., Sanchez, C., Melchinger, A.E. & Orsini, E. (2012). Prediction of grain yield using reflectance spectra of canopy and leaves in maize plants grown under different water regimes. Journal of Field Crops Res, 128, 82–90. Xiaolei, Z. & Yong, H. (2013). Rapid estimation of seed yield using hyperspectral images of oilseed rape leaves. Journal of Industrial Crops and Products, 42, 416– 420. Yamamoto, K., Guo, W., Yoshioka, Y. & Ninomiya, S. (2014). On plant detection of intact tomato fruits using image analysis and machine learning methods. Journal of Sensors (Basel), 14 (7), 12191–12206. Zou, X.B., Shi, J.Y., Hao, L.M., Zhao, J.W., Mao, H.P., Chen, Z.W., Li, Y.X. & Holmes, M. (2011). In vivo noninvasive detection of chlorophyll distribution in cucumber (Cucumis sativus) leaves by indices based on hyperspectral imaging. Anal. Journal of Analytica Chimica Acta, 706, 105–112. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 545 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 398 |