تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,478 |
تعداد مقالات | 70,017 |
تعداد مشاهده مقاله | 122,941,626 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 96,158,538 |
پیش بینی عملکرد محصول نیشکر با استفاده از پردازش سری زمانی تصاویر ماهواره ای لندست (مطالعه موردی: منطقه میان آب استان خوزستان) | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
مقاله 13، دوره 50، شماره 2، شهریور 1398، صفحه 399-414 اصل مقاله (1.18 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2019.268449.665108 | ||
نویسندگان | ||
مصطفی خسروی راد1؛ محمود امید* 2؛ فریدون سرمدیان3؛ سلیمان حسین پور4 | ||
1دانشجوی دکتری مکانیزاسیون گروه مهندسی ماشین های کشاورزی دانشکده فناوری و مهندسی پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران کرج ایران | ||
2استاد گروه مهندسی ماشین های کشاورزی دانشکده فناوری و مهندسی پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران کرج ایران | ||
3استاد گروه علوم و مهندسی خاک دانشکده فناوری و مهندسی پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران کرج ایران | ||
4استادیار گروه مهندسی ماشین های کشاورزی دانشکده فناوری و مهندسی پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران کرج ایران | ||
چکیده | ||
پیش بینی مقدار محصول نیشکر، نقش کلیدی برای گستره وسیعی از کاربردها مانند مدیریت تولید نیشکر، آماده سازی کارخانه های فرآوری نیشکر و انبار و پیش فروش فرآورده های صنعتی دارد. این تحقیق مقایسه مدل سازی عملکرد نیشکر با روش پردازش سری زمانی شاخص سبزینگی تفاضلی نرمال شده (NDVI)، شاخص سبزینگی تفاضلی سبز نرمال شده (GNDV) و شاخص سبزینگی ارتقاء یافته (EVI)که از تصاویر ماهواره ای استخراج شده اند را انجام می دهد. برای اینکار از 474 تصویر ماهواره لندست 7 بدست آمده از آرشیو سازمان نقشه برداری آمریکا مربوط به ژانویه 2001 لغایت دسامبر 2017 استفاده شد. ابتدا داده های تصاویر به انعکاس بالای جو تبدیل و سپس پیکسل های تحت تاثیر آسمان ناصاف از جمله ابر، سایه، برف و یخ حذف گردید. در مرحله بعد میانگین شاخص های سبزینگی NDVI ،GNDVI و EVI منطقه مورد مطالعه برای هر تصویر محاسبه و سری زمانی هفتگی از میانگین شاخص های سبزینگی محاسبه گردید. مقدار تجمعی شاخص سبزینگی از هفته 15 لغایت 44 و میانگین عملکرد ساقه در هکتار مشاهده شده در یک مدل رگرسیونی بررسی شد. نتایج نشان داد شاخص سبزینگی NDVI با 63/0R2= و ton/ha71/4RMSE= و شاخص سبزینگی GNDVI با 60/0R2= وton/ha93/4RMSE= رابطه خوبی با عملکرد ساقه در هکتار نیشکر دارند. با استفاده از مدل انتخاب شده عملکرد ساقه در هکتار مزارع کشت و صنعت میان آب در سال 1396به میزان ton/ha 35/86 پیش بینی شدکه ton/ha16/4 کمتر از مقدار مشاهده شده بود. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوی رشد؛ زیست توده؛ شاخص سبزینگی؛ مدل سازی عملکرد | ||
مراجع | ||
Apan, A., Held, A., Phinn, S., & Markley, J. (2004). Detecting sugarcane “orange rust” disease using EO-1 Hyperion Apan, A., Held, A., Phinn, S., & Markley, J. (2004). Detecting sugarcane “orange rust” disease using EO-1 Hyperion hyperspectral imagery. International Journal of Remote Sensing. https://doi.org/10.1080/01431160310001618031 Bastidas Obando, E. and Carbonell Gonzalez, J. (2007). Evaluating the Applicability of MODIS Data for Forecasting Sugarcane Yields in Colombia. In International Society of Sugar Cane Technologists (ISSCT). Durban. Bégué, A., Lebourgeois, V., Bappel, E., Todoroff, P., Pellegrino, A., Baillarin, F., & Siegmund, B. (2010). Spatio-temporal variability of sugarcane fields and recommendations for yield forecast using NDVI. International Journal of Remote Sensing. https://doi.org/10.1080/01431160903349057 Benvenuti, F. and Weill, M. (2010). Relationship between Multi-Spectral Data and Sugarcane Crop Yield. In Proceedings of the 19th World Congress of Soil Science and Soil Solutions for a Changing World (pp. 33–36). Brisbane, 1-6 August 2010. Bruc, C. M., & Hilbert, D. W. (2004). PRE-PROCESSING METHODOLOGY FOR APPLICATION TO LANDSAT TM/ETM+ IMAGERY OF THE WET TROPICS. Cairns, QLD, Australia 4870. Chavez, P. S. (1988). An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data. Remote Sensing of Environment. https://doi.org/10.1016/0034-4257(88)90019-3 Do Bendini, H. N., Sanches, I. D., Körting, T. S., Fonseca, L. M. G., Luiz, A. J. B., & Formaggio, A. R. (2016). Using Landsat 8 image time series for crop mapping in a region of Cerrado, Brazil. In International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives (Vol. 41, pp. 845–850). https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XLI-B8-845-2016 Duveiller, G., López-Lozano, R., & Baruth, B. (2013). Enhanced processing of 1-km spatial resolution fAPAR time series for sugarcane yield forecasting and monitoring. Remote Sensing. https://doi.org/10.3390/rs5031091 El Hajj, M., Bégué, A., Guillaume, S., & Martiné, J. F. (2009). Integrating SPOT-5 time series, crop growth modeling and expert knowledge for monitoring agricultural practices - The case of sugarcane harvest on Reunion Island. Remote Sensing of Environment. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.04.009 Essari, M., & Mirlatifi, S. (1393). Exploring the use of ،TERRA satellite,MODIS sensor,CSWB model imagery To estimate the production of cane sugar. Case study of sugarcane cultivation and production of Mirzakochek Khan. Tarbiat Modares University.(In Farsi) FAOSTAT. (2017). Sugarcane stat Of United Nation. Retrieved December 15, 1BC, from http://www.fao.org/faostat/en/#data Gitelson, A. A., & Merzlyak, M. N. (1998). Remote sensing of chlorophyll concentration in higher plant leaves. Advances in Space Research. https://doi.org/10.1016/S0273-1177(97)01133-2 Hall, F. G., Strebel, D. E., Nickeson, J. E., & Goetz, S. J. (1991). Radiometric rectification: Toward a common radiometric response among multidate, multisensor images. Remote Sensing of Environment. https://doi.org/10.1016/0034-4257(91)90062-B Holben, B., & Fraser, R. S. (1984). Red and near-infrared sensor response to off-nadiir viewing. International Journal of Remote Sensing. https://doi.org/10.1080/01431168408948795 Huete, A., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E. P., Gao, X., & Ferreira, L. G. (2002). Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00096-2 Huete, A., Justice, C., & Liu, H. (1994). Development of vegetation and soil indices for MODIS-EOS. Remote Sensing of Environment. https://doi.org/10.1016/0034-4257(94)90018-3 Iannini, L., Molijn, R., Tabak, A., Mousivand, A., & Hanssen, R. (2015). Sugarcane Identification Through Time-Series of Landsat and ERS/ENVISAT Data. Simposio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Natal, Brasil. Julien, Y., & Sobrino, J. A. (2010). Comparison of cloud-reconstruction methods for time series of composite NDVI data. Remote Sensing of Environment. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.11.001 Landsat-SLC-off. (2018). Landsat7 SLC off. Retrieved November 18, 2018, from https://landsat.usgs.gov/landsat-7 Landsat7-BQA. (2018). Landsat Collection 1 Level-1 Quality Assessment Band. Retrieved November 18, 2018, from https://landsat.usgs.gov/collectionqualityband Landsat7-L1TP. (2018). Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) Level-1 Data Products. Retrieved November 18, 2018, from https://lta.cr.usgs.gov/LETMP Lee-Lovick, G. and Kirchner, L. (1990). The Application of Remotely Sensed (Landsat TM) Data to Monitor the Growth and Predict Yields in Sugarcane. Australian Society of Sugar Cane Technology, 65–72. Lisboa, I. P., Damian, J. M., Cherubin, M. R., Barros, P. P. da S., Fiorio, P. R., Cerri, C. C., & Cerri, C. E. P. (2018). Prediction of Sugarcane Yield Based on NDVI and Concentration of Leaf-Tissue Nutrients in Fields Managed with Straw Removal. Agronomy. https://doi.org/10.3390/agronomy8090196 Lobell, D. B., Asner, G. P., Ortiz-Monasterio, J. I., & Benning, T. L. (2003). Remote sensing of regional crop production in the Yaqui Valley, Mexico: Estimates and uncertainties. Agriculture, Ecosystems and Environment. https://doi.org/10.1016/S0167-8809(02)00021-X Morel, J., Bégué, A., Todoroff, P., Martiné, J. F., Lebourgeois, V., & Petit, M. (2014). Coupling a sugarcane crop model with the remotely sensed time series of fIPAR to optimise the yield estimation. European Journal of Agronomy. https://doi.org/10.1016/j.eja.2014.08.004 Mulianga, B., Bégué, A., Simoes, M., & Todoroff, P. (2013). Forecasting regional sugarcane yield based on time integral and spatial aggregation of MODIS NDVI. Remote Sensing. https://doi.org/10.3390/rs5052184 Mutanga, S., Schoor, C. Van, Olorunju, P. L., Gonah, T., & Ramoelo, A. (2013). Determining the Best Optimum Time for Predicting Sugarcane Yield Using Hyper-Temporal Satellite Imagery. Advances in Remote Sensing. https://doi.org/10.4236/ars.2013.23029 Rahman, M. M., & J. Robson, A. (2016). A Novel Approach for Sugarcane Yield Prediction Using Landsat Time Series Imagery: A Case Study on Bundaberg Region. Advances in Remote Sensing. https://doi.org/10.4236/ars.2016.52008 Robson, A., Abbott, C., Lamb, D., & Bramley, R. O. B. (2012). Developing sugar cane yield prediction algorithms from satellite imagery. Proceedings of the Australian Society of Sugar Cane Technologists. Rouse, J.W, Haas, R.H., Scheel, J.A., and Deering, D. W. (1974). ’Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS. In Proceedings, 3rd Earth Resource Technology Satellite (ERTS) Symposium (pp. 48–62). Retrieved from https://ntrs.nasa.gov/archive/nasa/casi.ntrs.nasa.gov/19740022592.pdf sadeghzade hemayati, S., Hamdi, H., fathollahzade taleghani, D., & Amili, H. (2012). National documentary on sugarcane strategic research. Agricultural Research and Education Institute of Sugar Crushing Company. (In Farsi) Sanaeinejad, H., Nassiri Mahallati, M., Zare, H., Salehnia, N., & Ghaemi, M. (2014). Wheat yield estimation using landsat images and field observation: A case study in Mashhad. Plant Production, 20(4), 45–63. (In Farsi) Zakidizaji, H., Monjezi, N., & Sheikhdavoodi, M. J. (2018). Investigating Effective Factors on Sugarcane Production Performance to Increase the Production of Sugarcane Using Data Mining. Iranian Journal Of Biosystem Engineering, 49(3), 501–511. https://doi.org/https://ijbse.ut.ac.ir/article_68269.html. (In Farsi) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 497 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 429 |