利用野外数据和植被指数估算哥斯达黎加甘蔗产量的模型

IF 0.4 Q4 REMOTE SENSING
Bryan Alemán-Montes, P. Serra, Alaitz Zabala
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摘要

遥感为估计甘蔗产量提供了重要的信息,因为它的时间和空间方法可以跟踪作物的物候周期。这项工作的目的是应用一种操作方法来估计农业和工业产量,通过结合野外变量和植被指数,由Sentinel-2和Landsat-8上的卫星传感器计算。在本研究中,我们分析了不同作物的产量,并对其进行了定量分析。历史记录并融入简单比例(SR)植被指数,计算周期不同阶段fenológico(在9月,12月和1月),有助于了解模型估算产量(万吨甘蔗公顷)的回归系数(R2) 0.64和RMSE 8.0吨/公顷。对于工业产量(每吨甘蔗精制糖公斤数),将历史变量与植被指数SR和绿色归一化植被指数(GNDVI)相结合,R2为0.59;在这种情况下,RMSE为4.9公斤/吨。简而言之,这个产量估计的操作模型为收获阶段之前、期间和之后的决策提供了工具。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Modelos para la estimación del rendimiento de la caña de azúcar en Costa Rica con datos de campo e índices de vegetación
La teledetección proporciona información de importancia en la estimación de rendimientos de caña de azúcar, ya que su abordaje temporal y espacial permite hacer el seguimiento del cultivo durante su ciclo fenológico. El objetivo de este trabajo era aplicar un método operativo para la estimación del rendimiento agrícola e industrial a través de la combinación de variables de campo con índices de vegetación, calculados con los sensores satelitales a bordo de Sentinel-2 y Landsat-8 en una cooperativa de Costa Rica. Se utilizaron además registros históricos de cosecha y meses de inicio del ciclo fenológico para estimar mediante regresiones lineales múltiples los rendimientos. La integración de registros históricos y el índice de vegetación Simple Ratio (SR), calculados en distintas etapas del ciclo fenológico (en los meses de septiembre, diciembre y enero), permitió obtener un modelo de estimación del rendimiento agrícola (toneladas de caña de azúcar por hectárea) con un coeficiente de regresión (R2) de 0,64 y un RMSE de 8,0 ton/ha. Mientras que para el rendimiento industrial (kilogramos de azúcar refinado por tonelada de caña de azúcar) se obtuvo un R2 de 0,59 integrando variables históricas y los índices de vegetación SR y Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI); en este caso el RMSE fue de 4,9 kg/ton. En definitiva, este modelo operativo de estimación de rendimientos proporciona herramientas para la toma de decisiones antes, durante y después de la etapa de cosecha.
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