Ứng dụng sản phẩm ảnh chỉ số diện tích lá (MODIS LAI) và hệ thống quan trắc dữ liệu thời tiết trong mô hình ước đoán năng suất lúa

Author:

Quang Trương Chí,Lê Vũ Bằng,Minh Võ Quang

Abstract

Bài viết nhằm đánh giá khả năng ứng dụng ảnh viễn thám chỉ số diện tích lá MODIS LAI và dữ liệu thời tiết thu thập bằng IOT trong ước đoán năng suất lúa dựa trên pixel ảnh. Phương pháp nghiên cứu dựa trên nguồn ảnh MODIS LAI MCD15A2Hv006. Bản đồ diện tích lá mỗi vụ được tổng hợp từ các ảnh LAI ứng với thời điểm 30-40 ngày sau sạ cho từng đợt sạ. Giá trị LAI được chuyển đổi thành hệ số phát triển tương đối của lá (RGRL) sử dụng cho mô hình Oryza2000 v3 để ước đoán năng suất lúa. Mô hình được hiệu chỉnh dựa vào năng suất lúa vụ Hè Thu năm 2018 để làm cơ sở ước tính cho các vụ còn lại. Với các tham số được hiệu chỉnh, năng suất mô phỏng được kiểm chứng cho vụ Thu Đông 2018, Đông Xuân 2018-2019 và  Hè Thu 2019 với sai số RMSE lần lượt là 0,44 tấn, 0,38 tấn và 0,31 tấn tương ứng với nRMSE là 5,61%, 4,22% và 5,40%. Kết quả đạt được cho thấy ảnh MODIS LAI giúp xây dựng bản đồ ước đoán năng suất chi tiết mức pixel nhờ vào phương pháp xử lý ảnh đơn giản, dễ triển khai ứng dụng cho các nhà quản lý trong việc phát triển sản xuất nông nghiệp.

Publisher

Can Tho University

Subject

General Medicine

Reference14 articles.

1. Bouman, B. A. M., Kropff, M., Tuong, T., Wopereis, M., ten Berge, H., & van Laar, H. (2001). ORYZA2000: Modeling lowland rice. Los Baños (Philippines). http://books.irri.org/9712201716_content.pdf

2. Bréda, N. J. J. (2003). Ground‐based measurements of leaf area index: A review of methods, instruments and current controversies. Journal of Experimental Botany, 54(392), 2403-2417. https://doi.org/10.1093/jxb/erg263

3. Holecz, F., Barbieri, M., Collivignarelli, F., Gatti, L., Nelson, A., Setiyono, T., Boschetti, M., Manfron, G., Brivio, P., Quilang, E., Obico, M., Minh, V., Kieu Diem, P., Huu, Q., Veasna, T., Intrman, A., Wahyunto, P., & Pazhanivelan, S. (2013). An operation remote sensing based service for rice production estimation at national scale. https://doi.org/10.13140/2.1.1492.8643

4. Jacovides, C. P., & Kontoyiannis, H. (1995). Statistical procedures for the evaluation of evapotranspiration computing models. Agricultural Water Management, 27(3), 365-371. https://doi.org/10.1016/0378-3774(95)01152-9

5. Jonckheere, I., Fleck, S., Nackaerts, K., Muys, B., Coppin, P., Weiss, M., & Baret, F. (2004). Review of methods for in situ leaf area index determination: Part I. Theories, sensors and hemispherical photography. Agricultural and Forest Meteorology, 121(1), 19-35. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2003.08.027

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3