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
-
Published:2021-08-26
Issue:4
Volume:57
Page:53-64
-
ISSN:1859-2333
-
Container-title:Can Tho University Journal of Science
-
language:
-
Short-container-title:CTUJSVN
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
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
|
|