^ШХР: *EBSCO (EBSCO)
^АВТ: Seidl M.S.; Batchelor W.D.; Paz J.O.
^ЗГЛ: Integrating remotely sensed images with a soybean model
to improve spatial yield simulation [Объединение данных
дистанционных изображений с компьютерной моделью производства
сои CROPGRO для точности пространственного распределения
урожая сои. (США)]
^ВЫХ: Transactions of the ASAE, 2004; Vol.47,N 6. - P.
2081-2090
^ДАТ: 2004
^ПРМ: Режим доступа:http://search.epnet.com.-Bibliogr.:p.2090
+Реферат:
^РЕФ: Для понимания причин изменений урожая сои по полю и
разработки оптимальной технологии ее выращивания ранее
использовалась компьютерная модель CROPGRO-Soybean, однако для
ее применения необходимо большое число входных
пространственных данных, сбор которых может потребовать
больших затрат. Для их снижения возможно использование метода
дистанционного зондирования с применением вегетационных
индексов (ВИ). Однако на практике не всегда имеются в наличии
калиброванные изображения полей. Выполнено исследование
возможности улучшения качества моделирования распределения
урожая сои с внутрисезонной подгонкой переменных в модели
распределения зеленой массы с использованием некалиброванного
нормализованного ВИ, полученного с применением дистанционного
зондирования. Для этого модель CROPGRO-Soybean была
калибрована так, чтобы соответствовать распределению урожая на
участках площадью 0,2 га (98 ячеек) на одном поле, таких же
участках (77 ячеек) на другом поле и на участках площадью 0,07
га (207 ячеек) на 3-м поле в шт. Айова. Затем с ее
использованием моделировалось пространственное распределение
урожая сои на каждом из этих участков в другие годы. Для
лучшей подгонки расчетных данных к результатам полевых
измерений распределения зеленой массы разработана методика,
основанная на использовании нормализованного ВИ, вычисленного
по ненормализованным изображениям каждой ячейки. Для всех
участков достигнуто существенное улучшение качества подгонки
наклона линии регрессии и увеличение коэффициента корреляции.
Результаты исследования подтверждают возможность использования
некалиброванных ВИ для улучшения, в определенных случаях,
качества компьютерного моделирования пространственного
распределения урожая сои.
^TRN: 492406
^ВИД: Статья из книги
^ЯЗК: Английский
+Индексирование:
^РУБ: 68_85_35_29_29
^УДК: 631.3:635.655
^ТЕР: СОЯ. УРОЖАЙ. КОМПЬЮТЕРНЫЕ МОДЕЛИ. ТОЧНОЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ
(precision agriculture; precision farming; SITE SPECIFIC
CROP MANAGEMENT) [PRECISION AGRICULTURE; КООРДИНАТНОЕ
ЗЕМЛЕДЕЛИЕ; ПОЗИЦИОННОЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ; ПРЕЦИЗИОННОЕ
ЗЕМЛЕДЕЛИЕ; ТОПОРИЕНТИРОВАННОЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ]. ДИСТАНЦИОННОЕ
ЗОНДИРОВАНИЕ (Remote sensing). ПРОСТРАНСТВЕННОЕ
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ (Spatial distribution). США (USA).
^РТЗ: АМЕРИКА (Americas). ДИСТАНЦИОННЫЕ МЕТОДЫ (DISTANT
METHODS) [REMOTE SENSING METHODS]. ЗЕРНОБОБОВЫЕ КУЛЬТУРЫ.
МАСЛИЧНЫЕ КУЛЬТУРЫ (Oil crops). МЕТОДЫ (Methods). МОДЕЛИ
(Models). ОБСЛЕДОВАНИЕ (ПРОЦЕСС) (investigation,
inspection; SURVEYING) [ОБСЛЕДОВАНИЕ]. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ
(Distribution). С-Х КУЛЬТУРЫ. СЕВЕРНАЯ АМЕРИКА (North
America). СИСТЕМЫ ЗЕМЛЕДЕЛИЯ. СТРАНЫ АТЭС. СТРАНЫ МИРА.
ТЕХНИЧЕСКИЕ КУЛЬТУРЫ (Industrial crops). ХАРАКТЕРИСТИКИ.