^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.

—