Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Comparison of selected remote sensing sensors for crop yield variability estimation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41310%2F17%3A74764" target="_blank" >RIV/60460709:41310/17:74764 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.15159/AR.17.016" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.15159/AR.17.016</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.15159/AR.17.016" target="_blank" >10.15159/AR.17.016</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Comparison of selected remote sensing sensors for crop yield variability estimation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Currently, spectral indices are very common tool how to describe various characteristics of vegetation. In fact, these are mathematical operations which are calculated using specific bands of electromagnetic spectrum. Nevertheless, remote sensing sensors can differ due to the variations in bandwidth of the particular spectral channels. Therefore, the main aim of this study is to compare selected sensors in terms of their capability to predict crop yield by NDVI utilization. The experiment was performed at two locations (Prague Ruzyně and Vendolí) in the year 2015 for both locations and in 2007 for Prague Ruzyně only, when winter barley or spring barley grew on the plots. The cloud free satellite images were chosen and normalised difference vegetation indices were calculated for each image. Landsat satellite images with moderate spatial resolution were chosen during the crop growth for selected years. The other data sources were commercial satellite images with very high spatial resolution QuickBird i

  • Název v anglickém jazyce

    Comparison of selected remote sensing sensors for crop yield variability estimation

  • Popis výsledku anglicky

    Currently, spectral indices are very common tool how to describe various characteristics of vegetation. In fact, these are mathematical operations which are calculated using specific bands of electromagnetic spectrum. Nevertheless, remote sensing sensors can differ due to the variations in bandwidth of the particular spectral channels. Therefore, the main aim of this study is to compare selected sensors in terms of their capability to predict crop yield by NDVI utilization. The experiment was performed at two locations (Prague Ruzyně and Vendolí) in the year 2015 for both locations and in 2007 for Prague Ruzyně only, when winter barley or spring barley grew on the plots. The cloud free satellite images were chosen and normalised difference vegetation indices were calculated for each image. Landsat satellite images with moderate spatial resolution were chosen during the crop growth for selected years. The other data sources were commercial satellite images with very high spatial resolution QuickBird i

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    40106 - Agronomy, plant breeding and plant protection; (Agricultural biotechnology to be 4.4)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Agronomy Research

  • ISSN

    1406-894X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    15

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    1636-1645

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85034631425