Potenciál zjišťování biofyzikálních parametrů kukuřice pomocí SAR snímků

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41310%2F24%3A101308" target="_blank" >RIV/60460709:41310/24:101308 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://ft.tuzvo.sk/sites/default/files/Acta%2520FT-1-2024.pdf" target="_blank" >https://ft.tuzvo.sk/sites/default/files/Acta%2520FT-1-2024.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Potenciál zjišťování biofyzikálních parametrů kukuřice pomocí SAR snímků

Popis výsledku v původním jazyce

Integrace radaru se syntetickou aperturou (SAR) s jeho radarovým vegetačním indexem (RVI) spolu s pozemními referenčními daty nabízí účinnou metodologii pro monitorování životního prostředí, zejména v oblasti zemědělství a precizního zemědělství. Tato studie, provedená v dubnu 2023 v České republice, se zaměřila na kukuřičné pole poskytnuté Zemědělským družstvem Dolní Újezd. Využitím dat SAR získaných ze družice Sentinel-1, která je řízena Evropskou kosmickou agenturou (ESA), jsme posoudili užitečnost snímků SAR pro vymezení variability vegetace. Data SAR byla zpracována, včetně převzorkování v různých pixelových rozlišeních (10, 50 a 100 metrů) a následného filtrování skvrn s využitím metodik jako Frost, Gamma Map, Lee Sigma, Median, Refined Lee a Boxcar. Pro zmírnění zkreslení byla provedena korekce terénu pomocí Dopplerovské korekce terénu. Výpočet indexu RVI, formulovaného jako (4sigmaVH)/(sigma*VV+sigmaVH), usnadnil posouzení charakteristik vegetace. Následné statistické analýzy byly provedeny pro ověření výsledků. Z korelační analýzy vyplynulo, že použití kubické konvoluce a převzorkování na rozlišení 10 metrů poskytlo nejkonzistentnější výsledky s polními měřeními, pokud jde o vzorky čerstvé hmotnosti a výšku rostlin. U měření N-plodiny však bilineární interpolace přinesla lepší výsledky. Toto šetření přineslo zjištění prokazující pozitivní korelaci mezi metrikami odvozenými ze SAR a referenčními daty z terénu, zahrnujícími parametry, jako je výška rostliny, čerstvá hmotnost a měření N-plodiny.

Název v anglickém jazyce

The potential of detecting biophysical parameters of maize using SAR images

Popis výsledku anglicky

The integration of Synthetic Aperture Radar (SAR) with its Radar Vegetation Index (RVI) alongside ground reference data offers a potent methodology for environmental monitoring, particularly in the field of agriculture and precision farming. This study, conducted in April 2023 in the Czech Republic, focused on a maize field provided by the Agricultural Co-operative Dolní Újezd. Leveraging SAR data sourced from Sentinel-1, a satellite mission managed by the European Space Agency (ESA), we assessed the utility of SAR imagery for delineating vegetation variability. The SAR data were processed, including resampling at varying pixel resolutions (10, 50, and 100 meters) and subsequent speckle filtering employing methodologies such as Frost, Gamma Map, Lee Sigma, Median, Refined Lee, and Boxcar. Terrain correction via Range-Doppler Terrain Correction was implemented to mitigate distortions. The computation of the RVI index, formulated as (4sigmaVH)/(sigma*VV+sigmaVH), facilitated the assessment of vegetation characteristics. Subsequent statistical analyses were performed to validate the outcomes. From the correlation analysis, it was determined that utilizing Cubic Convolution and resampling to a 10-meter resolution supplied the most consistent results with the field measurements. When it comes to fresh weight samples and plant height. However, for Ncrop measurements, Bilinear Interpolation delivered better outcomes. This investigation offered findings demonstrating a positive correlation between SAR-derived metrics and ground reference data, encompassing parameters such as plant height, fresh weight, and Ncrop measurements.

Druh

O - Ostatní výsledky

CEP obor

—

OECD FORD obor

40100 - Agriculture, Forestry, and Fisheries

Projekt

<a href="/cs/project/QK22010014" target="_blank" >QK22010014: Volně dostupné družicové snímky v mikrovlnné části spektra jako zdroj informací pro optimalizaci rostlinné výroby</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

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