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”

Winter oilseed rape and winter wheat growth prediction using remote sensing methods

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41330%2F15%3A67893" target="_blank" >RIV/60460709:41330/15:67893 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/60460709:41310/15:67893

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Winter oilseed rape and winter wheat growth prediction using remote sensing methods

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Remote sensing is often used for yield prediction as well as for crop monitoring. This paper describes how Landsat satellite data can be used to derive a growth model calculated from normalised difference vegetation index that can predict winter wheat (Triticum aestivum) and winter oilseed rape (Brassica napus) phenological state using the Biologische Bundesanstalt, Bundessortenamt und Chemische Industrie scale. Time series of Landsat images were chosen from the years 2004, 2008 and 2012, when winter oilseed rape was grown, and 2005, 2009, 2011 and 2013, when winter wheat was grown in the same experimental field. The images were selected from the whole growing season of both crops. An advantage of this method is the easy availability of the remote sensing and its easy application for deriving a prediction model from vegetation indices. Our results showed that Landsat images, after correct pre-processing, can be used for winter wheat and winter oilseed rape growth model prediction.

  • Název v anglickém jazyce

    Winter oilseed rape and winter wheat growth prediction using remote sensing methods

  • Popis výsledku anglicky

    Remote sensing is often used for yield prediction as well as for crop monitoring. This paper describes how Landsat satellite data can be used to derive a growth model calculated from normalised difference vegetation index that can predict winter wheat (Triticum aestivum) and winter oilseed rape (Brassica napus) phenological state using the Biologische Bundesanstalt, Bundessortenamt und Chemische Industrie scale. Time series of Landsat images were chosen from the years 2004, 2008 and 2012, when winter oilseed rape was grown, and 2005, 2009, 2011 and 2013, when winter wheat was grown in the same experimental field. The images were selected from the whole growing season of both crops. An advantage of this method is the easy availability of the remote sensing and its easy application for deriving a prediction model from vegetation indices. Our results showed that Landsat images, after correct pre-processing, can be used for winter wheat and winter oilseed rape growth model prediction.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    GC - Pěstování rostlin, osevní postupy

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Plant, Soil and Environment

  • ISSN

    1214-1178

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    61

  • Číslo periodika v rámci svazku

    9

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    410-416

  • Kód UT WoS článku

    000363078100005

  • EID výsledku v databázi Scopus