پیش بینی مقدار تولید محصول ذرت علوفه‌ای بااستفاده از اطلاعات ماهواره‌ای

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری مهندسی آبیاری و زهکشی دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

2 استاد گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

3 دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

4 دانشیار و عضو هیئت‌ علمی، موسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی کرج، البرز، ایران

چکیده

اندازه‌گیری مستقیم عملکرد محصول ذرت علوفه‌ای علیرغم دقیق‌بودن و غیرقابل اجرا بودن در مناطق وسیع، امری سخت، زمانبر و هزینه‌بر است. این محدودیت‌ها، موجب تمایل به استفاده از روش‌های غیر‌مستقیم مانند سنجش‌ازدور در برآورد عملکرد محصول شده‌است. البته برآورد دقیق عملکرد محصول از طریق سنجش از دور نیز همواره با چالش‌هایی از جمله استفاده از تصاویر و پارامتر‌های تصویری مناسب برای هر منطقه، روبرو است. پژوهش حاضر با هدف افزایش دقت برآورد عملکرد تر ذرت علوفه‌‌ای قبل از رسیدن به تاریخ برداشت محصول در منطقه مورد مطالعه بااستفاده از مدل مانتیث و سنجش ازدور انجام شد. بدین منظور پارامترهای مدل مانتیث مانند ضریب راندمان انرژی جذب‌شده در منطقه مورد مطالعه بهینه گردید و زیست‌توده ذرت علوفه‌ای بااستفاده از اطلاعات ماهواره لندست 8 برآورد و با زیست‌توده اندازه‌گیری‌شده در مزرعه مقایسه شد. میزان عملکرد برآورد‌شده با مدل بهینه‌شده، همبستگی و پراکنش خوبی (85/0=2R) با عملکرد واقعی مزارع نشان داد. نتایج نشان داد که با بهینه‌کردن پارامترهای مدل مانتیث خطای برآورد در مقایسه با بهینه‌نشدن پارامترها در حد قابل قبولی (±10%) کاهش پیدا خواهد کرد. از سوی دیگر، بااستفاده از میانگین درصد ماده خشک بدست‌آمده در اندازه‌گیری‌های مزرعه‌ای، زیست‌توده برآورد‌شده از مدل بهینه‌شده، به عملکرد تر تبدیل شد و بااستفاده از مقادیر NDVI تصاویر ماهواره‌ای در دوره رشد بعد از بیشترین مقدار NDVI ، رابطه خطی با ضریب همبستگی قابل قبول (81/0= 2R) برای برآورد عملکرد تر ذرت علوفه‌ای در منطقه مورد مطالعه ارائه گردید. این نتایج نشان داد که با استفاده از نتایج NDVIیک یا دو تصویر قبل از برداشت محصول (یک تا سه هفته قبل از برداشت) و استفاده از رابطه بدست‌آمده می‌توان عملکرد ذرت علوفه‌ای را با دقت قابل‌قبولی پیش‌بینی کرد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Silage maize yield prediction using satellite data

نویسندگان [English]

  • Samira Amini 1
  • Amin Alizadeh, 2
  • Alireza Faridhosseini 3
  • Mehdi Akbari 4
1 PhD Student of Irrigation and Drainage, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
2 Professor, Department of Water Engineering, Ferdowsi University of Mashhad., Mashhad., Iran
3 Associate Professor of faculty of Water Resources Engineering, Ferdowsi University of Mashhad., Mashhad., Iran
4 Associate Professor of Water Engineering, Agricultural Engineering Research Institute., Alborz., Iran
چکیده [English]

Although direct measurement of Silage maize yield is accurate but is difficult, time-consuming, costly despite, and not applicable in large scale. Due to these limitations, the tendency to use indirect methods has increased such as remote sensing in estimating crop yield. However, accurate estimation of crop yield through remote sensing always faces challenges such as the use of images and image parameters suitable for each region. The aim of this study was to increase the accuracy of estimating the fresh weight of Silage maize before the harvest by using Monteith Model (1972) and remote sensing. The parameters of the Monteith model were optimized such as the energy efficiency coefficient absorbed in the area, and the biomass of Silage maize was estimated using Landsat 8 satellite data and compared with the biomass measured in the field. The estimated yield with the optimized model showed a significant correlation (R2 = 0.85) with the actual yield of the fields. The results showed that the estimation error was reduced to an acceptable level (± 10%) by optimizing the parameters with the Monteith model compared with the none-optimization of the parameters. The corn dry weight estimated by the optimized model was converted to fresh weight yield and then by using the NDVI values of satellite images, after the highest NDVI value, a linear relationship with an acceptable correlation coefficient (R2= 0.81) for fresh weight estimation of fodder corn was presented in during the growing period in the study area. Overall, the yield of Silage maize can be predicted with acceptable accuracy by using NDVI results with one or two pre-harvest images (1-3 weeks before harvest) and using the obtained relationship.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Biomass
  • Monteith Model
  • Landsat 8 images
  • Silage maize
  • NDVI
جرعه نوش، م.ه.، برومند نسب، س.، ناصری، ع.ع.، پاک پرور، م. و تقواییان، ص. 1399. کاربرد شاخص‌های سنجش از دور در تخمین پوشش تاجی، زیست­توده و تاریخ کشت گندم. نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 14 (1): 193-204.
حجازی، س. ع. و مباشری، م. ر. 1398. روشی غیر تخریبی برای برآورد میزان زیست­توده گیاه با استفاده از تصاویر دوربین دیجیتال. نشریه علمی علوم و فنون نقشه‌برداری. 9(3): 1-11.
سید شریفی، ر.، جوانشیر، ع.، شکیبا، م.ر.، گلعذانی، ک.، محمدی، ا. و سید شریفی، ر. 1385. آنالیز ذرت متأثر از سطوح تراکم و دوره‌های مختلف تداخل سورگوم. مجله بیابان. 11(1): 143-156.
عبدلی، م. 1398. بررسی روند تغییرات شاخص‌های فیزیولوژیکی رشد ذرت (Zea mays L.) در تاریخ­های کاشت متفاوت در شرایط آب و هوایی ورامین. فصلنامه علمی پژوهشی دانش زیستی ایران. 14(1): 35-53.
فرشید­نیا، ص. و نصیری، ع. 1397. بررسی پارامترهای هواشناسی و اقلیم (مطالعه موردی: حوضه کرج). کنفرانس ملی عمران و معماری در مدیریت شهری قرن 21.
کوهی چله کران، ن. و دهقانی سانیج، ح. 1396. شبیه‌سازی شاخص سطح برگ ذرت دانه‌ای رقم سینگل کراس 704 در شرایط تنش خشکی. نشریه پژوهش آب در کشاورزی. 31(3): 483-491.
وروانی، ه.، فرهادی بانسوله، ب. و شریفی، م.ع. 1397. ارزیابی شاخص‌های پوشش گیاهی مبتنی بر سنجش از دور در مراحل مختلف رشد برای برآورد زیست­توده ذرت. نشریه تولید گیاهان زراعی. 11(3): 29-41.
ولاشجردی، م.م.، حمزه، س. و مقدسی موشینی دشتگل، ع. 1397. مدل‌سازی عملکرد محصول نیشکر با استفاده از مدلی ترکیبی مبتنی بر داده‌های سنجش ازدور. نشریه پژوهش‌های حفاظت آب و خاک. 25(6): 141-158.
Argolo dos Santos, R., Chartuni Mantovani, E., Filgueiras, R., Inácio Fernandes-Filho, E., Cristielle Barbosa da Silva, A. and Peroni Venancio, L. 2020. Actual Evapotranspiration and Biomass of Maize from a Red–Green-Near-Infrared (RGNIR) Sensor on Board an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Water. 12(9): 2359.‏
Asrar, G., Fuehs, M., Kanemasu, E. T. and Hatfield, J. L. 1984. Estimating absorbed photosynthetic radiation and leaf area index from spectral reflectance in wheat, Agronomy Journal. 1(76):300-306.
Awad, M.M. 2019. Toward precision in crop yield estimation using remote sensing and optimization techniques. Agriculture. 9(3): 54.‏
Bastiaanssen, W.G.M., Menenti, M., Feddes, R.A. and Holtslag, A. A. M. 1998. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL): 1. Formulation. Journal Hydrology. 198–212.
Bastiaanssen, W.G. and Ali, S. 2003. A new crop yield forecasting model based on satellite measurements applied across the Indus Basin, Pakistan. Agriculture, ecosystems and environment. 94(3): 321-340.‏
Calera, A., González-Piqueras, J. and Melia, J. 2004. Monitoring barley and corn growth from remote sensing data at field scale. International Journal of Remote Sensing. 25(1): 97-109.‏
Cai, X.L. and Sharma, B.R. 2010. Integrating remote sensing, census and weather data for an assessment of rice yield, water consumption and water productivity in the Indo-Gangetic river basin. Agricultural Water Management. 97:309-316.
Chaurasiya, G., Saxena, S., Tripathy, R., Chaudhari, K.N. and Ray, S.S. 2017. Semi Physical Approach for Sugarcane Yield Modelling with Remotely Sensed Inputs. Vayu Mandal. 43(1): 11-22.
Claverie, M., Demarez, V., Duchemin, B., Hagolle, O., Ducrot, D., Marais-Sicre, C., Dejoux, J.-F., Huc, M., Keravec, P., Béziat, P., et al. 2012. Maize and sunflower biomass estimation in southwest France using high spatial and temporal resolution remote sensing data. Remote Sens. Environ. 124: 844-857.
Colaizzi, P.D., Evett, S.R., Brauer, D.K., Howell, T.A., Tolk, J.A. and Copeland, K.S. 2017. Allometric method to estimate leaf area index for row crops. Agronomy Journal. 109(3): 883-894.‏
Dong, T., Liu, J., Qian, B., Jing, Q., Croft, H., Chen, J., Wang, J., Huffman, T., Shang, J. and Chen, P. 2017. Deriving Maximum Light Use Efficiency From Crop Growth Model and Satellite Data to Improve Crop Biomass Estimation. Satellite Data to Improve Crop Biomass Estimation. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 10: 104-117.
Durgun, Y. Ö., Gobin, A., Gilliams, S., Duveiller, G., and Tychon, B. 2016. Testing the contribution of stress factors to improve wheat and maize yield estimations derived from remotely-sensed dry matter productivity. Remote Sensing. 8(3): 170.‏
Dwivedi, M., Saxena, S. and Ray, S. S. 2019. Assessment of Rice Biomass Production and Yield Using Semi-Physical Approach and Remotely Sensed Data. International Archives of the Photogrammetry. Remote Sensing and Spatial Information Sciences.‏
Gitelson, A. A. 2019. Remote estimation of fraction of radiation absorbed by photosynthetically active vegetation: generic algorithm for maize and soybean. Remote Sensing Letters. 10(3): 283-291.‏
Gitelson, A.A.; Peng, Y.; Arkebauer, T.J. and Suyker, A.E. 2015. Productivity, absorbed photosynthetically active radiation, and light use efficiency in crops: Implications for remote sensing of crop primary production. Journal of Plant Physiology. 177: 100–109.
Ghasemi, N., Sahebi, M.R. and Mohammadzadeh, A. 2013. Biomass estimation of a temperate deciduous forest using wavelet analysis. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 51(2): 765-776.
Goudriaan, J. 1977. Crop Micrometeorology: A Simulation Study. Centre for Agricultural Publishing and Documentation. Wageningen.
Ji, Z., Pan, Y., Zhu, X., Wang, J. and Li, Q. 2021. Prediction of Crop Yield Using Phenological Information Extracted from Remote Sensing Vegetation Index. Sensors. 21(4): 1406.‏
Johnson, D. M., Rosales, A., Mueller, R., Reynolds, C., Frantz, R., Anyamba, A. and Tucker, C. 2021. USA Crop Yield Estimation with MODIS NDVI: Are Remotely Sensed Models Better than Simple Trend Analyses?. Remote Sensing. 13(21): 4227.‏
Kim, N., Na, S. I., Park, C. W., Huh, M., Oh, J., Ha, K. J. and Lee, Y. W. 2020. An artificial intelligence approach to prediction of corn yields under extreme weather conditions using satellite and meteorological data. Applied Sciences. 10(11): 3785.‏
Laipelt, L., Ruhoff, A. L., Fleischmann, A. S., Kayser, R. H. B., Kich, E. D. M., da Rocha, H. R. and Neale, C. M. U. 2020. Assessment of an automated calibration of the SEBAL algorithm to estimate dry-season surface-energy partitioning in a forest–savanna transition in Brazil. Remote Sensing. 12(7): 1108.‏
Liao, C., Wang, J., Dong, T., Shang, J., Liu, J. and Song, Y. 2019. Using spatio-temporal fusion of Landsat-8 and MODIS data to derive phenology, biomass and yield estimates for corn and soybean. Science of the total environment. 650: 1707-1721.‏
Li, A., Bian, J., Lei, G. and Huang, C. 2012. Estimating the maximal light use efficiency for different vegetation through the CASA model combined with time-series remote sensing data and ground measurements. Remote sensing. 4(12): 3857-3876.
Monteith, J.L. 1972. Solar radiation and productivity in tropical ecosystems. Journal of Applied Ecology. 9: 747-766.
Plénet, D., Mollier, A. and Pellerin, S. 2000. Growth analysis of maize field crops under phosphorus deficiency. II. Radiation-use efficiency, biomass accumulation and yield components. Plant Soil. 224: 259-272.
Tewes, A. and Schellberg, J. 2018. Towards remote estimation of radiation use efficiency in maize using uav-based low-cost camera imagery. Agronomy. 8(2):16.‏ https://doi.org/10.3390/agronomy8020016
Wang, Y., Xu, X., Huang, L., Yang, G., Fan, L., Wei, P., and Chen, G. 2019. An improved CASA model for estimating winter wheat yield from remote sensing images. Remote Sensing. 11(9): 1088.‏ https://doi.org/10.3390/rs11091088
Zheng, Y., Zhang, M., Zhang, X., Zeng, H. and Wu, B. 2016. Mapping winter wheat biomass and yield using time series data blended from PROBA-V 100-and 300-m S1 products. Remote Sensing. 8(10): 824.‏ https://doi.org/10.3390/rs8100824
Zhang, H., Chen, H. and Zhou, G. 2012. The model of wheat yield forecast based on modis-ndvi: a case study of Xinxiang. In Proceedings of the ISPRS Annals of the Photogrammetry. Remote Sensing and Spatial Information Sciences Congress.‏