Využití dálkového průzkumu pro odhad výnosů zemědělských plodin

Bc. Eva Rosendorfská

Master's thesis

The use of remote sensing for estimating crop yield

Abstract:

Znalost výnosů plodin, s dostatkem času ještě před sklizní, je zásadní pro řízení zemědělských podniků nebo pro národní zemědělskou politiku. Spektrální charakteristiky, poskytované dálkovým průzkumem, které mají prostorové i časové rozlišení, umožňují odhad výnosů ze zemědělských polí. Cílem práce bylo otestovat možnosti vzniku predikce výnosu sklizně. Studie byla zaměřena na tři hlavní plodiny v České republice: ječmen jarní, pšenice ozimá a řepka olejná. Na odhad výnosu plodin byly shromážděny údaje ze 14 okresů, které představují oblasti s více intenzivním zemědělstvím a zahrnují i různé klimatické, topografické a půdní podmínky. Jako hlavní zdroj dat pro tuto práci byla série snímků pocházejících z MODIS ze satelitu Terra za období 2001–2014. Byly analyzovány dva vegetační indexy, NDVI a EVI z 16denních kompozitu s prostorovým rozlišením 250 m. Ve většině případů se ukázalo, že EVI dosahuje vyšší korelace s výnosy plodin, což může být vysvětleno negativním efektem nasycení u NDVI.

Abstract:

Knowledge og the crop yield with sufficient lead time prior to harvest is crucial for the farm management or national agro-food policy. Spectral characteristics provided by satellite based remote sensing have both spatial and temporal resolution which allow crop yields from agricultural fields. The aim of this thesis was to test feasibility of developing crop yield. The study was focused on three major crops in the Czech Republic: spring barely, winter wheat and oilseed rape. The crop yield data were collected from 14 districts that represent regions with more intensive agricultural production and include a variety of climate, topographic and soil conditions. As a main data source for this thesis was series of digital images acquired by MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometr) aboard Terra satellite from 2001-2014 period. Were analyzed two vegetation idices NDVI (Noramized Difference Vegetation Index) and EVI (Enhanced Vegetation Index) from the 16-days composite product with a spatial resolution of 250 m. In most cases, EVI showed higher correlations to the crop yied, which can be explained due to the negative saturation effect of NDVI.

Keywords

EVI, MODIS, dálkový průzkum, vegetační indexy, NDVI

Keywords

remote sensing, vegetation indices, EVI, NDVI

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 26. 4. 2018

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Vojtěch Lukas, Ph.D.

Mendel University in Brno

Faculty of AgriSciences

Master programme / field:
Agricultural Specialization / Agroecology