Growth profile based crop yield models: A case study of large area wheat yield modelling and its extendibility using atmospheric corrected NOAA AVHRR data
Notice bibliographique
Résumé
Wheat growth profile based yield models for 12 districts of Punjab State and 16 districts of Haryana State have been developed using the normalised difference vegetation index (NDVI) derived from NOAA-11 AVHRR data of the 1993-94 cropping season. Atmospheric normalisation of AVHRR data was performed prior to deriving district-level area weighted average NDVI (AWANDVI). The invariant growth profile model suggested by Badhwar was fitted and spectral emergence date, maximum vegetative vigour, peak day value of profile, growth rate and senescence rate, area under the curve, etc. were derived. These parameters were related to the reported district-level wheat yields using multiple regression analysis. A field study was also conducted using a handheld spectro-radiometer at the research station of Punjab Agricultural University (PAU), Ludhiana. From this field experimental data, wheat growth profile parameters were derived which were compared with satellite based parameters. Inversion of the models was carried out to evaluate the results by comparing the reported and predicted wheat yields. The results indicate highly significant fitting of the NDVI profile to the Badhwar model as indicated by multiple linear correlation coefficients and Fisher test. A significant relationship between district-level wheat yields and fractional area under the curve was also observed. The overall correlation of 0.82 for Punjab and Haryana states was obtained between reported yield and growth profile derived parameters. Atmospheric normalisation resulted in improvement of prediction model statistics ( R increased from 0.42 to 0.86). Evaluation of the models indicated that 10 out of 16 districts of Haryana State and 9 out of 12 districts of Punjab State showed relative deviations within 10% between reported and model predicted wheat yields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».