Biophysical Parameters and Actual Evapotranspiration of Bean Culture by Means of Remote Sensing
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural irrigation is involved in an important chain that involves all sectors of the economy, either directly, by increasing food production, or indirectly, by withdrawing large amounts of fresh water. The relevance of this theme forces the search for alternatives to make water use as rational as possible. Evapotranspiration estimation methods based in remote sensing, such as the SAFER (Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving) model, become extremely relevant in these scenarios, since it is possible to estimate this parameter in large scales. Therefore, the aim of this research was to apply the SAFER model in the estimation of bean crop actual evapotranspiration using Landsat-8 satellite image data. One of the parameters used as input in the SAFER model is the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), which presented a coefficient of determination (r²) equal to 0.80 when compared to the crop coefficient. The actual evapotranspiration (ETa) estimated by the SAFER model were compared to the FAO 56 model estimates for later correlation between the models. This information is expected to assist the producer in a better management of water resources used in irrigation. The correlation between the two models presented a relevant coefficient of determination (r2 = 0.73), representing the potential of the SAFER model in relation to the FAO model 56.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».