Assessment of Wheat Straw Cover and Yield Performance in a Rice-Wheat Cropping System by Using Landsat Satellite Data
Notice bibliographique
Résumé
Proper straw cover information is one of the most important inputs for agroecosystem and environmental modeling, but the availability of accurate information remains limited. However, several remote-sensing (RS)-based studies have provided a residue cover estimation and provided spatial distribution mapping of paddy rice areas in a constant field condition. Despite this, the performance of rice crops with straw applications has received little attention. Furthermore, there are no methods currently available to quantify the wheat straw cover (WSC) percentage and its effect on rice crops in the rice-wheat cropping region on a large scale and a continuous basis. The novel approach proposed in this study demonstrates that the Landsat satellite data and seven RS-based indices, e.g., (i) normalized difference vegetation index (NDVI), (ii) Normalized difference senescent vegetation index (NDSVI), (iii) Normalized difference index 5 (NDI5), (iv) Normalized difference index 7 (NDI7), (v) Simple tillage index (STI), (vi) Normalized difference tillage index (NDTI), and (vii) Shortwave red normalized difference index (SRNDI), can be used to estimate the WSC percentage and determine the performance of rice crops over the study area in Changshu county, China. The regression model shows that the NDTI index performed better in differentiating the WSC at sampling points with a coefficient of determination (R2 = 0.80) and root mean squared difference (RMSD = 8.46%) compared to that of other indices, whereas the overall accuracy for mapping WSC was observed to be 84.61% and the kappa coefficient was κ = 0.76. Moreover, the rice yield model was established by correlating between the peak NDVI values and rice grain yield collected from ground census data, with R2 = 0.85. The finding also revealed that the highest estimated yield (8439.67 kg/ha) was recorded with 68% WCS in the study region. This study confirmed that the NDVI and NDTI algorithms are very effective and robust indicators. Also, it can be strongly concluded that multispectral Landsat satellite imagery is capable of measuring the WSC percentage and successively determines the impact of different WSC percentages on rice crop yield within fields or across large regions through remote sensing (RS) and geographical information system (GIS) techniques for the long-term planning of agriculture sustainability in rice-wheat cropping systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».