Integration of satellite imagery and in situ soil moisture data for estimating irrigation water requirements
Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing images provide a reliable approach to monitor crop physiological development and can be used to assess crop evapotranspiration (ETc) and irrigation water requirements (IWR). This study compared the suitability of multispectral images acquired from Unmanned Aerial Vehicles (UAV-MSI), PlanetScope, and Sentinel-2A & 2B satellite platforms for estimating ETc. It integrated this ETc data with in situ soil moisture data to estimate IWR of field gown tomato crops (Lycopersicum esculentum) in southeastern Canada. The experimental field was divided into three (3) blocks, and irrigation scheduling consisted of 100, 80, and 60% of soil's field capacity, corresponding to three irrigation regimes. Plants were selected from each of the three blocks, through a systematic grid sampling approach. The sampled plants were georeferenced and identified in the images. Normalized difference vegetation indices (NDVI) obtained from the remote sensing platforms were evaluated for estimating the crop consumptive coefficient and ETc. The ETc predicted from satellite images were compared with estimates of ETc obtained from the FAO 56 Penman-Monteith module of the AquaCrop model. ETc maps from Sentinel-2 were combined with soil moisture data to predict IWR. The results indicate a significant difference in average NDVI values obtained from the UAV-MSI (0.87 ± 0.03) and satellite platforms (0.71 ± 0.03 and 0.82 ± 0.05, for PlanetScope and Sentinel-2, respectively), which suggests that the UAV-MSI overestimated the field NDVI values. There was a good agreement between Kc and NDVI values extracted from satellite images, with R2 = 0.98, p < 0.001, for Sentinel-2 and R2 = 0.78, p < 0.001, for PlanetScope. ETc values estimated from Sentinel-2 satellite platform were closely corroborated with AquaCrop model (with R2 = 0.94; p < 0.01), which shows the suitability of Sentinel-2 imagery for assessing crop canopy cover and IWR at the field scale. The amount of irrigation water that the grower applied using micro-drip irrigation system (342 and 416 mm in 2017 and 2018 growing seasons, respectively) exceeded the estimated IWR (165 and 199 mm in 2017 and 2018 growing seasons, respectively), which suggests that the field was over-irrigated. This study has shown the practicality of integrating soil moisture measurements and remotely sensed crop parameters for mapping actual irrigation requirements. It indicates a significant progress towards the development of a near real-time approach for supporting precision irrigation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».