An inclusive approach to crop soil moisture estimation: Leveraging satellite thermal infrared bands and vegetation indices on Google Earth engine
Notice bibliographique
Résumé
Soil moisture estimation is critical for environmental and agricultural sustainability, with its spatial and temporal variation playing a key role in drought monitoring and understanding climate change. The region of Prince Edward Island (PEI), Atlantic Canada's largest potato producer, is facing irregular precipitation patterns that stress crop water supplies. This study aims to estimate field-scale soil moisture utilizing satellite-based reflective and thermal infrared bands from Landsat-8 Operational Land Imager (OLI)/Thermal Infrared Sensor (TIRS) and Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) over the cloud-based Google Earth Engine (GEE) platform. The GEE data catalog's pre-processed data endured to calculate various indicators for the agricultural seasons of 2021 and 2022 across three designated plots: A, B, and C. The indicators are land surface temperature (LST), normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference water index (NDWI), and normalized difference moisture index (NDMI). NDVI and LST were used to calculate the soil moisture index (SMI), representing the real-time soil moisture at the field scale. The soil moisture data was validated using in situ measurements. The analysis showed good Root Mean Square Error values of 1.43 % (Plot A), 2.12 % (Plot B), and 2.60 % (Plot C). A weak negative association between LST and NDVI was noticed in the study, with R² values of 0.25, 0.38 and 0.26 for Plots A, B and C, respectively. As the LST rises, vegetation declines due to the elevated temperatures in the study area. Second, a significant (p < 0.05) negative correlation (R 2 =1) existed between SMI and LST in both the 2021 and 2022 seasons, showing a decrease in the top layer soil moisture with LST. The NDWI exhibited a significant inverse correlation with soil moisture, while NDMI and NDVI are effective predictors. Hence, based on the current study, optical and thermal remote sensing offers valuable insights into soil moisture dynamics and can be a good tool for irrigation control and water conservation. • Used thermal/optical indices to estimate soil moisture in potato crops via remote sensing. • Combined SMI, NDVI, NDMI, NDWI, and LST for soil moisture quantification. • Used Landsat 8 OLI/TIRS and MODIS imagery for soil moisture data collection. • Validated soil moisture with satellite data and in situ measurements over two seasons. • Achieved high accuracy with low RMSE, confirming the effectiveness of indices for moisture prediction.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».