REMOTE SENSING DATA USING IN CROP YIELD ASSESSMENT OF THE NORTH KAZAKHSTAN REGION
Keywords:
vegetation period, vegetation index, plant condition index, hydrothermal coefficient, productive soil moistureAbstract
The article presents the possibility of using remote sensing data to assess crop yields. The work was carried out using predictors obtained from the 8-day surveys of Terra satellites of The US National Aeronautics and Space Administration and weather stations. In the course of the work, multidimensional regression equations were compiled for the regions of the North Kazakhstan region with the forecast of grain yield for 2018 and 2019, and the possibility of using satellite data was determined. As a result of the forecast work with the collected equations, the average relative error of the forecast for 2018 was 1,6 C / ha or 9 %, and the relative error of the forecast for 2019 was 2,2 C/ha or 12 %
References
Агроклиматические ресурсы Северо-Казахстанской области: научноприкладной справочник / Под ред. С.С. Байшоланова – Астана, 2017. – 125 с.
АПК Информ. Казахстан на мировом рынке зерна. [Электрон. ресурс]. – 2006 URL. https://www.apk-inform.com/ [дата обращения 17.10.2019].
Клещенко А.Д., Вирченко О.В., Савицкая О.В. Методы оценки урожайности зерновых культур и ее пространственного распределения на основе агрометеорологических и спутниковых данных / Вопросы радиометеорологии, 2013 – С. 305-315.
Клещенко А.Д., Лебедева В.М., Найдина Т.А., Савицкая О.В. Использование спутниковой информации MODIS в оперативной агрометеорологии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Институт космических исследований Российской академии наук, 2015. – Т. 12. – № 2. – С. 143-154.
Клещенко А.Д., Савицкая О.В., Технология ежедекадной оценки урожайности зерновых культур по спутниковой и наземной агрометеорологической информации. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса Институт космических исследований Российской академии наук, 2011. – Т. 8. – № 1. – С. 178–182.
Курбанов Э.А., Воробьев О.Н., Губаев А.В., Лежнин С.А., Полевщикова Ю.А. Оценка точности и сопоставимости тематических карт лесного покрова разного пространственного разрешения на примере Среднего Поволжья // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Институт космических исследований Российской академии наук, 2016. – Т. 13. – № 1. – С. 36–48.
Полищук Ю.М., Хамедов В.А., Русакова В.В. Дистанционные исследования воздействия факельного сжигания попутного газа на лесорастительный покров нефтедобывающей территории с использованием вегетационного индекса // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса Институт космических исследований Российской академии наук, 2016. – Т. 13. – № 1. –С. 61–69.
Сладких Л.А., Сапрыкин Е.И., Захватов М.Г., Сахарова Е.Ю. Технология мониторинга состояния посевов по данным дистанционного зондирования Земли на юге Западной Сибири – ГЕОМАТИКА, 2016 – №2 – С. 39-48.
Терехов А.Г., Кауазов А.М. Подспутниковый MODISориентированный анализ информативности вегетационных индексов в задаче описания состояния яровой пшеницы Северного Казахстана // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2007. – Выпуск 4. – Т. 2. – С. 352-357.
Хайбрахманов Т., Геоинформационные сервисы космического мониторинга сельскохозяйственных земель // Земельные отношения и землеустройство. – 2016. – МСХЖ №4. – С. 9-12.
Aqua Earth-observing satellite mission.[Электрон. ресурс]. – URL.https://aqua.nasa.gov/ [дата обращения 17.10.2019].
Huete A.R., Justice C. MODIS vegetation index (MOD13) algorithm theoretical basis document. Ver. 3. 1999
Landsat Science.[Электрон. ресурс]. – URL. https://landsat.gsfc.nasa.gov/[дата обращения 17.10.2019].
Liu, W.T. and F.N. Kogan, 1996: Monitoring regional drought using the Vegetation Condition Index. International Journal of Remote Sensing, 17(14): 2761–2782.
MODIS Web.[Электрон. ресурс]. – URL. https://modis.gsfc.nasa.gov/[дата обращения 17.10.2019].
Sentinel Online. [Электрон. ресурс]. – URL. https://sentinel.esa.int/web/sentinel/home [дата обращения 17.10.2019].
Terra: the EOS Flagship. [Электрон. ресурс]. – URL. https://terra.nasa.gov/ [дата обращения 17.10.2019].
