Modeling of winter wheat yield in the steppe zone of Ukraine using vegetation indices

Authors: Semenova I.G.

Year: 2014

Issue: 15

Pages: 117-124

Abstract

The features of the use of satellite vegetation indices as the normalized vegetation index NDVI and normalized water index NDWI, in the empirical modeling of grain yields were considered. For areas of the steppe zone of Ukraine were built the linear regression models for the winter wheat yield, that uses as predictors the parameters derived from the basic vegetation indices – vegetation conditions index and proposed wet vegetation index. Also used the regional blocking index, which considering the atmospheric circulation conditions at the beginning of the growing season. Verification of the models showed a satisfactory prediction accuracy with sufficiently high of the lead time.

Tags: blocking index; normalized difference vegetation index; yield

Bibliography

  1. Антоненко В.С. Метеорологический мониторинг посевов сельскохозяйственных культур в Украине с применением аэрокосмических методов. – Киев: АртЭК, 2002. – 308 с.
  2. Гребень А.С., Красовская И.Г. Анализ основных методик прогнозирования урожайности с помощью данных космического мониторинга, применительно к зерновым культурам степной зоны Украины // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – 2012. – № 2 (54). – С. 170-180.
  3. Kogan F.N. Droughts of the late 1980s in the United States as derived from NOAA polar orbiting satellite data // Bull. Amer. Met. Soc. – 1995. – Vol. 76, No. 5. – P. 655-668.
  4. Клещенко А. Д. , Найдина Т. А. Динамическая модель продукционного процесса кукурузы с использованием спутниковой информации и методы прогноза урожайности // Метеорология и гидрология. – 2012. – № 12. – С. 88-98.
  5. Dąbrowska-Zielińska K., F. Kogan, Ciołkosz A., Gruszczynska M., Kowalik W. Modelling of crop growth conditions and crop yield in Poland using AVHRR-based indices // Int. J. Remote Sensing. – 2002. – Vol. 23, No. 6. – P. 1109–1123.
  6. Dąbrowska-Zielińska K., Ciołkosz A., Malińska A., Bartold M. Monitoring of agricultural drought in Poland using data derived fromenvironmental satellite images // Geoinformation Issues. – 2011. – Vol. 3, No 1 (3). – P. 87–97.
  7. Kogan F., Adamenko T., Kulbida M. Satellite-Based Crop Production Monitoring in Ukraine and Regional Food Security // Use of Satellite and In-Situ Data to Improve Sustainability. NATO Science for Peace and Security Series C: Environmental Security. – Springer Science+Business Media B.V, 2011. – P. 99-104.
  8. Колотий А.В. Регрессионные модели прогнозирования урожайности озимой пшеницы в Украине // Індуктивне моделювання складних систем. – 2012. – Вип. 4. – С. 92-101.
  9. Коган Ф., Куссуль Н.Н., Адаменко Т.И. та ін. Сравнительный анализ результатов регрессионных и биофизических моделей в задаче прогнозирования урожайности озимой пшеницы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2013. – Т. 10. – № 1. – С. 215-227.
  10. Semenova I.G. Regional atmospheric blocking in the drought periods in Ukraine // Journal of Earth Science and Engineering. – V. 3 (5). – 2013. – P. 341-348.
  11. Семенова І.Г. Використання вегетаційних індексів для моніторингу посух в Україні // Український гідрометеорологічний журнал. – 2014. – Вип. 14. – С. 43-52.
  12. Singh R.P., Roy S., Kogan F. Vegetation and temperature condition indices from NOAA AVHRR data for drought monitoring over India // Int. J. Remote Sensing. – 2003. – Vol. 24, No. 22. – P. 4393-4402.
  13. Gao B.C. NDWI – a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sensing of Environment. – 1996. – Vol. 58. – P. 257-266.
  14. Delbart N., Kergoat L., Le Toan T., L’hermitte J., Picard G. Determination of phenological dates in boreal regions using normalized difference water index // Remote Sensing of Environment.–2005.-Vol. 97 (1). -P. 26-38.
  15. Полевой А.Н. Теория и расчет продуктивности сельскохозяйственных культур. – Л.: Гидрометеоиздат, 1983. – 175 с.
Download full text (PDF)