使用高空间分辨率时间序列卫星图像进行季节内日本的估计
Nan Li1, Todd H Skaggs2, Elia Scudiero1,2
1Environmental Sciences, University of California, Riverside, CA 92521, USA.
Sensors (Basel, Switzerland)
|April 12, 2025
概括
高分辨率卫星图像,特别是SkySat,准确地预测了季节早期日本南瓜产量. 这项技术有助于小型农场优化作物管理和资源使用.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 农作物监测 农作物监测
背景情况:
- 传统的产量预测方法是劳动密集型的.
- 遥感提供高效的,空间广泛的作物数据.
- 日本南瓜产量预测缺乏广泛的研究.
研究的目的:
- 评估高分辨率卫星图像用于早期日本南瓜产量预测.
- 比较卫星平台 (哨兵-2,星球望远镜,天空卫星).
- 使用植被指数确定产量预测的最佳时间.
主要方法:
- 使用了标准化差异植被指数 (NDVI) 和土壤调整植被指数 (SAVI).
- 在加利福尼亚州霍利斯特收集了2022-2023年生长季节的数据.
- 使用皮尔森相关系数分析了植被指数和产量之间的相关性.
主要成果:
- 与Sentinel-2和PlanetScope相比,SkySat的图像显示出更高的性能 (R2 = 0.75-0.76),与Sentinel-2和PlanetScope相比.
- 种植后29-76天就观察到与产量有很强的相关性.
- 早期的预测与果实发育前的密集作物树冠阶段相关.
结论:
- 高分辨率卫星图像对于季内产量估计是有效的.
- 早期发现收益率的变化,可以及时进行管理干预.
- 这种方法特别有利于小规模农场提高效率.


