HL. STRÁNKA     HOME                < BACK      < ZPĚT

HLAVINKA Petr, MEITNER Jan, LUKAS Vojtěch, SEMERÁDOVÁ Daniela, TRNKA Miroslav
(CzechGlobe – Ústav výzkumu globální změny AV ČR, v. v. i., Brno)

Předpověď krajských výnosů cukrové řepy v České republice na základě dat družicového snímkování
Predictions of Regional Sugar Beet Yields in Czech Re­pub­lic from Satellite Imagery


The study presents a currently available method for estimating of sugar beet regional (at NUTS 3 level) yields using remote sensing. A model was derived based on the NDVI, EVI and EVI2 vegetation indices from the MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor aboard the Terra satellite and it was then used in the Czech Republic. The first relevant regional yields estimates could be available in June. The predictions can be further refined in the course of the season based on the recorded data up to mid-August with the relative error around 10% for majority of regions; for example in the case of the drought-prone South Moravian Region this error is less than 6%. Some of the advantages of this approach are its complete independence of ground observations and the possibility to map large areas. The results sug­gest that this process can offer a valuable parallel tool to traditional practices such as plant sampling and evaluation of agrometeorological conditions, including the availability of soil moisture and the occurrence of drought episodes.

Key words: vegetation indices, satellite imagery, MODIS, drought, monitoring.


Studie ukazuje současnou dostupnou metodu pro odhad krajských výnosů cukrové řepy pomocí dálkového průzkumu Země. Konkrétně byl na základě vegetačních indexů NDVI, EVI a EVI2 pocházejících ze senzoru MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) umístěného na družici Terra vyvinut model, který byl následně použit pro Českou republiku. První relevantní predikce krajských výnosů lze očekávat v červnu. Předpovědi mohou být průběžně aktualizovány podle zaznamenaných dat až do poloviny srpna, kdy je relativní chyba předpovědí okolo 10 % pro většinu krajů a např. pro Jihomoravský kraj, který trpí častým suchem, je to méně než 6 %. Mezi výhody prezentovaných odhadů patří nezávislost na pozemních pozorováních a možnost mapovat rozsáhlá území. Výsledky ukazují, že tento postup nabízí validní paralelní nástroj k tradičním postupům, jako jsou vzorkování porostů nebo hodnocení vývoje agrometeorologických podmínek včetně dostupnosti půdní vláhy a výskytu epizod sucha.

Klíčová slova: vegetační indexy, družicové snímkování, MODIS, sucho, monitoring.

Listy cukrov. řepař., 134, 2018 (7–8): 234–239.

full text (PDF)

NAVRCHOLU.cz