研究人員開發了能即時提供農作物生產力數據的估算方法
2020/06/15 @國際
摘要
美國伊利諾大學研究團隊研發出新式作物生產力即時評估演算法，應用兩顆衛星所產生的表面反射率數據以及開發兩款演算法，進而推估農業用地的葉面積指數，得出地區農作生產數據；同時研究團隊也與農民合作，在田間架設網路攝影機以便於地面監測與紀錄。研究證實衛星與演算法的計算數據與田間監測數據吻合。
示意圖
美國伊利諾大學自然資源與環境科學系（NRES）的科學家們在伊利諾州玉米種植協會成員的幫助下，開發了一種能即時估算作物生產力的新方法。研究者表示，在以前能利用的衛星空間、時間分辨數據大多數都相當粗糙，但我們能藉由新的衛星技術來估計作物的產力和穀物產量，該數值又稱為葉面積指數（leaf area index, LAI）。此研究結合了野外測量，獨特的野外網路攝影鏡頭以及高清晰度的衛星數據，目的在於提高估算伊利諾州及其他地區農作物生產力的準確率。【延伸閱讀】無人機及衛星遙測在公衛醫療方面的應用
研究員利用測量兩顆不同的衛星所反射回地球的光所產生的表面反射率數據，用以估算農業用地的葉面積指數。這種利用兩顆衛星收集數據的方法，代表了老式衛星遙測技術的重大突破，不但能每天返回到地球上方同一地點，還可以精細(3公尺至30公尺的分辨率)的方式看到地球。由於衛星遙測數據不能直接轉換為LAI數值，為此研究小組開發了兩種不同的數學演算法來轉換表面反射率，在開發估算LAI值的演算法時，科學家們與伊利諾州農民合作，在全州36個玉米田中安裝了網路攝影機，以提供連續地面監測紀錄，而攝影機的影像提供了詳細的地面實地訊息，用來使衛星遙測數據得出的LAI估算值更加完善。實驗結果顯示，兩種演算法所估算的LAI數值與研究員的地面數據相當吻合，這結果意味著該方法可利用外太空所提供的訊息，即時估算世界上任何地點的LAI數值，衛星遙測方法可以檢測出產量欠佳的區域，在不久的將來能向農民提供即時數據，讓他們能透過養分管理，農藥施用等方式來改善作物的種植情形。
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