Information on the area and spatial distribution of paddy rice fields is needed for trace gas emission estimates, management of water
resources, and food security. Paddy rice fields are characterized by an initial period of flooding and transplanting, during which period open
canopy (a mixture of surface water and rice crops) exists. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor onboard the
NASA EOS Terra satellite has visible, near infrared and shortwave infrared bands; and therefore, a number of vegetation indices can be
calculated, including Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI) and Land Surface Water Index
(LSWI) that is sensitive to leaf water and soil moisture. In this study, we developed a paddy rice mapping algorithm that uses time series of
three vegetation indices (LSWI, EVI, and NDVI) derived from MODIS images to identify that initial period of flooding and transplanting in
paddy rice fields, based on the sensitivity of LSWI to the increased surface moisture during the period of flooding and rice transplanting. We
ran the algorithm to map paddy rice fields in 13 provinces of southern China, using the 8-day composite MODIS Surface Reflectance
products (500-m spatial resolution) in 2002. The resultant MODIS-derived paddy rice map was evaluated, using the National Land Cover
Dataset (1:100,000 scale) derived from analysis of Landsat ETM+ images in 1999/2000. There were reasonable agreements in area estimates
of paddy rice fields between the MODIS-derived map and the Landsat-based dataset at the provincial and county levels. The results of this
study indicated that the MODIS-based paddy rice mapping algorithm could potentially be applied at large spatial scales to monitor paddy rice
agriculture on a timely and frequent basis.
ข้อมูลของบริเวณที่มีมิติและการจัดจำหน่ายของนาข้าวนาข้าวเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการบริหารจัดการงบประมาณการลดการปลดปล่อยก๊าซร่องรอยของน้ำ
ทรัพยากรและการรักษาความ ปลอดภัย อาหาร นาข้าวนาข้าวมีลักษณะโดยช่วงแรกของน้ำท่วมและกล้าในระหว่างช่วงเวลาซึ่งช่วงเวลาเปิดให้บริการ
ม่านประดับ(การผสมผสานกันระหว่างความเป็นน้ำบนผิวจราจรและพืชผลข้าว)มีอยู่แล้วความละเอียด ภาพ ระดับปานกลาง spectroradiometer (ขบวนการ LePens ในฝรั่งเศส, Fortuyns )เซนเซอร์ที่ติดตั้ง EOS Terra สัญญาณดาวเทียมออนบอร์ดของ NASA
ซึ่งจะช่วยให้มีความถี่อยู่ใกล้กับอินฟราเรดและคลื่นสั้นอินฟราเรดและมองเห็นได้ชัดเจนดังนั้นหมายเลขของดัชนีพันธุ์ไม้สามารถ
ซึ่งจะช่วยคำนวณรวมถึงความแตกต่างเทียบพันธุ์ไม้ดัชนี( ndvi )เพิ่มมากขึ้นพืชดัชนี(มีเอวี)และการใช้ที่ดินบนพื้นผิวน้ำดัชนี
( lswi )ที่มีความสำคัญกับความชื้นดินและน้ำใบ ในการศึกษาวิจัยนี้เราพัฒนาขึ้นมาอัลกอริธึมการทำแผนที่ข้าวนาข้าวที่ใช้เวลาของพันธุ์ไม้ดัชนี
สาม( lswi มีเอวีและ ndvi )ที่ได้จาก ภาพ ขบวนการ LePens ในฝรั่งเศส, Fortuyns เพื่อระบุช่วงเวลาซึ่งเป็นช่วงแรกของน้ำท่วมและกล้าในนาข้าว
นาข้าวที่ใช้ความไวของ lswi เพื่อความชุ่มชื้นบนพื้นผิวที่เพิ่มขึ้นในช่วงที่ข้าวของและน้ำท่วมกล้า เรา
วิ่งนาข้าวอัลกอริธึมการแผนที่นาข้าวใน 13 จังหวัดใน ภาค ใต้ของประเทศจีนโดยใช้ 8 - วันแบบคอมโพสิตขบวนการ LePens ในฝรั่งเศส, Fortuyns พื้นผิว reflectance
สินค้า(ความละเอียดของตำแหน่ง ภาพ 500 - ม.)ในปี 2002 แผนที่ขบวนการ LePens ในฝรั่งเศส, Fortuyns ข้าวนาปรังที่ได้ผลที่ได้รับการประเมินโดยใช้ชาติแผ่นดินฝาครอบ
dataset ( 1100 , 000 )ที่ได้จากการวิเคราะห์ของ landsat etm ภาพ ใน 1999/2000 มีข้อตกลงที่เหมาะสมในพื้นที่ประเมิน
ของนาข้าวนาข้าวระหว่างแผนที่ขบวนการ LePens ในฝรั่งเศส, Fortuyns - ที่นำมาใช้และ dataset landsat - ซึ่งใช้ได้ในระดับเขตและจังหวัด ผลที่ได้จากนี้
ตามมาตรฐานการศึกษาระบุว่าอัลกอริธึมการทำแผนที่ขบวนการ LePens ในฝรั่งเศส, Fortuyns ข้าวนาปรังซึ่งใช้ที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในเครื่องชั่งน้ำหนักช่องขนาดใหญ่ในการตรวจสอบนาข้าวข้าว
ซึ่งจะช่วยเกษตรบนพื้นฐานตามเวลาและความถี่ที่อาจทำให้เกิดความเสียหาย
การแปล กรุณารอสักครู่..