Estimación de parámetros de crecimiento de maíz mediante la integración de características ópticas y de radar de apertura sintética en el modelo de nube de agua
Autores: Wang, Yanyan; Wu, Zhaocong; Luo, Shanjun; Liu, Xinyan; Liu, Shuaibing; Huang, Xinxin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Estimación de parámetros de crecimiento de maíz mediante la integración de características ópticas y de radar de apertura sintética en el modelo de nube de agua
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Parámetros de crecimiento del cultivo
índices de vegetación multiespectrales
Información diferencial de radar
Altura de la planta de maíz
Parámetros fenológicos BBCH
Precisión de la estimación
Licencia
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Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Los parámetros de crecimiento del cultivo son la base para la evaluación del estado de crecimiento del cultivo y el rendimiento del mismo. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo de estimación más preciso para los parámetros de crecimiento del maíz combinados con índices de vegetación multiespectrales (VI) y la información diferencial de radar (DRI) derivada de datos SAR. Apuntando a la estimación de la altura de la planta de maíz (H) y los parámetros fenológicos BBCH (Biologische Bundesanstalt, Bundessortenamt e industria química), este estudio comparó las precisiones de estimación de varios índices de vegetación multiespectrales (VI) y los índices VI correspondientes (índice de vegetación corregido por DRI) en la inversión de los parámetros de crecimiento del maíz. Cuando se comparan las precisiones de estimación de cuatro índices de vegetación multiespectrales (NDVI, NDVIre1, NDVIre2 y S2REP), NDVI mostró la menor precisión de estimación, con un error cuadrático medio raíz normalizado (nRMSE) del 20.84% para la altura de la planta, mientras que S2REP mostró la mayor precisión de estimación (nRMSE = 16.05%). Además, NDVIre2 (nRMSE = 16.18%) y S2REP (16.05%) exhibieron una mayor precisión que NDVIre1 (nRMSE = 19.27%). Del mismo modo, para BBCH, los nRMSE de los cuatro índices fueron 24.17%, 22.49%, 17.04% y 16.60%, respectivamente. Esto confirmó que los índices de vegetación multiespectrales basados en las bandas de borde rojo eran más sensibles a los parámetros de crecimiento, especialmente para la banda de borde rojo 2 de Sentinel-2. Los índices de VI construidos fueron más beneficiosos que los índices de VI para mejorar la precisión de estimación de los parámetros de crecimiento del maíz. Específicamente, los nRMSE de los cuatro índices de VI (NDVI, NDVIre1, NDVIre2 y S2REP) disminuyeron al 19.64%, 18.11%, 15.00% y 14.64% para la altura de la planta, y al 23.24%, 21.58%, 15.79% y 15.91% para BBCH, lo que indica que incluso en casos de alta cobertura vegetal, la introducción de características SAR DRI puede mejorar aún más la precisión de estimación de los parámetros de crecimiento. Nuestros hallazgos también demostraron que los índices NDVIre2 y S2REP construidos utilizando información de la banda de borde rojo 2 de Sentinel-2 y características SAR DRI tenían más ventajas para mejorar la precisión de estimación de los parámetros de crecimiento del maíz.
Descripción
Los parámetros de crecimiento del cultivo son la base para la evaluación del estado de crecimiento del cultivo y el rendimiento del mismo. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo de estimación más preciso para los parámetros de crecimiento del maíz combinados con índices de vegetación multiespectrales (VI) y la información diferencial de radar (DRI) derivada de datos SAR. Apuntando a la estimación de la altura de la planta de maíz (H) y los parámetros fenológicos BBCH (Biologische Bundesanstalt, Bundessortenamt e industria química), este estudio comparó las precisiones de estimación de varios índices de vegetación multiespectrales (VI) y los índices VI correspondientes (índice de vegetación corregido por DRI) en la inversión de los parámetros de crecimiento del maíz. Cuando se comparan las precisiones de estimación de cuatro índices de vegetación multiespectrales (NDVI, NDVIre1, NDVIre2 y S2REP), NDVI mostró la menor precisión de estimación, con un error cuadrático medio raíz normalizado (nRMSE) del 20.84% para la altura de la planta, mientras que S2REP mostró la mayor precisión de estimación (nRMSE = 16.05%). Además, NDVIre2 (nRMSE = 16.18%) y S2REP (16.05%) exhibieron una mayor precisión que NDVIre1 (nRMSE = 19.27%). Del mismo modo, para BBCH, los nRMSE de los cuatro índices fueron 24.17%, 22.49%, 17.04% y 16.60%, respectivamente. Esto confirmó que los índices de vegetación multiespectrales basados en las bandas de borde rojo eran más sensibles a los parámetros de crecimiento, especialmente para la banda de borde rojo 2 de Sentinel-2. Los índices de VI construidos fueron más beneficiosos que los índices de VI para mejorar la precisión de estimación de los parámetros de crecimiento del maíz. Específicamente, los nRMSE de los cuatro índices de VI (NDVI, NDVIre1, NDVIre2 y S2REP) disminuyeron al 19.64%, 18.11%, 15.00% y 14.64% para la altura de la planta, y al 23.24%, 21.58%, 15.79% y 15.91% para BBCH, lo que indica que incluso en casos de alta cobertura vegetal, la introducción de características SAR DRI puede mejorar aún más la precisión de estimación de los parámetros de crecimiento. Nuestros hallazgos también demostraron que los índices NDVIre2 y S2REP construidos utilizando información de la banda de borde rojo 2 de Sentinel-2 y características SAR DRI tenían más ventajas para mejorar la precisión de estimación de los parámetros de crecimiento del maíz.