Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  znormalizowany wskaźnik różnicy wegetacji
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Groundwater can serve as an alternative measure to solve the scarcity in perennial water sources. In this perspective, a study has been carried out in Phuentsholing, Bhutan, for demarcating the most probable zone for groundwater source by an integrated application of geospatial and geophysical survey. The seven contributing factors (i.e. geology, geomorphology, drainage, landuse landcover (LULC), normalized difference vegetation index (NDVI), lineament, and slope are evaluated. Subsequently, an Analytic Hierarchy Process (AHP) is also carried out to normalize the weightage and rank of the individual factors, which are further overlaid using the Weighted Index Overlay (WIO) algorithm. The resultant groundwater potential was categorized into: extremely high (0.7%), high (54%), moderate (12.5%), low (21%), and extremely low (12%) potential zones. Each of this category is further validated by Vertical Electrical Sounding (VES-3) using Schlumberger electrode configuration and identified the most probable groundwater exploration zones towards the south-western parts of the study area. Thus, the study emphasizes on significant role of remote sensing and geographic information system (GIS) in aggregation with the geophysical and statistical measures to delineate the most probable location for groundwater resources in the Himalayan region.
EN
Using the data of the remote sensing the Earth, new opportunities in assessing the state of agricultural crops and yield forecasting have been considered. In addition to the above-ground information, as shown by numerous studies conducted earlier, most parameters of the germination and development of agricultural crops can be restored and used from satellite images. Thanks to the software product “Land Viewer”, which enables pictures to be taken from Landsat 4, 5, 7, 8, Sentinel 2 and Terra satellites, and it will provide improving the model and assessment of the biomass potential of agricultural crops. The data obtained from remote sensing during the cropping season, show the information on the condition of agricultural crops sown according to the vegetation stages (photosynthesis process) in crops. At various levels of development, in terms of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), the seasonal pattern of crops photosynthesis is well reflected, which is associated with the above-ground biomass. The results have been presented in the current model of crop yield forecasting. The improved forecasting model enables significant increases in the economic efficiency of the research, and ensure the accuracy of the data on the physiological processes of agricultural crops, yields, and efficiency of obtaining the data on the research object.
PL
Jak pokazują liczne badania, większość parametrów kiełkowania oraz stan rozwoju upraw rolnych można określić na podstawie zdjęć satelitarnych. W artykule wskazano nowe możliwości oceny stanu upraw rolnych i prognozowania plonów z użyciem danych teledetekcyjnych. Zastosowano do tego celu oprogramowanie „Land Viewer”, które umożliwia wykorzystanie zdjęć z satelitów Landsat 4, 5, 7, 8, Sentinel 2 i Terra oraz poprawę modelu i ocenę potencjału biomasy upraw rolnych. Dane uzyskane za pomocą teledetekcji podczas sezonu upraw dostarczają informacji o stanie roślin na różnych etapach wegetacji (proces fotosyntezy). Na różnych poziomach rozwoju, ocenianego na podstawie znormalizowanego wskaźnika różnicy wegetacji (NDVI), dobrze odzwierciedla się sezonowość fotosyntezy upraw, co jest związane z biomasą nadziemną. Wyniki zostały przedstawione w obecnie stosowanym modelu prognozowania plonów. Ulepszony model prognozowania pozwala na znaczne zwiększenie efektywności ekonomicznej badań, a także zapewnia większą dokładność danych o procesach fizjologicznych upraw rolnych, plonach oraz wydajności produkcji w obiekcie badawczym.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.