Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: VCI

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Noise reduction of NDVI time-series: a robust method based on Savitzky-Golay filter

100%

Bojanowski J. , Kowalik W. , Bochenek Z.

tom T. 7, z. 2

13-21

In this paper we briefly present a whole processing chain for the preparation of NDVI 10- day composites derived from NOAA/AVHRR in 1 km2 spatial resolution and then we put strong emphasis on final noise reduction of the NDVI time series. The method of noise reduction is based on the Savitzky-Golay filter, which was introduced by Chen (2004). It increases NDVI values contaminated by unmasked clouds and atmospheric variability. Then, we test the results of noise reduction in NDVI time-series and its influence on Vegetation Condition Index (VCI).

Znormalizowany wskaźnik zieleni (NDVI) otrzymywany ze średnio-rozdzielczych obrazów satelitarnych, jak NOAA/AVHRR, jest od wielu lat szeroko stosowany do monitoringu środowiska. Jednym z takich zastosowań jest modelowanie kondycji i wzrostu roślin oraz prognozowanie plonów. Wykorzystywane w tym celu szeregi czasowe wskaźnika NDVI są obarczone znaczącymi błędami wynikającymi z wpływu atmosfery i geometrii układu Słońce-Ziemia-sensor. Chmury i para wodna występujące w atmosferze pochłaniają promieniowanie podczerwone, co skutkuje zaniżonymi wartościami wskaźnika NDVI. Wpływ ten można zauważyć zarówno w czasie (w szeregach czasowych NDVI), jak również w przestrzeni (na pojedynczych obrazach NDVI). Metoda redukcji szumów w szeregach czasowych NDVI bazująca na filtrze Savitzkiego i Golaya została zaprezentowana i przetestowana na dwunastoletniej bazie NDVI dla terytorium Polski. Zbadany został również wpływ redukcji szumu w NDVI na wskaźnik VCI. W wyniku zastosowanej metody znacznie poprawiła się jakość i wiarygodność szeregów czasowych NDVI i VCI, jak również otrzymano czyste obrazy przydatne przy interpretacji wizualnej.

Agricultural Droughts Monitoring of Aceh Besar Regency Rice Production Center, Aceh, Indonesia – Application Vegetation Conditions Index using Sentinel-2 Image Data

99%

Sugianto , Rusdi M. , Budi M. , Farhan A. , Akhyar

2023

tom Vol. 24, nr 1

159--171

Monitoring the agricultural drought of paddy rice fields is a crucial aspect of preparing for proper action in maintaining food security in Indonesia. The Aceh Province is one of Indonesia’s national rice production centers, especially Aceh Besar Regency; it includes three central districts; Indrapuri, Kuta Cot Glie, and Seulimeum. Satellite-Sentinel 2A data have been tested to monitor the drought levels of around 2,803 Ha in the three districts in this study. This study aimed to determine the drought level in Indrapuri, Kuta Cot Glie, and Seulimeum districts, Aceh Besar Regency’s paddy rice fields using Sentinel-2A data imagery. The vegetation conditions index (VCI) of Sentinel-2 data was utilized to identify a vegetative drought level in the area for the 2018, 2019, 2020, 2021, and 2022 growing seasons. The vegetation inertia index is derived from the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The results show that the VCI looked volatile, but the trendline increased by four percent, from 92.56 in July 2019 to 96.08 in July 2021. Most areas on the dates investigated found that the no drought category was still dominant. The designated data analyzed found that the June 2022 data tend to be distributed to the drought in extreme, severe, moderate, and mild increases compared to the previous data investigated. This figure shows an increasing drought in the study area, and the average drought index is in the category of mild drought. In addition, there has been a trendline decline in the value of NDVI in recent years, causing agricultural land for paddy rice fields to be slightly vulnerable to drought.