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【24h】

Modelo agrometeorológico-espectral de estimativa de rendimento de gr?os de trigo no Rio Grande do Sul

机译:Rio Grande Do Sul中小麦研磨产量估算的Agrometeo光谱模型

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摘要

Este trabalho teve como objetivo construir uma regress?o linear múltipla, empregando variáveis agrometeorológicas e espectrais, para estimativa de rendimento de gr?os de trigo, em municípios pertencentes à regi?o de atua??o da Cooperativa Cotrijal (norte do Rio Grande do Sul). Para isso, foram empregados dados de rendimento (1991 a 2006), dados agrometeorológicos mensais (1991 a 2006) e dados espectrais (imagens NDVI/MODIS, 2000 a 2006). Foi analisada existência de aumento significativo no rendimento de gr?os, decorrente da incorpora??o de novas tecnologias (tendência tecnológica). Para escolha das variáveis independentes da regress?o linear, foi analisada a correla??o dos dados agrometeorológicos e espectrais com os dados de rendimento. Definidas as variáveis, foi construída uma regress?o linear múltipla de estimativa de rendimento de gr?os de trigo. Os resultados mostraram que n?o houve aumento significativo no rendimento de gr?os de trigo da Cotrijal, no período analisado. Foram escolhidas as seguintes variáveis independentes para constru??o da regress?o linear múltipla: precipita??o pluvial (outubro), índice de dano por geadas (setembro), graus-dia (acumulados de maio a outubro) e índice de vegeta??o por diferen?a normalizada (integrado de junho a outubro). As regress?es lineares múltiplas apresentaram resultados satisfatórios, com erros de estimativa inferiores a 10%, na maior parte dos anos analisados. As características de precis?o, fácil execu??o e baixo custo das regress?es apontaram para possibilidade de uso conjunto de dados agrometeorológicos e espectrais, na estimativa de rendimento de gr?os de trigo. Mais estudos s?o necessários para verifica??o dos resultados dos modelos, quando da incorpora??o de uma série mais longa de dados espectrais.
机译:这项工作旨在建立一个多重线性的回归,雇用农业仪器和光谱变量,以估算小麦磨削产量,属于合作县(Rio Grande Southern北部)的市内。为此,利用产量数据(1991年至2006年),每月农业气象数据(1991年至2006年)和光谱数据(图像NDVI / MODIS,2000至2006)。克的产量有显着增加,由新技术(技术趋势)纳入。要选择线性回归的独立变量,用产量数据分析了农业气象和光谱数据的相关性。建立了定义的变量,构建了多个线性估计的小麦研磨估计。结果表明,在分析的时间内,Cotrijal小麦研磨产量没有显着增加。选择以下独立变量以构建多个线性:降雨(10月),损害指数(9月),从5月至10月累计到10月份累计)和vegeta指数(从6月到10月综合)。多个线性回归呈现令人满意的结果,估计误差小于10%,主要分析多年。在小麦研磨产量的估计中,指向精确,容易执行和低成本的特点,据指出了使用Agrometomatorologic和Spectral数据集的可能性。当结合更长的频谱数据时,需要更多的研究来验证模型的结果。

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