光学与微波卫星数据的协同融合用于作物产量估计
信号处理
2020-12-14 v1 数据分析、统计与概率
应用统计
摘要
鉴于日益增长的粮食需求，开发准确的作物胁迫、物候与生产力模型至关重要。地球观测遥感数据提供了一种独特的信息源，以时间分辨且空间明确的方式监测作物。在本研究中，我们提出结合多传感器（光学与微波）遥感数据，使用两种新方法用于作物产量估计与预测。我们首先提出由 MODIS 导出的增强植被指数与由 SMAP 导出的植被光学厚度之间的滞后作为新的联合度量，将来自两个卫星传感器的信息结合为唯一特征或描述符。我们的第二种方法避免汇总统计，并使用机器学习结合 EVI 和 VOD 的完整时间序列。本研究考虑两种统计方法，一种正则化线性回归及其称为核岭回归的非线性扩展，以直接估计县级调查总产量，以及该地区主要作物（玉米、大豆和小麦）的单独产量。研究区域包括美国玉米带，我们使用来自国家农业统计服务局（USDA-NASS）的 2015 年农业调查数据进行定量评估。
引用
@article{arxiv.2012.05905,
title = {Synergistic Integration of Optical and Microwave Satellite Data for Crop Yield Estimation},
author = {Anna Mateo-Sanchis and Maria Piles and Jordi Muñoz-Marí and Jose E. Adsuara and Adrián Pérez-Suay and Gustau Camps-Valls},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.05905},
year = {2020}
}
备注
53 pages, 8 figures, 3 tables