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Soil water content and actual evapotranspiration predictions using regression algorithms and remote sensing data
Agricultural Water Management ( IF 6.7 ) Pub Date : 2020-11-01 , DOI: 10.1016/j.agwat.2020.106346
Roberto Filgueiras , Thomé Simpliciano Almeida , Everardo Chartuni Mantovani , Santos Henrique Brant Dias , Elpídio Inácio Fernandes-Filho , Fernando França da Cunha , Luan Peroni Venancio

Abstract The application of technology and the development of data analysis, such as remote sensing and regression algorithms, are an easy and inexpensive way to estimate parameters related to water management, such as actual evapotranspiration (ETa) and soil water content (SWC). Therefore, the objective of this study was to predict the water management parameters with vegetation indices (VIs) and regression algorithms to enable irrigation management in a totally remote manner. The study was carried out in commercial maize areas irrigated by central pivots in the western part of the state of Bahia, Brazil. The MOD09GQ product was used to generate input data for the training models and to understand the phenology variations in the crops. The prediction of the dependent variables was tested using six regression algorithms, and the best algorithm was selected based on five statistical metrics. Among the regression models tested, the three that best fit the ETa and SWC data were RF (random forest), cubist (cubist regression), and GBM (gradient boosting machine), with slight superiority of cubist for the ETa and RF for the SWC. The fitted models for ETa and SWC showed the potential of VIs in providing information for irrigated agriculture and reinforcing the ability of regression algorithms in modelling the SWC and ETa variables. The findings make it possible to monitor irrigation efficiently with only the red and near infrared wavelengths, a fact that is considered the main contribution of this research to the practical and scientific communities.

中文翻译:

使用回归算法和遥感数据进行土壤含水量和实际蒸散预测

摘要 遥感和回归算法等技术的应用和数据分析的发展,是估算与水分管理相关的参数,如实际蒸散量 (ETa) 和土壤含水量 (SWC) 的一种简单且廉价的方法。因此,本研究的目的是通过植被指数 (VI) 和回归算法预测水管理参数,以实现完全远程的灌溉管理。该研究是在巴西巴伊亚州西部由中央枢纽灌溉的商业玉米区进行的。MOD09GQ 产品用于为训练模型生成输入数据并了解作物的物候变化。使用六种回归算法测试因变量的预测,并根据五个统计指标选择最佳算法。在测试的回归模型中,最适合 ETa 和 SWC 数据的三个是 RF(随机森林)、cubist(立体回归)和 GBM(梯度提升机),其中 Cubist 的 ETa 和 RF 的 SWC 略有优势. ETa 和 SWC 的拟合模型显示了 VI 在为灌溉农业提供信息和加强回归算法对 SWC 和 ETa 变量建模的能力方面的潜力。这些发现使得仅使用红色和近红外波长有效监测灌溉成为可能,这一事实被认为是这项研究对实际和科学界的主要贡献。最适合 ETa 和 SWC 数据的三个是 RF(随机森林)、cubist(立体回归)和 GBM(梯度提升机),对于 ETa 和 RF 对于 SWC,立体派略有优势。ETa 和 SWC 的拟合模型显示了 VI 在为灌溉农业提供信息和加强回归算法对 SWC 和 ETa 变量建模的能力方面的潜力。这些发现使得仅使用红色和近红外波长有效监测灌溉成为可能,这一事实被认为是这项研究对实际和科学界的主要贡献。最适合 ETa 和 SWC 数据的三个是 RF(随机森林)、cubist(立体回归)和 GBM(梯度提升机),对于 ETa 和 RF 对于 SWC,立体派略有优势。ETa 和 SWC 的拟合模型显示了 VI 在为灌溉农业提供信息和加强回归算法对 SWC 和 ETa 变量建模的能力方面的潜力。这些发现使得仅使用红色和近红外波长有效监测灌溉成为可能,这一事实被认为是这项研究对实际和科学界的主要贡献。ETa 和 SWC 的拟合模型显示了 VI 在为灌溉农业提供信息和加强回归算法对 SWC 和 ETa 变量建模的能力方面的潜力。这些发现使得仅使用红色和近红外波长有效监测灌溉成为可能,这一事实被认为是这项研究对实际和科学界的主要贡献。ETa 和 SWC 的拟合模型显示了 VI 在为灌溉农业提供信息和加强回归算法对 SWC 和 ETa 变量建模的能力方面的潜力。这些发现使得仅使用红色和近红外波长有效监测灌溉成为可能,这一事实被认为是这项研究对实际和科学界的主要贡献。
更新日期:2020-11-01
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