Verbesserung der Schätzung von Reisfeldschäden durch Überschwemmungen mithilfe von Open-Source-Satellitendaten und UAV-Bilddaten

Ein zusätzliches Werkzeug zur schnellen Bestimmung des Ausmaßes von Überschwemmungsschäden an Pflanzen mit Vertrauen zu haben, ist vorteilhaft. Diese Studie konzentriert sich auf die Schätzung der Schäden an Reisfeldern, die durch Überschwemmungen in Candaba, Pampanga, verursacht wurden, unter Verwendung von Open-Source-Satellitendaten. Durch die Analyse der Korrelation zwischen den Messungen des Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) und den Sentinel-2 (S2) Satellitendaten wird eine kostengünstige und zeiteffiziente Alternative für die landwirtschaftliche Überwachung untersucht. Diese Studie besteht aus zwei Phasen: der Etablierung einer Korrelation zwischen Beobachtungen bei klarem Himmel und NDVI-Messungen sowie der Anwendung einer Kombination aus S2 NDVI und Synthetic Aperture Radar (SAR) NDVI zur Schätzung von Ernteschäden. Die Integration von SAR- und optischen Satellitendaten überwindet die Herausforderungen durch Wolkenbedeckung während taifunbedingter Ereignisse. Die Genauigkeit der Schätzung von stehenden Ernteflächen erreichte bis zu 99,2 %, während die Schätzung der Ernteschäden bis zu 99,7 % betrug. UAVs, die mit multispektralen Kameras ausgestattet sind, erweisen sich als effektiv für die Überwachung im kleinen Maßstab, während Satellitenbilder eine wertvolle Alternative für größere Flächen darstellen. Die starke Korrelation zwischen den NDVI-Messungen von UAV und Satelliten hebt die Bedeutung von Open-Source-Satellitendaten für die genaue Schätzung der Schäden an Reisfeldern hervor und bietet ein schnelles und zuverlässiges Werkzeug zur Bewertung von Überschwemmungsschäden in der landwirtschaftlichen Überwachung.