Розв’язується задача оцінки відносної ефективності використання супутникових даних для прогнозування врожайності озимої пшениці в Україні на рівні окремих областей. Порівнюється ефективність прогнозування на основі емпіричних і біофізичних моделей росту сільськогосподарських культур. Як емпіричні моделі врожайності розглядаються лінійні регресійні моделі залежності урожайності від 16-денного композита індексу NDVI на основі даних MODIS з просторовим розрізненням 250 м (MOD13), а також нелінійна регресійна модель, в якій як предиктори використовуються щоденні метеорологічні дані 180 місцевих метеорологічних станцій. Емпіричний підхід до прогнозування порівнюється з біофізичним, який реалізовано в адаптованій для України системі CGMS (Crop Growth Monitoring System), в основі якої лежить модель росту рослин WOFOST. Для ідентифікації параметрів моделей врожайності використовуються офіційні статистичні дані з врожайності озимої пшениці на рівні областей за період 2000–2009 рр. Валідація моделей виконується на даних 2010 і 2011 рр. Отримані результати показали, що при налаштуванні параметрів моделей на даних 2000–2009 рр. і 2000–2010 рр. і незалежному тестуванні моделей на даних 2010 і 2011 рр. відповідно, в середньому всі три підходи показують приблизно однакову точність. Середньоквадратична похибка прогнозування становить приблизно 6 ц/га
No takes yet. Share an insight, caveat, or question.
Kogan et al. (2013) studied this question.