Spring Wheat Yield Estimation for Western Canada Using NOAA NDVI Data

Des organismes tels que la Commission canadienne du blé (CCB) utilisent des données composites de l'indice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) du capteur AVHRR de NOAA pour l'évaluation des conditions des cultures et la prévision des rendements. Les premières tentatives pour exploiter ces données sur une base quantitative ont été handicapées par l'utilisation de coefficients d'étalonnage AVHRR inadaptés; les effets persistants de la contamination résiduelle des nuages sur les statistiques NDVI; et le fait de ne pas avoir pris en considération les variations interannuelles dans la phénologie des cultures. Dans ce texte, nous examinons ces divers aspects dans le cadre du développement d'une approche opérationnelle pour l'utilisation des séries chronologiques NDVI pour l'estimation du ‘rendement potentiel’ dans l'Ouest canadien.Les résultats démontrent que les mesures d'étalonnage linéaire par segment (PWL), tel que suggéré par Teillet and Holben (1994), sont plus appropriées que les coefficients d'étalonnage pré-lancement conçus à l'origine pour les données AVHRR de NOAA 11. Le masquage spectral des nuages influence significativement près de 5% des observations saisonnières de NDVI. Utilisée seule, cette approche est moins performante que la combinaison du masquage des nuages et l'interpolation linéaire des valeurs de NDVI. Les différences annuelles et interannuelles dans la phénologie des cultures à l'intérieur des Régions agricoles du recensement (RAC) varient normalement de 2–3 semaines et ceci doit être pris en considération lorsque l'on planifie l'intégration des données dans le temps et l'espace. Utilisant les valeurs de NDVI, il est possible de faire des estimations de rendement pour le blé de printemps à des échelles régionales étendues couvrant des RAC spectralement et physiquement hétérogènes telles que l'on trouve dans l'Ouest canadien. Des estimations du rendement pour le blé de printemps pour les saisons de croissance 1991 et 1992 montrent que les estimations précoces réalisées en début de saison se situent à l'intérieur de 5% des estimations officielles de rendement publiées 3 mois après la récolte.