A Two-Step Filtering approach for detecting maize and soybean phenology with time-series MODIS data

Sakamoto, Toshihiro; Wardlow, Brian D.; Gitelson, Anatoly A.; Verma, Shashi B.; Suyker, Andrew E.; Arkebauer, Timothy J.

doi:10.1016/j.rse.2010.04.019

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“…(2011). Esta tendência de semeadura antecipada e a preferência por cultivares de ciclo precoce devem-se ao aproveitamento das áreas para cultivo do milho safrinha no período outono-inverno, em sucessão à cultura da soja no período primavera--verão (MELO et al, 2012 SAKAMOTO et al (2010) encontraram um EMQ de 6 dias ao estimar o estádio fenológico V1 (início da emergência) com séries temporais de imagens de satélite. Estes trabalhos comprovam a potencialidade de uso de séries espectrotemporais de imagens de satélite para estimar a DS e ainda tem como vantagem a objetividade, uma vez que é possível, já nos primeiros decêndios após a semeadura, conhecer os locais onde ela ocorreu.…”

Section: Methodsunclassified

“…Estas divergências entre os dados oficiais e os mapeados podem ser explicadas pelo método subjetivo como os dados oficiais são determinados, conforme apontam JOHANN et al (2012). Em contrapartida, este estudo, bem como outros (TUCKER et al, 1979;VINA et al, 2004;SAKAMOTO et al, 2005SAKAMOTO et al, , 2010ADAMI, 2010) …”

Section: Methodsunclassified

“…Pesquisas desenvolvidas por TUCKER et al (1979), VINA et al (2004, SAKAMOTO et al (2005SAKAMOTO et al ( , 2010 e ADAMI (2010) estimaram estádios fenológicos de várias culturas agrícolas a partir da análise do padrão espectrotemporal de IV e verificaram que os pontos de inflexão das curvas (ascendente e descendente) são importantes para estimar o desenvolvimento das culturas. Portanto, é possível estimar dados da duração do ciclo da cultura, datas de semeadura (DS), de máximo desenvolvimento vegetativo (pico vegetativo) (DMDV) e de colheita (DC).…”

Section: Introductionunclassified

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Uso de imagens do sensor orbital modis na estimação de datas do ciclo de desenvolvimento da cultura da soja para o estado do Paraná – Brasil

et al. 2016

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RESUMO O Estado do Paraná caracteriza-se por uma grande variabilidade de épocas de semeadura (DS) e, consequentemente, pelo desenvolvimento máximo vegetativo (DMDV), colheita (DC) e ciclo (CI) para a cultura da soja. O objetivo deste trabalho foi estimar essas datas para o período de primavera-verão do ano-safra de 2011/2012, por meio de séries temporais de imagens do Índice de Vegetação Realçado (do inglês Enhanced Vegetation Index - EVI) do sensor Modis (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Gerou-se um perfil espectrotemporal médio de EVI, considerando todos os pixels mapeados como soja dentro de cada município. Estes dados serviram de entrada no software Timesat para estimar os decêndios do ciclo da cultura (DS, DMDV, DC e CI) por municípios. Os resultados mostraram que existe grande variabilidade de datas de plantio em diferentes mesorregiões do Estado. Verificaram-se também divergências entre os resultados encontrados e os dados oficiais de DS e DC. A maior parte da semeadura (65,16%) esteve entre o terceiro decêndio de outubro e o primeiro decêndio de novembro. A maior parte da área de soja do Estado do Paraná (65,46%) teve seu DMDV em janeiro e colheita em março (53,92%).

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Section: Methodsunclassified

Section: Introductionunclassified

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Uso de imagens do sensor orbital modis na estimação de datas do ciclo de desenvolvimento da cultura da soja para o estado do Paraná – Brasil

et al. 2016

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“…The spatial analysis of the EVI of the three crop years in the state ( Figure 5) shows that between the 1st decendial of September and the 1st decendial of November, the vegetation index was low, of a maximum of 0.377 (municipalities in blue and yellow in Figure 5), indicating that these municipalities were with cultural remains of winter crops, exposed soil or early development of soybean crop. After this period, the EVI values increased up to 0.881 (municipalities in green and red in Figure 5) indicating maximum vegetative and reproductive development (flowering and grain filling) of soybean until practically the 3rd decendial of February, when decreasing EVI can infer that the culture was in stage of senescence/maturation (SAKAMOTO et al, 2005;SAKAMOTO et al, 2010). However, there is a great variability of EVI among the municipalities, both in the same crop year and among crop years, justified in terms of agroclimatic variations, cultivars of different development cycles (DIAS et al, 2009), and different sowing times (JOHANN et al, 2016).…”

Section: Analysis Of Soybean Municipal Average Yield and Variables Unmentioning

confidence: 99%

Spatial Correlation of Soybean Productivity, Enhanced Vegetation Index (Evi) and Agrometeorological Variables

et al. 2017

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ABSTRACT:The survey information from growing regions, the interaction with the vegetation index and climatic variables is of great importance in the search for soybean productivity increase. Paraná is the second largest soybean producer in Brazil and presents great spatial variability, both in periods of the crop cycle as in soil and climate. The objective of this study was to analyze the spatial correlation of soybean productivity, the enhanced vegetation index (EVI) and agrometeorological variables (water balance, global radiation and average temperature) in the state of Paraná, on a decendial scale, using the Moran global autocorrelation index between the

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“…Traditional FBMs are time consuming and costly, impractical to extend to large areas (Sakamoto et al 2010). By contrast, SBMs with a large spatial coverage and periodic sampling has great potential for monitoring vegetation growth at multiple scales.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Dynamic variability of the heading–flowering stages of single rice in China based on field observations and NDVI estimations

et al. 2014

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Although many studies have indicated the consistent impact of warming on the natural ecosystem (e.g., an early flowering and prolonged growing period), our knowledge of the impacts on agricultural systems is still poorly understood. In this study, spatiotemporal variability of the heading-flowering stages of single rice was detected and compared at three different scales using field-based methods (FBMs) and satellite-based methods (SBMs). The headingflowering stages from 2000 to 2009 with a spatial resolution of 1 km were extracted from the SPOT/VGT NDVI time series data using the Savizky-Golay filtering method in the areas in China dominated by single rice of Northeast China (NE), the middle-lower Yangtze River Valley (YZ), the Sichuan Basin (SC), and the Yunnan-Guizhou Plateau (YG). We found that approximately 52.6 and 76.3 % of the estimated heading-flowering stages by a SBM were within ±5 and ±10 days estimation error (a root mean square error (RMSE) of 8.76 days) when compared with those determined by a FBM. Both the FBM data and the SBM data had indicated a similar spatial pattern, with the earliest annual average heading-flowering stages in SC, followed by YG, NE, and YZ, which were inconsistent with the patterns reported in natural ecosystems. Moreover, diverse temporal trends were also detected in the four regions due to different climate conditions and agronomic factors such as cultivar shifts. Nevertheless, there were no significant differences (p>0.05) between the FBM and the SBM in both the regional average value of the phenological stages and the trends, implying the consistency and rationality of the SBM at three scales.

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A Two-Step Filtering approach for detecting maize and soybean phenology with time-series MODIS data

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Uso de imagens do sensor orbital modis na estimação de datas do ciclo de desenvolvimento da cultura da soja para o estado do Paraná – Brasil

Uso de imagens do sensor orbital modis na estimação de datas do ciclo de desenvolvimento da cultura da soja para o estado do Paraná – Brasil

Spatial Correlation of Soybean Productivity, Enhanced Vegetation Index (Evi) and Agrometeorological Variables

Dynamic variability of the heading–flowering stages of single rice in China based on field observations and NDVI estimations

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