Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2020, том 44, выпуск 3, статья опубликована в англоязычной версии журнала
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-635
(Mi co803)
 

Эта публикация цитируется в 26 научных статьях (всего в 26 статьях)

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Crop growth monitoring through Sentinel and Landsat data based NDVI time-series

M. Booriabc, K. Choudharycad, A. V. Kupriyanovae

a Samara National Research University, Moskovskoye Shosse 34, 443086, Samara, Russia
b American Sentinel University, Colorado, USA
c University of Rennes 2, Rennes, France
d The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong
e IPSI RAS – Branch of the FSRC "Crystallography and Photonics" RAS, Molodogvardeyskaya 151, 443001, Samara, Russia
Список литературы:
Аннотация: Crop growth monitoring is an important phenomenon for agriculture classification, yield estimation, agriculture field management, improve productivity, irrigation, fertilizer management, sustainable agricultural development, food security and to understand how environment and climate change effect on crops especially in Russia as it has a large and diverse agricultural production. In this study, we assimilated monthly crop phenology from January to December 2018 by using the NDVI time series derived from moderate to high Spatio-temporal resolution Sentinel and Landsat data in cropland field at Samara airport area, Russia. The results support the potential of Sentinel and Landsat data derived NDVI time series for accurate crop phenological monitoring with all crop growth stages such as active tillering, jointing, maturity and harvesting according to crop calendar with reasonable thematic accuracy. This satellite data generated NDVI based work has great potential to provide valuable support for assessing crop growth status and the above-mentioned objectives with sustainable agriculture development.
Ключевые слова: crop phenology, NDVI time-series, Sentinel-2 & Landsat, remote sensing.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 0026-2018-0102
Российский фонд фундаментальных исследований 15-29-03823 р_а
16-41-630761 р_а
17-01-00972 а
18-37-00418 а
Поступила в редакцию: 16.09.2019
Принята в печать: 27.02.2020
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: М. Бури, К. К. Чодри, А. В. Куприянов
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BooChoKup20}
\by М.~Бури, К.~К.~Чодри, А.~В.~Куприянов
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co803}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-635}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co803
  • Эта публикация цитируется в следующих 26 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерная оптика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:136
    PDF полного текста:104
    Список литературы:21
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024