Estimation de la date d’ensemencement des cultures à l’échelle du champ à partir des données MODIS et des degrés-jours de croissance au Manitoba, au Canada
Citation
Dong, T., Shang, J., Qian, B., Liu, J., Chen, J.M., Jing, Q., McConkey, B., Huffman, T., Daneshfar, B., Champagne, C., Davidson, A., MacDonald, D. (2019). Field-scale crop seeding date estimation from MODIS data and growing degree days in Manitoba, Canada. Remote Sensing, [online] 11(15), http://dx.doi.org/10.3390/rs11151760
Résumé en langage clair
L’information sur la date d’ensemencement des cultures est nécessaire dans de nombreuses applications, comme la gestion des cultures et la prévision du rendement. Cette étude présente une nouvelle méthode pour estimer la date d’ensemencement des cultures au champ à partir de séries chronologiques de données du spectroradiomètre imageur à résolution MODIS) et de degrés-jours de croissance (DGJ). Le début de la saison de croissance (SOS) a d’abord été calculé à partir d’une série chronologique EVI2 (indice de végétation amélioré à deux bandes) calculé à partir d’un produit de réflectance de surface composite MODIS sur 8 jours. Un modèle simple a été mis au point pour établir un lien entre la date d’ensemencement observée et le SOS. L’étalonnage et la validation du modèle ont été effectués sur trois grandes cultures; blé de printemps; canola et avoine; dans la province du Manitoba; canadienne. Le SOS estimé présentait une forte corrélation linéaire avec la date d’ensemencement observée; avec un écart de quelques jours selon les années. La date d’ensemencement des trois cultures peut être calculée à partir du SOS en ajustant le nombre de jours nécessaires pour accumuler les DJC en vue de la levée. La différence globale de la moyenne quadratique de la date d’ensemencement estimée était inférieure à 10 jours. La validation a montré que l’exactitude de la date d’ensemencement estimée était indépendante du type de culture. La méthode mise au point est utile pour estimer la date d’ensemencement des cultures à partir de données de télédétection au Canada, afin d’appuyer les études sur les interactions entre la date d’ensemencement, la gestion des cultures et le rendement des cultures en cas de changement climatique.
Résumé
© 2019 par les auteurs. L’information sur la date d’ensemencement des cultures est nécessaire dans de nombreuses applications comme la gestion des cultures et la prévision du rendement. Cette étude présente une nouvelle méthode pour estimer la date d’ensemencement des cultures au niveau du champ à partir de séries chronologiques de données du spectroradiomètre imageur à résolution MODIS) de 250 m et de degrés-jours de croissance (DDJ; base 5 °C; °C-jours). Le début de la saison de croissance (SOS) a d’abord été dérivé de la série chronologique EVI2 (indice de végétation amélioré à deux bandes) calculé à partir d’un produit de réflectance de surface composite MODIS sur 8 jours (MOD09Q1; collection 6). En nous fondant sur la GDD calculée à partir des estimations maillées de Daymet des paramètres météorologiques quotidiens, un modèle simple a été mis au point pour établir un lien entre la date d’ensemencement observée et le SOS. L’étalonnage et la validation du modèle ont été effectués sur trois principales cultures, le blé de printemps, le canola et l’avoine dans la province du Manitoba, au Canada. Le SOS estimé présentait une forte corrélation linéaire avec la date d’ensemencement observée; avec un écart de quelques jours selon les années. La date d’ensemencement des trois cultures peut être calculée à partir du SOS en ajustant le nombre de jours nécessaires pour accumuler le DGJ (JGJ) en vue de la levée. La différence globale de la moyenne quadratique de la date d’ensemencement estimée était inférieure à 10 jours. La validation a montré que l’exactitude de la date d’ensemencement estimée était indépendante du type de culture. La méthode mise au point est utile pour estimer la date d’ensemencement des cultures à partir de données de télédétection au Canada afin de soutenir les études sur les interactions entre la date d’ensemencement, la gestion des cultures et le rendement des cultures dans le cadre des changements climatiques. On s’attend à ce que cette méthode puisse être adaptée à d’autres cultures dans d’autres endroits en utilisant les mêmes données satellitaires ou des données différentes.