Analysis of information technology of satellite monitoring  of the development of agricultural crops using fuzzy logic

Kavats Olena; Kavats Yurii; Hyrka Anatolii; Kibukevych Julia

doi:10.34185/1562-9945-5-154-2024-08

Автор(и)

Kavats Olena
Kavats Yurii
Hyrka Anatolii
Kibukevych Julia

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-154-2024-08

Ключові слова:

супутниковий моніторинг, Landsat-8, Sentinel-1, Sentinel-2, врожайність, нечітка логіка, радарні дані, розвиток сільськогосподарських рослин, погодні умови.

Анотація

Зміни клімату все більше впливають на аграрне виробництво європейських країн, сучасні методи супутникових даних пропонують практичні рішення для моніторингу стану розвитку сільськогосподарських культур із подальшим прогнозуванням їх урожайності. Рос-линництво, яке значною мірою залежить від природних ресурсів і погодних умов, постійно стикається з такими небезпечними явищами, як різкі перепади температур повітря та ре-жиму вологозабезпечення впродовж вегетаційного періоду, які напряму впливають на про-дуктивність культур. В статті досліджено вплив гідротермічних умов на стан розвитку сільськогосподарських рослин із застосуванням супутникового моніторингу. Дані зі супут-ників Landsat-8, Sentinel-1 та Sentinel-2 дозволяють виявляти особливості розвитку рослин у посівах та загрози формуванню продуктивності культур. Дослідження підтвердили, що застосування нечіткої логіки допомагає у плануванні та оптимізації виробництва сільсько-господарських культур в умовах зміни клімату.

Посилання

S.Yaghobi, Heidarizadi Z., Mirzapour H. "Comparing NDVI and RVI for forest density estima-tion and their relationships withrainfall." Environmental Resources Research (2019) : Vol. 7, No. 2.

Roberto Filgueiras. Crop NDVI Monitoring Based on Sentinel 1/Roberto Filgueiras, Everardo Chartuni Mantovani, Daniel Althoff, Elpídio Inácio Fernandes Filho, Fernando França da Cunha//Remote Sens. –11, 1441, 2019.

Dinesh Kumar. Radar Vegetation Index as an Alternative to NDVI for Monitoring of Soyabean and Cotton/Dinesh Kumar, Srinivasa Rao and Jaswant RAJ Sharma.// Indian Cartographer. – Vol. XXXIII, 2013.

Alejandro Mestre-Quereda. Time-Series of Sentinel-1 Interferometric Coherence and Backscatter for Crop-Type Mapping/Alejandro Mestre-Quereda, Juan M. Lopez-Sanchez, Fernando Vicente-Guijalba, Alexander W. Jacob, Marcus E. Engdahl// IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing – Vol. 13, 4070 – 4084, 2020.

Willians Ribeiro Mendes, Fábio Meneghetti U. Araújo, Ritaban Dutta, Derek M. Heeren. "Fuzzy control system for variable rate irrigation using remote sensing." Expert Systems With Applications 124 (2019): 13–24.

Yan Wang; M. Jamshidi. "Fuzzy logic applied in remote sensing image classification" IEEE In-ternational Conference on Systems, Man and Cybernetics (2004). doi: 10.1109/ICSMC.2004.1401402.

Katharina Heupel, Daniel Spengler, Sibylle Itzerott. "A Progressive Crop-Type Classification Using Multitemporal Remote Sensing Data and Phenological Information" Journal of Photogram-metry, Remote Sensing and Geoinformation Science volume (2018): pp. 53–69.

Продовольча та сільськогосподарська організація ООН (ФАО), URL: http://www.fao.org.

Olena Kavats, Volodymyr Hnatushenko, Yuliya Kibukevych, Yurii Kavats. "Flood Monitoring Using Multi-Temporal Synthetic Aperture Radar Images" CSIT2019 (2019): 046, v3.

Olena Kavats,Dmitriy Khramov,Kateryna Sergieieva andVolodymyr Vasyliev Monitoring Har-vesting by Time Series of Sentinel-1 SAR Data, Remote Sens. 2019, 11(21), 2496; https://doi.org/10.3390/rs11212496