Mid-Season High-Resolution Satellite Imagery for Forecasting Site-Specific Corn Yield

Citation: Peralta, N.R.; Assefa, Y.; Du, J.; Barden, C.J.; Ciampitti, I.A. Mid-Season High-Resolution Satellite Imagery for Forecasting Site-Specific Corn Yield. Remote Sens. 2016, 8, 848.This technical note presents the first Sentinel-2 data service platform for obtaining atmospherically-corrected images and generating the corresponding value-added products for any land surface on Earth (http://s2.boku.eodc.eu/). Using the European Space Agency’s (ESA) Sen2Cor algorithm, the platform processes ESA’s Level-1C top-of-atmosphere reflectance to atmospherically-corrected bottom-of-atmosphere (BoA) reflectance (Level-2A). The processing runs on-demand, with a global coverage, on the Earth Observation Data Centre (EODC), which is a public-private collaborative IT infrastructure in Vienna (Austria) for archiving, processing, and distributing Earth observation (EO) data (http://www.eodc.eu). Using the data service platform, users can submit processing requests and access the results via a user-friendly web page or using a dedicated application programming interface (API). Building on the processed Level-2A data, the platform also creates value-added products with a particular focus on agricultural vegetation monitoring, such as leaf area index (LAI) and broadband hemispherical-directional reflectance factor (HDRF). An analysis of the performance of the data service platform, along with processing capacity, is presented. Some preliminary consistency checks of the algorithm implementation are included to demonstrate the expected product quality. In particular, Sentinel-2 data were compared to atmospherically-corrected Landsat-8 data for six test sites achieving a R2 = 0.90 and Root Mean Square Error (RMSE) = 0.031. LAI was validated for one test site using ground estimations. Results show a very good agreement (R2 = 0.83) and a RMSE of 0.32 m2/m2 (12% of mean value)

O Programa PROAMBIENTE na Transamazônica: lições aprendidas.

O objetivo desse artigo é apontar e discutir algumas lições deixadas pelo PROAMBIENTE, programa federal de apoio ao fortalecimento da agricultura familiar na Amazônia brasileira. O local de realização da pesquisa foi o polo transamazônica localizado na região de integração do Xingu, estado do Pará. Através de entrevistas aplicadas aos agricultores familiares, assim como a atores institucionais que participaram do período em que o programa esteve na região (2002 - 2006), chegou-se a um conjunto de lições que devem ser consideradas para o êxito de programas que visem o desenvolvimento rural. São elas: i. Necessidade de seleção de agricultores com real interesse e capacidade de assumir riscos; ii. Eliminação da cultura assistencialista; iii. Prioridade de atividades chaves: o caso do pagamento por serviços ambientais; iv. Utilização de uma nova abordagem do sistema produtivo; v. Assistência técnica e extensão rural com enfoque inovador; vi. Fortalecimento das organizações rurais locais; vii. Investimento na verticalização da produção; viii. O cuidado na geração de expectativas

Mid-Season High-Resolution Satellite Imagery for Forecasting Site-Specific Corn Yield

A timely and accurate crop yield forecast is crucial to make better decisions on crop management, marketing, and storage by assessing ahead and implementing based on expected crop performance. The objective of this study was to investigate the potential of high-resolution satellite imagery data collected at midgrowing season for identification of within-field variability and to forecast corn yield at different sites within a field. A test was conducted on yield monitor data and RapidEye satellite imagery obtained for 22 cornfields located in five different counties (Clay, Dickinson, Rice, Saline, and Washington) of Kansas (total of 457 ha). Three basic tests were conducted on the data: (1) spatial dependence on each of the yield and vegetation indices (VIs) using Moran’s I test; (2) model selection for the relationship between imagery data and actual yield using ordinary least square regression (OLS) and spatial econometric (SPL) models; and (3) model validation for yield forecasting purposes. Spatial autocorrelation analysis (Moran’s I test) for both yield and VIs (red edge NDVI = NDVIre, normalized difference vegetation index = NDVIr, SRre = red-edge simple ratio, near infrared = NIR and green-NDVI = NDVIG) was tested positive and statistically significant for most of the fields (p < 0.05), except for one. Inclusion of spatial adjustment to model improved the model fit on most fields as compared to OLS models, with the spatial adjustment coefficient significant for half of the fields studied. When selected models were used for prediction to validate dataset, a striking similarity (RMSE = 0.02) was obtained between predicted and observed yield within a field. Yield maps could assist implementing more effective site-specific management tools and could be utilized as a proxy of yield monitor data. In summary, high-resolution satellite imagery data can be reasonably used to forecast yield via utilization of models that include spatial adjustment to inform precision agricultural management decisions.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Mid-Season High-Resolution Satellite Imagery for Forecasting Site-Specific Corn Yield

A timely and accurate crop yield forecast is crucial to make better decisions on crop management, marketing, and storage by assessing ahead and implementing based on expected crop performance. The objective of this study was to investigate the potential of high-resolution satellite imagery data collected at midgrowing season for identification of within-field variability and to forecast corn yield at different sites within a field. A test was conducted on yield monitor data and RapidEye satellite imagery obtained for 22 cornfields located in five different counties (Clay, Dickinson, Rice, Saline, and Washington) of Kansas (total of 457 ha). Three basic tests were conducted on the data: (1) spatial dependence on each of the yield and vegetation indices (VIs) using Moran’s I test; (2) model selection for the relationship between imagery data and actual yield using ordinary least square regression (OLS) and spatial econometric (SPL) models; and (3) model validation for yield forecasting purposes. Spatial autocorrelation analysis (Moran’s I test) for both yield and VIs (red edge NDVI = NDVIre, normalized difference vegetation index = NDVIr, SRre = red-edge simple ratio, near infrared = NIR and green-NDVI = NDVIG) was tested positive and statistically significant for most of the fields (p < 0.05), except for one. Inclusion of spatial adjustment to model improved the model fit on most fields as compared to OLS models, with the spatial adjustment coefficient significant for half of the fields studied. When selected models were used for prediction to validate dataset, a striking similarity (RMSE = 0.02) was obtained between predicted and observed yield within a field. Yield maps could assist implementing more effective site-specific management tools and could be utilized as a proxy of yield monitor data. In summary, high-resolution satellite imagery data can be reasonably used to forecast yield via utilization of models that include spatial adjustment to inform precision agricultural management decisions.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Análise estrutural em floresta ombrófila densa de terra firme não explorada, Amazônia Oriental.

O estudo teve como objetivo analisar a composição florística e as estruturas horizontal, interna e diamétrica da floresta. A pesquisa foi conduzida na Unidade de Manejo Florestal (UMF) da Fazenda Tracajás (02o35?53?S e 47o47?10?W), Município de Paragominas, Estado do Pará, Brasil. A floresta foi estratificada em três áreas homogêneas, denominadas classes I, II e III de estoques volumétricos, empregando-se análise multivariada: análises de agrupamento e discriminante. Em cada classe de estoque foram instaladas, aleatoriamente, cinco parcelas de 100 x 100 m (1,0 ha) cada uma, para medição dos indivíduos com dap ? 15 cm. No centro de cada parcela de 100 x 100 m foi instalada uma subparcela de 10 x 100 m (0,1 ha), para medição dos indivíduos com 5 cm ? dap < 15 cm. Nas classes I, II e III de estoques volumétricos das árvores com dap ? 15 cm (nível I de inclusão), respectivamente, estimou-se uma densidade total de 322,4; 309,0; e 313,8 indivíduos por hectare, bem como dominância total de 27,36; 27,45; e 25,88 m2/ha e volume de fuste total de 358,69; 328,33; e 308,69 m3/ha. Nas classes I, II e III de estoques volumétricos das árvores com 5 cm ? dap < 15 cm (nível II de inclusão), respectivamente, estimaram-se densidade total de 846; 854; e 886 indivíduos por hectare, dominância total de 4,80; 4,93; e 5,46 m2/ha e volume de fuste total de 93,98; 91,23; e 97,61 m3/ha. As espécies de maior valor de importância relativa, Lecythis idatimon (potencial), Rinorea guianensis (não comercial) e Pouteria guianensis (potencial), ocorreram em todos os níveis de inclusão e classes de estoque. As distribuições de diâmetros de todas as espécies e das espécies comerciais com dap ? 5 cm, estimadas pela equação de Meyer, confirmaram a tendência exponencial negativa (?J-invertido?). A análise da estrutura da floresta em classes de estoque permitiu melhor conhecimento da composição de espécies e da estrutura fitossociológica, sendo útil na tomada de decisões em planos de manejo de rendimento sustentável

Recuperação de áreas degradadas com base em sistema de produção florestal energético-madeireiro: indicadores de custos, produtividade e renda.

As áreas alteradas na Amazônia brasileira ocupam expressiva proporção do território. A reincorporação dessas áreas ao processo produtivo, a partir de plantações florestais, pode contribuir significativamente para o aumento da oferta de madeira de elevado valor econômico, e diminuir a pressão sobre as florestas nativas. A minimização de danos ambientais decorrentes de aumento na emissão de gases de efeito estufa; perdas de solo, água e nutrientes, além da biodiversidade que deve ser considerada. Para a pesquisa o desafio colocado é oferecer opções de sistemas agrícolas e florestais passíveis de utilização. E, além disso, é preciso que os sistemas de plantios florestais escolhidos, além de economicamente atrativos, sejam adequados à legislação ambiental em termos de manutenção de Áreas de Reserva Legal (ARL). Com a finalidade de contribuir para o fomento de plantios florestais na Amazônia, este trabalho tem por objetivo apresentar um modelo de produção florestal que combina as espécies castanha-do-pará ( Bertholletia excelsa H.B.K.); andiroba ( Carapa guianensis Aubl.), paricá ( Schizolobium amazonicum Huber) e taxi-branco (Sclerolobium paniculatum Vogel)