In-flight absolute calibration of the CBERS-2 CCD sensor data

Since the first images of the sensors on board of CBERS-2 (China-Brazil Earth Resources Satellite) satellite were made available by the National Institute for Space Research (INPE), users have asked information about the conversion of image digital numbers to physical data (radiance or reflectance). This paper describes the main steps that were carried out to calculate the in-flight absolute calibration coefficients for CBERS-2 CCD level 2 (radiometric and geometric correction) images considering the reflectance-based method. Remarks about the preliminary evaluation of these coefficients application are also presented.Desde o início da distribuição de imagens dos sensores do satélite CBERS-2 (China-Brazil Earth Resources Satellite) por parte do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), a comunidade de usuários solicitava informação sobre a conversão dos números digitais em valores físicos (radiância ou reflectância). Este artigo descreve os principais passos adotados no cálculo dos coeficientes de calibração absoluta para as imagens disponibilizadas no nível 2 de correção (correções radiométrica e geométrica) da câmera CBERS-2 CCD, considerando o método baseado na reflectância de uma superfície de referência. São apresentados também alguns resultados da avaliação preliminar da aplicação desses coeficientes na conversão mencionada.373380Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP

In-flight absolute calibration of the CBERS-2 CCD sensor data

Since the first images of the sensors on board of CBERS-2 (China-Brazil Earth Resources Satellite) satellite were made available by the National Institute for Space Research (INPE), users have asked information about the conversion of image digital numbers to physical data (radiance or reflectance). This paper describes the main steps that were carried out to calculate the in-flight absolute calibration coefficients for CBERS-2 CCD level 2 (radiometric and geometric correction) images considering the reflectance-based method. Remarks about the preliminary evaluation of these coefficients application are also presented.Desde o início da distribuição de imagens dos sensores do satélite CBERS-2 (China-Brazil Earth Resources Satellite) por parte do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), a comunidade de usuários solicitava informação sobre a conversão dos números digitais em valores físicos (radiância ou reflectância). Este artigo descreve os principais passos adotados no cálculo dos coeficientes de calibração absoluta para as imagens disponibilizadas no nível 2 de correção (correções radiométrica e geométrica) da câmera CBERS-2 CCD, considerando o método baseado na reflectância de uma superfície de referência. São apresentados também alguns resultados da avaliação preliminar da aplicação desses coeficientes na conversão mencionada

Potential Use of Data-Driven Models to Estimate and Predict Soybean Yields at National Scale in Brazil

Large-scale assessment of crop yields plays a fundamental role for agricultural planning and to achieve food security goals. In this study, we evaluated the robustness of data-driven models for estimating soybean yields at 120\ua0days after sow (DAS) in the main producing regions in Brazil; and evaluated the reliability of the “best” data-driven model as a tool for early prediction of soybean yields for an independent year. Our methodology explicitly describes a general approach for wrapping up publicly available databases and build data-driven models (multiple linear regression—MLR; random forests—RF; and support vector machines—SVM) to predict yields at large scales using gridded data of weather and soil information. We filtered out counties with missing or suspicious yield records, resulting on a crop yield database containing 3450 records (23\ua0years 7 150 “high-quality” counties). RF and SVM had similar results for calibration and validation steps, whereas MLR showed the poorest performance. Our analysis revealed a potential use of data-driven models for predict soybean yields at large scales in Brazil with around one month before harvest (i.e. 90 DAS). Using a well-trained RF model for predicting crop yield during a specific year at 90 DAS, the RMSE ranged from 303.9 to 1055.7\ua0kg\ua0ha–1 representing a relative error (rRMSE) between 9.2 and 41.5%. Although we showed up robust data-driven models for yield prediction at large scales in Brazil, there are still a room for improving its accuracy. The inclusion of explanatory variables related to crop (e.g. growing degree-days, flowering dates), environment (e.g. remotely-sensed vegetation indices, number of dry and heat days during the cycle) and outputs from process-based crop simulation models (e.g. biomass, leaf area index and plant phenology), are potential strategies to improve model accuracy

Spectral variables, growth analysis and yield of sugarcane Variáveis espectrais e indicadores de desenvolvimento e produtividade da cana-de-açúcar

Spectral information is well related with agronomic variables and can be used in crop monitoring and yield forecasting. This paper describes a multitemporal research with the sugarcane variety SP80-1842, studying its spectral behavior using field spectroscopy and its relationship with agronomic parameters such as leaf area index (LAI), number of stalks per meter (NPM), yield (TSS) and total biomass (BMT). A commercial sugarcane field in Araras/SP/Brazil was monitored for two seasons. Radiometric data and agronomic characterization were gathered in 9 field campaigns. Spectral vegetation indices had similar patterns in both seasons and adjusted to agronomic parameters. Band 4 (B4), Simple Ratio (SR), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) increased their values until the end of the vegetative stage, around 240 days after harvest (DAC). After that stage, B4 reflectance and NDVI values began to stabilize and decrease because the crop reached ripening and senescence stages. Band 3 (B3) and RVI presented decreased values since the beginning of the cycle, followed by a stabilization stage. Later these values had a slight increase caused by the lower amount of green vegetation. Spectral variables B3, RVI, NDVI, and SAVI were highly correlated (above 0.79) with LAI, TSS, and BMT, and about 0.50 with NPM. The best regression models were verified for RVI, LAI, and NPM, which explained 0.97 of TSS variation and 0.99 of BMT variation.<br>A informação espectral tem boa relação com variáveis agronômicas e pode contribuir com informações para o monitoramento, acompanhamento e previsão de safras. O presente trabalho descreve a análise multitemporal do comportamento espectral da variedade de cana-de-açúcar SP80-1842 e a relação com variáveis agronômicas como índice de área foliar (IAF), número de perfilhos por metro (NPM), produtividade (TCH) e biomassa total (BMT). Nas safras 2000/2001 e 2001/2002, um talhão comercial, localizada no município de Araras/SP foi monitorado em nove campanhas de coleta de dados radiométricos e agronômicos. O comportamento temporal das variáveis espectrais acompanhou o comportamento das variáveis agronômicas. A banda 4 (B4), o índice de vegetação da razão simples (SR), o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e o índice de vegetação ajustado ao solo (SAVI) aumentaram seus valores até o fim da fase de crescimento vegetativo, aproximadamente até os 240 dias após o corte, a partir do qual os valores se estabilizaram e diminuíram em função da entrada da cultura na fase de maturação. A banda 3 (B3) e o índice de vegetação da razão (RVI) tiveram queda em seus valores desde o início do ciclo, com posterior estabilização e aumento em seus valores devido ao aumento da quantidade de palha e da queda da biomassa foliar. As variáveis espectrais B3, RVI, NDVI e SAVI tiveram correlações maiores que 0,79 com as variáveis IAF e BMT e de aproximadamente 0,50 com o NPM. Os melhores modelos de regressão linear múltipla foram os com RVI, IAF e NPM e explicaram 0,97 da variação da TCH e 0,99 da BMT

Methodological development of a quality index for agricultural operations, for corn cultivation using multi-criterion analysis

One of the major problems in the Brazilian agriculture is related to the production loss in the field, which, due to many factors, is not being considered. This article has the objective to develop a methodology to identify a quality index which integrates some crop quality variables which are able to indicate how the crop is developing in terms of loss in the field. The results have showed that the strategy of multi-criterion analysis and Fuzzy logic proved to be important tools for the assessment and preparation of a quality index for corn production. The index proposed performed well in representing the quality of agricultural operations when compared with reality.<br>Um dos maiores problemas na agricultura brasileira refere-se à perda da produção no campo que, devido a vários fatores, não é considerada. Este artigo tem o objetivo de desenvolver uma metodologia para identificar um índice de qualidade que integre algumas variáveis qualitativas da cultura que são capazes de mostrar como está o desenvolvimento em termos de perda no campo. Os resultados mostraram que a análise de multicritério e lógica fuzzy são ferramentas importantes na verificação e confecção de um índice de qualidade de perdas, para a cultura do milho. O índice calculado representou bem a qualidade das operações agrícolas, quando comparado com a realidade