Predicting Barley Harvest Time in Dryland Conditions Using Satellite Images

Year 2021, , 655 - 662, 15.09.2021

Reza Adiban , Arash Hossein Pour , Farzin Parchami-araghi

https://doi.org/10.29133/yyutbd.909711

Cited By: 2

Abstract

Barley has an important role in livestock feed. Therefore, an accurate estimation of harvesting time is necessary to minimize the loss in barley farming. The aim of this study is to determine barley harvest time using satellite images accurately. Field data were sampled from the farms in the Dezaj region of the west of Iran. In addition, satellite remote sensing technique was applied during barley growing season in 2019 using Landsat 8 images. The vegetation indexes were used as input in the prediction model in this study. The results showed that satellite imaging has enough potential to predict the harvesting time of barley accurately. R-squared and RMSE values of the best-structured stepwise regression model in this study were 0.791 as well, and 1.34 respectively. This method can be beneficially employed by farm managers to have an accurate estimation of the most appropriate harvesting time and be able to manage the process, which is an important challenge for them.

Keywords

Barley farming, Harvesting time, Satellite imagery

Uydu Görüntülerini Kullanarak Kurak Arazi Koşullarında Arpa Hasat Zamanını Tahmin Etme

Abstract

Arpanın hayvancılık yeminde önemli bir yeri vardır. Bu nedenle, arpa yetiştiriciliğinde kaybı en aza indirmek için hasat zamanının doğru tahmin edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı, uydu görüntüleri kullanılarak arpa hasat zamanını doğru bir şekilde belirlemektir. İran'ın batısında Dezaj bölgesindeki çiftliklerden tarla verileri örneklenmiştir. Ayrıca 2019 yılında arpa yetiştirme sezonunda Landsat 8 görüntüleri kullanılarak uydudan uzaktan algılama tekniği uygulanmıştır. Bitki örtüsü indeksleri bu çalışmada tahmin modelinde girdi olarak kullanılmıştır. Sonuçlar, uydu görüntülemenin arpanın hasat zamanını doğru bir şekilde tahmin etmek için yeterli potansiyele sahip olduğunu gösterdi. Bu çalışmada da en iyi yapılandırılmış aşamalı regresyon modelinin R kare ve RMSE değerleri sırasıyla 0.791 ve 1.34 idi. Bu yöntem, çiftlik yöneticileri tarafından en uygun hasat zamanının doğru bir şekilde tahmin edilmesi ve onlar için önemli bir zorluk olan süreci yönetebilmek için faydalı bir şekilde kullanılabilir.

Keywords

Arpa yetiştiriciliği, Hasat zamanı, Uydu görüntüleri.

References

• 1. Bao, Y., Liu, L., & Wang, J. (2008, July). Estimating biophysical and biochemical parameters and yield of winter wheat based on LANDSAT TM images. In IGARSS 2008-2008 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (Vol. 2, pp. II-789). IEEE.