Use of plant indices in early yield estimation for winter wheat

Öz

The study was carried out in İkizce Research Farm of Field Crops Central Research Institute in 2014 and 2015 . The experiment was established according to random blocks experimental design with three replicates and 0, 4, 8, 12 and 16 kg/da nitrogen applications were made. Normalized difference vegetation index (NDVI) readings were taken with a portable handheld GreenSeeker device throughout the growing season. Spectroradiometer readings were taken in each plot from sowing to harvest. In addition, the relationships between biophysical characteristics of the plant and yield values were determined. The measured spectroradiometer values were used to calculate various plant indices reported in the literature. Considering the phenological development periods between 2013 and 2014 in Haymana, the correlation values between grain yield and spectral indices (r² <0,277) in the early period (Feekes 1-9) from emergence to stalk emergence were lower than the values (r² <0,603) in the late period (Feekes 10-11,4). The correlation values of the first ten indices (SR-5, SR-8, NDI-2, OVI, SR-2, SR-17, NDVI-3, SR-10, NDI-1, NVI) in the late development period (flowering) ranged between R²=0.453-0.603 and Green + Red + Red Border + Near Infra-Red (NIR) bands were prominent. The highest correlations between grain yield and spectral indices were determined at the beginning of flowering (26 May 2015) and correlation values ranged between R²= 0.930-0.889 for the first ten indices for 2014-2015 growing season. The prominent indices in this period were NVI, SR-8, SR-11, SR-5, SR-17, OVI, SR-2, SR-1, ZTM, SR-16, respectively. These indices were in located in the 550-900 nm band range, in the green+red+red+red edge (Red Edge) + Near Infrared (NIR) range on the electromagnetic spectrum. The use of spectral data in early yield estimation in wheat is important in terms of guiding national agricultural policies. The application and dissemination of this estimation method in yield estimations in different locations in the future will provide great convenience.

Anahtar Kelimeler

• Wheat
• indice
• estimation
• spectral reflectance
• yield

Kışlık buğday için erken dönem verim tahmininde bitki indekslerinin kullanımı

Öz

Çalışma 2014 ve 2015 yıllarında Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü İkizce Araştırma Çiftliğinde yürütülmüştür. Deneme tesadüfi bloklar deneme desenine göre kurulmuş, üç tekerrürlü olmak üzere, 0, 4, 8, 12 ve 16 kg/da azot uygulamaları yapılmıştır. Bitki yetişme dönemi boyunca taşınabilir el GreenSeeker cihazı ile NDVI okumaları yapılmıştır. Her parselde ekimden hasada kadar gelişme peryodu boyunca spektroradyometre okumaları yapılmış, bunun yanısıra bitkinin biyofiziksel özellikleri ile verim değerleri arasındaki ilişkiler belirlenmiştir. Ölçülen spektroradyometre yansıma değerlerinden faydalanılarak literatürde verilen çeşitli bitki indeksleri hesaplanmıştır. Haymanada 2013 -2014 yılları arasında fenolojik gelişme dönemleri gözönüne alındığında çıkıştan sapa kalkmaya kadar olan erken dönemde (Feekes 1-9), dane verimi ile spektral indeksler arasındaki korelasyon değerleri (r <0,277), çiçeklenmeden danenin sararmasına kadar devam eden geç dönemdeki (Feekes 10-11,4) korelasyon değerlerine göre (r <0,603) düşük seyretmiştir. Geç gelişme döneminde (Çiçeklenme) öne çıkan ilk on indeksin (SR-5, SR-8, NDI-2, OVI, SR-2, SR-17, NDVI-3, SR-10, NDI-1, NVI) korelasyon değerleri R²=0,453-0,603 arasında değişmiş ve Yeşil+Kırmızı+Kırmızı Sınır+Yakın Kızıl Ötesi bandlar ön plana çıkmıştır. 2014-2015 gelişme döneminde dane verimi ile spektral indeksler arasındaki korelasyonların en yüksek olduğu dönem çiçeklenme başlangıcı (26 Mayıs 2015) olarak belirlenmiş, korelasyon değerleri ilk on indeks için r= 0.930-0.889 arasında değişmiştir. Bu dönemde öne çıkan indeksler sırasıyla NVI, SR-8, SR-11, SR-5, SR-17, OVI, SR-2, SR-1, ZTM, SR-16 şeklinde sıralanmıştır. Bu indeksler 550-900 nm bant aralığında, elektromanyetik spektrum üzerinde yeşil+kırmızı+kırmızı sınır (Red Edge) +Yakın Kızıl Ötesi (NIR) aralıkta yer almıştır. Spektral verilerin buğday ‘da erken dönemde verim tahmininde kullanımı ülkesel tarımsal politikalara yön vermesi açısından önemlidir. Bu bakımdan gelecekte farklı lokasyonlarda rekolte tahminlerinde bu tahmin yönteminin uygulanması ve yaygınlaştırılması büyük kolaylıklar sağlayacaktır.

Anahtar Kelimeler

• Buğday
• indeks
• tahmin
• spektral yansıma
• verim

Kaynakça

1. Aparicio, N., Villegas, D., Casadesus, J., Araus, J. L. & Royo, C. (2000). "Spectral Vegetation Indices as Nondestructive Tools for Determining Durum Wheat Yield." Agronomy Journal 92(1): 83-91.
2. Başayiğit, L, & Dinç, U., (2001). Toprak Etüd ve Haritalama Çalışmalarında Bilgisayar Teknolojilerinin Kullanımı, Tarımda Bilişim Teknolojileri 4. Sempozyumu,Sütçüimam Üniversitesi, Kahramanmaraş, s 283-291.
3. Cattani, C. E., Garcia, M. R., Mercante, E., Johann, J. A., Correa, M. M., & Oldoni, L. V. (2017). Spectral-temporal characterization of wheat cultivars through NDVI obtained by terrestrial sensors. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 21(11), 769-773. http://dx.doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v21n11p769-773
4. Carter, G.A., & Spiering. B.A. (2002). Optical properties of intact leave for estimating chlorophyll concentration. J. Environ. Qual. 31:1424-1432.
5. Curran, P.J. (1989). Remote sensing of foliar chemistry. Remote Sens. Environ. 30:271-278.
6. Deering, D. W. (1978). Rangeland reflectance characteristics measured by aircraft and spacecraft sensors. Ph. D Dissertation. Texas A&M Universtiy.
7. Fageria, N. K., Baligar, V. C., & Bailey, B. A. (2005). Role of cover crops in improving soil and row crop productivity. Communications in soil science and plant analysis, 36(19-20), 2733-2757.
8. Elvidge,C.D., & Chen, Z. (1995). Comparison of broad-band and near-infrared vegetation indices.Remote Sensing of Environment,54,pp.38-48.

9. Gamon, J.A., J. Penuelas, & C.B. Field. (1992). A narrow-waveband spectral index that tracks diurnal changes in photosynthetic efficiency. Remote Sens. Environ. 41:35-44.
10. Gutierrez-Rodriguez, M., Reynolds, M.P., Escalante-Estrada, J.A., & Rodriguez-Gonzalez, M.T., (2004), Association between canopy reflectance indices and yield and physiological tarits in bread wheat under drought and well-irrigated conditions, Australian J. of Agron. Res. 55:1139-1147.
11. Huete, A.R., R.D. Jackson, & D.F. Post. (1985). Spectral response of a plant canopy with different soil backgrounds. Remote Sens. Environ. 17:37-53.
12. Justes, E., Mary, B., Meynard J.M., Machet, J.M., & Thelier-Huche, L., (1994). Determination of a critical nitrogen concentration dilution curve for winter wheat. Crops Ann.Bot.74,397-407.
13. Karlsen, S. R., Elvebakk, A., Høgda, K. A., Johansen, B., & Beck, P. S. A. (2005). GIMMS-NDVI based mapping of the growing season and bioclimatic zones in Fennoscandia and neighbouring parts of NW Russia. In Proceeding (extended abstract) for the 31st International Symposium on Remote Sensing of Environment (IRSE) (pp. 20-24).
14. Lukina, E. V., Freeman, K. W., Wynn, K. J., Thomason, W. E., Mullen, R. W., Stone, M. L., & Raun, W. R. (2001). Nitrogen fertilization optimization algorithm based on in-season estimates of yield and plant nitrogen uptake. Journal of plant nutrition, 24(6), 885-898.
15. Major, D.J., F. Baret, & G. Guyot. 1990. A ratio vegetation index adjusted for soil brightness. Int. J. Remote Sens. 11:727-740.
16. Raun, W.R., Solie, J.B., Johnson, G.V., Stone, M.L., Lukina, E.V., Thomason, W.E., & Schepers, J.S., (2001), In-season prediction of potential grain yield in winter wheat using canopy reflectance, Agron. J. 93:131–138.
17. Raun, W. R., Solie, J. B., Stone, M. L., Martin, K. L., Freeman, K. W., Mullen, R. W., & Johnson, G. V. (2005). Optical sensor‐based algorithm for crop nitrogen fertilization. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 36(19-20), 2759-2781.
18. Stone, M. L., Solie, J. B., Raun, W. R., Whitney, R. W., Taylor, S. L., & Ringer, J. D. (1996). Use of spectral radiance for correcting in-season fertilizer nitrogen deficiencies in winter wheat. Transactions of the ASAE, 39(5), 1623-1631.
19. Tucker, C.J. (1979). Red and photografic infrared linear combination for monitoring vegetation.Remote Sensing of Environment,8 (1), 27-150.