Using MODIS Data to Predict Regional Corn Yields

نویسندگان
چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Using MODIS Data to Predict Regional Corn Yields

A simple approach was developed to predict corn yields using the MoDerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data product from two geographically separate major corn crop production regions: Illinois, USA and Heilongjiang, China. The MOD09A1 data, which are eight-day interval surface reflectance data, were obtained from day of the year (DOY) 89 to 337 to calculate the leaf area index ...

متن کامل

Operational Prediction of Crop Yields Using Modis Data and Products

Official crop progress, condition and production estimates for the United States are responsibilities of the U.S. Department of Agriculture’s, National Agricultural Statistics Service (NASS). In addition to weekly and monthly survey-based data, biweekly composite maps of the normalized difference vegetation index (NDVI) from the NOAA AVHRR sensor (1 km resolution) are produced by NASS’s Researc...

متن کامل

pattern recognition in maintenance data using methodologies data minitng (cade study isfahan regional power electric company)

فعالیت های نگهداری و تعمیرات اطلاعاتی را تولید می کند که می تواند در تعیین زمان های بیکاری و ارایه یک برنامه زمان بندی شده یا تعیین هشدارهای خرابی به پرسنل نگهداری و تعمیرات کمک کند. وقتی که مقدار داده های تولید شده زیاد باشند، فهم بین متغیرها بسیار مشکل می شوند. این پایان نامه به کاربردی از داده کاوی برای کاوش پایگاه های داده چندبعدی در حوزه نگهداری و تعمیرات، برای پیدا کردن خرابی هایی که موجب...

15 صفحه اول

Combining Neural Network and Wavelet Transform to Predict Drought in Iran Using MODIS and TRMM Satellite Data

The drought can be described as a natural disaster in each region. In this study, one of the important factors in drought, vegetation, has been considered. For this purpose, monthly vegetation cover images and snow cover data of MODIS and TRMM satellite precipitation product from 2009 to 2018 were used for the study area of Iran. After initial preprocessing, we have used artificial neural netwo...

متن کامل

Using MODIS satellite imagery to predict hantavirus risk

Aims Sin Nombre virus (SNV), a strain of hantavirus, causes hantavirus pulmonary syndrome (HPS) in humans, a deadly disease with high mortality rate (> 50%). The primary virus host is the deer mouse, and greater abundance of deer mice has been shown to increase the human risk of HPS. Our aim is to identify and compare vegetation indices and associated time lags for predicting hantavirus risk us...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Remote Sensing

سال: 2016

ISSN: 2072-4292

DOI: 10.3390/rs9010016