INTEGRATION OF AQUACROP MODEL AND MODIS IMAGES FOR DETERMINING RICE CROP AND RICE YIELD ON THE LANDS OF MEKONG RIVER DELTA
SOIL SCIENCES
Luận án "Tích hợp mô hình AquaCrop và ảnh MODIS để xác định mùa vụ lúa và năng suất lúa trên vùng Đồng bằng sông Cửu Long" do Trần Thị Hiền thực hiện tại Đại học Cần Thơ vào năm 2017 thuộc ngành Khoa học Đất. Nghiên cứu này nhằm phát triển chương trình giám sát canh tác lúa hiệu quả cho Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), một khu vực sản xuất lúa trọng điểm nhưng gặp khó khăn trong việc thu thập thông tin kịp thời và chính xác về mùa vụ và năng suất.
Mục tiêu chính là giám sát sự thay đổi diện tích và mùa vụ lúa trong giai đoạn 2000-2013, xác định quy luật biến động của chỉ số thực vật NDVI cho các loại hình sử dụng đất và cây lúa chính, cũng như xây dựng phương pháp ước tính năng suất lúa dựa trên sự kết hợp giữa mô hình AquaCrop và ảnh vệ tinh MODIS. Nghiên cứu đã ứng dụng các phương pháp viễn thám, GIS và mô hình hóa để đạt được các mục tiêu này.
Các kết quả nổi bật bao gồm việc xác định quy luật biến đổi NDVI cho sử dụng đất và cây lúa chính, ứng dụng viễn thám và GIS để theo dõi sự phân bố và thay đổi của cây lúa, đồng thời phát triển phương pháp tích hợp mô hình AquaCrop và ảnh MODIS để lập bản đồ và tính toán năng suất. Luận án đã phân loại 8 nhóm mùa vụ lúa điển hình ở ĐBSCL.
Đánh giá độ chính xác cho thấy tổng độ chính xác đạt 84,5% và chỉ số Kappa là 0,78, với hệ số tương quan cao (0,81 < R² < 0,98) giữa diện tích diễn giải và thống kê cấp tỉnh từ năm 2000-2013, khẳng định độ tin cậy của việc sử dụng ảnh MODIS để giám sát cây lúa ở cấp độ vùng. Tại An Giang, năng suất lúa trung bình trên đất phù sa cao hơn đất phèn (7,6 tấn/ha so với 6,9 tấn/ha). Các kết quả dự đoán năng suất và sản lượng lúa ở cấp huyện cũng cho thấy mối tương quan cao với số liệu thống kê.
1.1 Background of research
1.2 Objectives of the study
1.3 The content of study
1.4 Subjects and scope of research
1.5 Significance of study
1.6 The important findings
2.1 The methodology is used:
2.2 Research methods
2.2.1 Monitoring the current situation and changes of rice crop, time of sowing, determine the area in different areas of the Mekong Delta
2.2.2 Determined the NDVI variation
2.2.3 Application AquaCrop model to simulate rice yield on the different lands
2.2.4 Integration of AquaCrop model and MODIS image to map rice yield and rice production
3.1 Using remote sensing in monitoring changes of rice crops and area in different ecological MRD
3.1.1 Determined variation in NDVI for generalized land use and the main rice crop in Mekong River Delta
3.1.2 The rice crop in the Mekong River Delta
3.1.3 The distribution of rice crop from 2000 to 2013 in land and ecological MRD
3.1.4 Comparing the change of rice crop in agro-ecological zones of MRD
3.1.5 Accuracy assessment
3.2 Integration of the AquaCrop model and remote sensing image into rice yield estimates
3.2.1 AquaCrop Develop a method for estimating yield and yield of rice on different land using the MODIS remote sensing image and the AquaCrop model.
3.2.1.1 Data preparation
3.2.1.2 Determine rice crop and growing time and mapping the progress to the rice variety
3.2.1.3 Mapping unit land
3.2.1.4 Model validation and calibration
3.2.1.5 Estimates of yield and rice yield mapping
3.2.1.6 Result evaluation
3.2.2 Applications AquaCrop model and remote sensing (MODIS image) to simulate yield on the different areas in An Giang provice
3.2.2.1 Data collection
3.2.2.2 Using MODIS images to monitore the rice and the progress of rice sowing in An Giang province
3.2.2.3 Mapping land units
3.2.2.4 Model validation and calibration
3.2.2.5 Estimate rice production and mapping rice yield in An Giang
5.1 Conclusions
5.2 Suggestions