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Regional crop and irrigation monitoring: some examples of (new) opportunities

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Academic year: 2021

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(1)

ĞůŐŝĂŶǁŽƌŬƐŚŽƉ͚^ƉĂĐĞϰ&ŽŽĚ͛ :ƵŶĞϭϭ͕ϮϬϭϱͲ DŝůĂŶ

JoostWELLENS&WaterͲEnvironmentͲDevelopmentunit

Regional crop & irrigation monitoring:

some examples of(new)opportunities

Monitoring‘space4food’

Ͳ applicationsatтlevelsͲ

170km 10km 5km National/regional: ͲMODIS(NDVI,GAI,…); Ͳtemporalprofiles; Ͳhistoricdata. љ Statisticalapproach

Field/Regional/National:

ͲSPOTͲ5Take5; Ͳtimeseries. Ͳfieldobservations. љ Assimilation Regional: ͲERSͲ2; Ͳirrigationmanagement database. љ Signalanalysis

(2)

1.i

Regional

(

coarse

)

cropmonitoring

Ͳ GlobalMonitoringforFoodSecurityͲ

climatedata:

rainfall temperature ET0

AgroMetShell

agroͲmeteorologicaldata:

planting cropcycle cropcoefficients soiltype

&

regressionmultiple

bestvariables

cottoninBurkina:

initialwatercontent NDVImax ETRdevelopmentphase R2=0,75 error=73kg/ha (5,9%of1.120kg/hayield) ͲMODIS; ͲNDVItemporalprofiles.

1.ii

Regional

(

coarse

)

cropmonitoring

Ͳ ‘curvefitting’Ͳ

ͲMODIS; ͲGAItemporalprofiles. (greenareaindex) Shapeofdecreasingcurves ofgreenareaindex ~ Regionalwheatyield

(3)

2

Irrigationmonitoring

Ͳ usingSARdataͲ

ͲirrigatedperimeterofTadla (center ofMorocco); Ͳ100,000haofwheat; Ͳfloodirrigation,2to5times; Ͳirrigationwaterinvoicesdatabase. ͲERSͲ2; ͲCͲband; Ͳdualpolarizations(VV); Ͳ25m.

backscatter

~

soilwatercontent

~

irrigation

31/03/2011 03/04/2011 06/04/2011 12/04/2011

+

atmospheric

conditions;

+

cost;

+

commercial

potential.

3.i

Regional

(

detailed

)

cropmonitoring

Ͳ workͲflowͲ

Parcel cropyield Soilmap Weather gridcell Crop database Cropyieldper simulationunit assimilation HR satellitedata (adaptedfromDelécolle ĞƚĂů.,1992)

(4)

B=WPͼɇTr

or

Biomass=WaterproductivityͼSumoftranspiration

Y=HIͼB

or

Yield=HarvestindexͼBiomass

simple & solid

3.ii

AquaCrop(FAO)

Ͳ howdoesitwork?Ͳ

08% 44% 85% ༃ Overhead pictures ༄ Canopycover (eCognition) ༅ Graph:Ͳcropcharacteristics; Ͳcanopygrowth&decline; Ͳphenologicalstages. 88%

3.iii

Cropinput

Ͳ canopycoverͲ

(5)

                  6R LO ZD WH U FR QW HQ WD WW KH WR S  P >PP@ VDWXUDWLRQ ILHOGFDSDFLW\ ZLOWLQJ SRLQW 5$:                        &DQRS\ F RY HU > @                   6R LOZ DW HU F RQ WH QW DW WK H WRS   P >P P @ VDWXUDWLRQ ILHOGFDSDFLW\ ZLOWLQJ SRLQW 5$:                        &DQRS\ F RY HU >  @         6LP XODWH G \LHOG > WR QK D@ 2EVHUYHG\LHOG>WRQKD@ R² nRMSE WRQKDd 

«

«

༃ Soilmoisture: Ͳsoiltype; Ͳirrigations; Ͳ… ༄ Canopycover: Ͳgrowth&declinecoef.; Ͳplantdensities; Ͳ… ༅ Yield: Ͳwaterproductivity; Ͳharvestindex. Observedvs.simulated soilmoisture: Observedvs.simulated canopygrowthcover: Observedvs.simulated yield:

3.iv

Results

Ͳ soilmoisture,canopygrowth,yield:e.g.cabbageͲ

Agriculturaladvice

Ͳ ‘modellingforthemasses’Ͳ

Basedonthepriorly presentedknowledge&expertise:

Mobilephone:

Ͳ

GPScoordinates;

Ͳ

cropdata(type,sowing,…);

Ͳ

etc.

Mobilephone:

Ͳ

Weeklyupdated

irrigationguidelines;

Ͳ

Yieldestimates.

Ser

ver

with

we

b

Ͳapplic

at

ion

SendͲindata;

Nationalsoilmaps;

MeteoͲbroadcasts.

Yieldforecasts;

irrigationcalendars.

(6)

Prof.B.Tychon& M.Barke,T.Benabdelouahab, M.Bouezmarni,V.Debbaut,A.Denis, A.Diouf,O.Durgun,M.ElJarroudi, I.Garba,I.Jacquemin,M.Lang,J.Minet, P.Ozer,H.Sallah,C.Simonis,K.Sossey, J.Wellens. www.eed.ulg.ac.be

Grazie!

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