Przydatność satelitarnych zdjęć radarowych i wielospektralnych misji Sentinel do modeli zagrożenia wybranych roślin suszą rolniczą w Polsce

Simple item page
dc.contributor.authorJędrejek, Anna
dc.date.accessioned2025-01-15T10:00:58Z
dc.date.available2025-01-15T10:00:58Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractPodstawą do podjęcia badań jest możliwość cyklicznego pozyskania dużego zbioru wysokorozdzielczych danych teledetekcyjnych Sentinel-1 (S-1) i Sentinel-2 (S-2), które mogą być wykorzystane na potrzeby uszczegółowienia wyników generowanych w Systemie Monitoringu Suszy Rolniczej prowadzonego przez Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa (IUNG-PIB) w Puławach. Przyjęta hipoteza badawcza zakładała, że wysokorozdzielcze czasowo i przestrzennie dane satelitarne S-2 i S-1 stanowią źródło informacji o rolniczej przestrzeni produkcyjnej, które można wykorzystać w następujących badaniach: • modelowania wpływu suszy rolniczej na plony, prowadzonego w skali działek rolnych wielkoobszarowych gospodarstw, • uszczegółowienia map podatności gleb na suszę do rozdzielczości odpowiadającej rozdzielczości przestrzennej scen satelitarnych. W artykule A1 pokazano jak można zweryfikować deklarowane przez rolników straty spowodowane suszą rolniczą w uprawach rolnych poprzez wykorzystanie danych teledetekcyjnych i ich zestawienie z wynikami SMSR. Wykazano, że w 2021 r. w województwie zachodniopomorskim, aż 99% rolników przeszacowało szkody w uprawie pszenicy ozimej i zadeklarowało straty wyższe od wymodelowanych przez SMSR (w tym 63% rolników zgłosiło straty powyżej maksymalnych określonych w SMSR (45%) dla regionu). W artykule A2 opisano proces budowy modeli (krzywych wegetacji) przedstawiających rozwój pszenicy ozimej, z wykorzystaniem wybranych indeksów obliczonych na podstawie zdjęć S 1 i S-2 oraz danych SMSR, na podstawie których można dokonać oceny stanu i kondycji badanej rośliny uprawnej. W artykule A3 przedstawiono koncepcję wykorzystania zdjęć satelitarnych S-2 do uszczegółowienia mapy podatności gleb na suszę w Polsce, na podstawie przestrzennego odbicia spektralnego od łanu kukurydzy w warunkach suszy rolniczej. Najlepsze wyniki separacji kategorii podatności gleb na suszę uzyskano dla indeksu NDVI (p = 0,000012). Ponadto, dla 30 profili glebowych wyznaczono krzywą regresji liniowej między szacunkową zawartością wody ogólnie dostępnej i wartościami NDVI oraz stwierdzono istotną zależność pomiędzy zmiennymi (R2 = 0,94). Otrzymane wyniki potwierdziły założoną hipotezę badawczą. Opracowane modele znalazły również praktyczne zastosowanie: są wykorzystywane w dialogu społecznym (IUNG-PIB – MRiRW - rolnicy), a także w formie algorytmów zasilają narzędzia geomatyczne opracowywane w IUNG-PIB.
dc.identifier.urihttps://bc.iung.pl/handle/123456789/2584
dc.language.isoother
dc.publisherInstytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa - Państwowy Instytut Badawczy w Puławach
dc.subjectSMSR
dc.subjectSentinel-1
dc.subjectSentilel-2
dc.subjectpszenica ozima
dc.subjectkukurydza
dc.titlePrzydatność satelitarnych zdjęć radarowych i wielospektralnych misji Sentinel do modeli zagrożenia wybranych roślin suszą rolniczą w Polsce
dc.typeThesis
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Streszczenie rozprawy doktorskiej Anna Jędrejek.pdf
Size:
100.8 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download
Collections
Rozprawy doktorskie