L’obiettivo di questo studio è stato quello di sviluppare per la Federazione Russa un metodo e una tecnologia di previsione in tempo reale della crescita delle colture, sulla base di un modello di simulazione della crescita delle piante a partire da dati satellitari. È stata studiata la relazione tra i dati rilevati a terra e quelli da satellite. I dati telerilevati sono stati inseriti come dati in ingresso nei modelli di simulazione della crescita delle colture utilizzati nella pratica operativa dal Servizio Federale Russo per il Monitoraggio Idrometeorologico e Ambientale. È stato ideato un nuovo modello di simulazione del processo di produzione del mais utilizzando dati satellitari. Sulla base di questo modello sono stati sviluppati metodi dinamico-statistici per la previsione della resa in granella del mais. È stata stimata l’efficienza della previsione di resa del mais per alcune regioni ed è stata sviluppata una tecnologia per la previsione operativa delle rese di mais utilizzando dati satellitari per la Federazione Russa. Parole chiave: previsione di resa delle colture, mais, modelli di simulazione, processi di produzione vegetale, telerilevamento, dati satellitari, NDVI, fotosintesi.
The purpose of this study was to develop a method and a technology of the real-time crop yield forecasting for the Russian Federation on the basis of a simulation plant growth model using satellite data. Relationship between the ground and satellite data is analysed. Remote sensing data are added as entries into the simulation crop growth models used in operational practice of the Russian Federal Service on Hydrometeorology and Environmental Monitoring. A new simulation model of maize production process is devised using satellite data. Based on this model the dynamic-statistical methods for forecasting the maize grain yield have been developed. The efficiency of maize yield forecasting is estimated for some Russian Federation regions. Technology has been developed of operative forecasting of maize productivity using satellite data for Russian Federation subjects. Keywords: crop yield forecast, maize, corn, simulation model, plant production process, remote sensing, satellite data, NDVI, photosynthesis.
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