Abstrait

Estimation du pourcentage d'humidité du sol à l'aide de l'indice de stress hydrique basé sur LANDSAT

Pauline Welikhe, Joseph Essamuah–Quansah, Souleymane Fall et Wendell McElhenney

La communauté agronomique mondiale a besoin d'informations rapides et fréquentes sur la variabilité de l'humidité du sol et les tendances spatiales afin de maximiser la production agricole pour répondre à la demande alimentaire croissante dans un climat en évolution. Cependant, la mesure de l'humidité du sol in situ est coûteuse et demande beaucoup de travail. L'approche de modélisation biophysique et de régression prédictive basée sur la télédétection a le potentiel d'estimer efficacement la teneur en humidité du sol sur de grandes superficies. L'étude examine l'utilisation de l'indice de stress hydrique (MSI) pour estimer la variabilité de l'humidité du sol en Alabama. Les données in situ ont été obtenues à partir des sites du Soil Climate Analysis Network (SCAN) en Alabama et le MSI a été développé à partir des données LANDSAT 8 OLI et LANDSAT 5 TM. L'analyse de corrélation des produits de Pearson a montré que le MSI est fortement corrélé aux mesures moyennes de l'humidité du sol sur 16 jours pendant la saison de croissance, avec des corrélations négatives de -0,519, -0,482 et -0,895 à des profondeurs de sol de 5, 10 et 20 cm respectivement. Les corrélations entre l'indice MSI et l'humidité de la saison de croissance étaient faibles dans les sites où l'humidité du sol était extrêmement faible (<-0,3 à toutes les profondeurs). Un modèle de régression linéaire simple construit pour l'humidité du sol à 20 cm de profondeur (R²=0,79, p<0,05) était bien corrélé avec les valeurs de l'indice MSI et a été utilisé avec succès pour estimer le pourcentage d'humidité du sol dans une marge d'erreur standard de ± 3. Les produits MSI résultants ont été utilisés pour produire avec succès la distribution spatiale du pourcentage d'humidité du sol à 20 cm de profondeur. L'étude conclut que l'indice MSI est un bon indicateur des conditions d'humidité du sol et pourrait être utilisé efficacement dans les zones où les données d'humidité du sol in situ ne sont pas disponibles.

Avertissement: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été examiné ni vérifié