ỨNG DỤNG ẢNH VIỄN THÁM XÁC ĐỊNH HIỆN TRẠNG SINH TRƯỞNG CÂY LÚA PHỤC VỤ CẢNH BÁO DỊCH HẠI TỈNH AN GIANG

Võ Quang Minh * , Huỳnh Thị Thu Hương và Tràn Thi Hiền

* Tác giả liên hệ (vqminh@ctu.edu.vn)

Article Sidebar

Full Text: PDF

Ngày nhận bài: 19-09-2015
Ngày duyệt đăng: 10-10-2015
Ngày xuất bản: 15-12-2015
Title: Rice cropping stages monitoring for pest/disease early warningusing MODIS satellite images
Lượt xem
78
Downloads
0
Trích dẫn
Minh, V. Q., Hương, H. T. T., & Hiền, T. T. (2015). ỨNG DỤNG ẢNH VIỄN THÁM XÁC ĐỊNH HIỆN TRẠNG SINH TRƯỞNG CÂY LÚA PHỤC VỤ CẢNH BÁO DỊCH HẠI TỈNH AN GIANG. Tạp chí Khoa học Đại học cần Thơ, (CĐ Công nghệ TT), 203-211. Truy vấn từ https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/2342
Số báo
Số. CĐ Công nghệ TT (2015)
Chuyên mục
Tự nhiên

Abstract

The rice crop constantly changes and differently distributes according to each region. Cropping calendar always changes so it is difficult for agricultural management, and rice pest early warning. The study was aimedat delineating the current and change of rice growing stages in the An Giang province by using MODIS image (MOD09Q1) at 250m spatial resolution, 8-day interval from 2011 to 2013. The results showed that MODIS image has ability to monitor the changes of rice growing stages as the basic for early warning, mainly for the large rice field. Despite the low resolution image, it can be used to monitor the current status of rice crop and pest warning in large field area and sowing simultaneously.
Keywords: Rice cropping stages, early warning, rice pest and disease

Tóm tắt

Cơ cấu mùa vụ lúa thường xuyên biến động và phân bố khác nhau theo từng vùng đất. Lịch thời vụ luôn thay đổi nên gây khó khăn cho việc quản lý sản xuất nông nghiệp, cảnh báo dịch hại cây lúa. Nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định hiện trạng và theo dõi biến động của các cơ cấu mùa vụ lúa ở tỉnh An Giang bằng việc sử dụng ảnh vệ tinh MODIS (MOD09Q1) độ phân giải 250 m, chu kỳ lặp 8 ngày có ngày chụp từ năm 2011 đến 2013. Kết quả cho thấy trên phạm vi toàn tỉnh An Giang ảnh MODIS có khả năng theo dõi được biến động hiện trạng phân bố trà lúa làm cơ sở cảnh báo sự xuất hiện của một số dịch hại chủ yếu ở những cánh đồng có diện tích lớn. Mặc dù ảnh có độ phân giải thấp nhưng vẫn có thể ứng dụng để theo dõi hiện trạng trà lúa và cảnh báo dịch hại ở những khu vực sản xuất lúa tập trung và xuống giống đồng loạt.  
Từ khóa: Trà lúa, cảnh báo sớm, dịch hại lúa

Article Details

Tài liệu tham khảo

Bouvet, A. et al., 2009. Monitoring of the rice cropping system in the Mekong delta using ENVISAT/ASAR dual polarization data. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 47, 517–526.

Casadesús, J., Tambussi, E., Royo, C. and Araus, J. L. (2000), “Growth assessment of individual plants by an adapted remote sensing technique”, Durum Wheat Improvement in the Mediterranean Region: New challenges, pp.129-132. Options Mediterranénnes, Zaragoza.

Chen, C.F. et al., 2012. Monitoring of rice cropping intensity in the upper Mekong Delta, Vietnam using time-series MODIS data. Adv. Space Res. 49, 292–301.

Dong, Y.F. et al., 2006. Monitoring of rice crop using ENVISAT ASAR data. Sci. China Ser. D-Earth Sci. 49, 755–763.

Gumma, M.K. et al., 2011. Mapping rice areas of South Asia using MODIS multitemporal data. J. Appl. Remote Sens. 5, 053547.

Li, P. et al., 2012. Changes in rice cropping systems in the Poyang Lake Region, China during 2004–2010. J. Geogr. Sci. 22, 653–668.

Miyaoka, K. et al., 2013. Rice-planted area mapping using small sets of multitemporal SAR data. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 1–5.

Nuarsa, I.W. et al., 2012. Using variance analysis of multitemporal MODIS images for rice field mapping in Bali Province, Indonesia. Int. J. Remote Sens. 33, 5402–5417.

Parida, B. R., B. Oinam, N. R. Patel, N. Sharma, R. Kandwal and M. K. Hazarika. (2008). Land surface temperature variation in relation to vegetation type using MODIS satellite data in Gujarat state of India. International Journal of Remote Sensing,Vol. 29, pp. 4219–4235.

Peng, D.L. et al., 2011. Detection and estimation of mixed paddy rice cropping patterns with MODIS data. Int. J. Appl. Earth Observation Geoinformation 13, 13–23.

Son, N.-T. et al., 2013. A phenology-based classification of time-series MODIS data for rice crop monitoring in Mekong Delta, Vietnam. Remote Sens. 6, 135–156.

Trần Thị Hiền, Võ Quang Minh, (2010). Ảnh viễn thám Modis trong theo dõi tiến độ xuống giống trên vùng đất trồng lúa ở ĐBSCL. Kỷ yếu hội thảo Ứng dụng GIS toàn quốc 2010. Nhà xuất bản Nông nghiệp. Số 198-2010/CXB/209-05/NN. Trang 85-93.

Wu, F. et al., 2011. Rice crop monitoring in south china with RADARSAT-2 uadpolarization SAR data. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 8, 196–200.

Yang, S.B. et al., 2008. Rice mapping and monitoring using ENVISAT ASAR data. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 5, 108–112.

Yoshikawa, N., Shiozawa, S., 2006. Estimating variable acreage of cultivated paddy fields from preceding precipitation in a tropical watershed utilizing Landsat TM/ETM. Agric. Water Manage. 85, 296–304.