Upload
idalee
View
86
Download
9
Tags:
Embed Size (px)
DESCRIPTION
FAO Training in Crop Yield Forecasting ARMENIA. Crop Yield Forecasting Methodology Enhancement – Remote sensing Erevan 21 - 25 January 2013. Antoine DENIS [email protected]. Crop Yield Forecasting Methodology – Remote sensing Introduction to the training. - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
FAO Training in Crop Yield Forecasting
ARMENIA
Crop Yield Forecasting Methodology Enhancement – Remote sensing
Erevan 21 - 25 January 2013
Antoine DENIS
1. General reminder of the project and CYFS
2. Objectives of the training
3. Planning of the training
Crop Yield Forecasting Methodology – Remote sensing
Introduction to the training
• Agro-meteorological component of the “EC/FAO Programme
on Information Systems to Improve Food Security Decision-
making… ” in Armenia.
• Contribute to reduce food insecurity and poverty by improving
the quality and sharing of information across institutions, and
promoting evidence-based analyses and assessments.
• Improve long term agro-meteorological forecasting and the
dissemination of information to Marz Support Centres.
• Enhance RS sensing approach of the CYFS
General reminder of the project and CYFS
Բերքատվության կանխատեսմանմեթոդաբանություն(Source: Global Monitoring for Food Security (GMFS) project)
NDVI
1 2 3
INPUTS
AMS ETP
Actual rainfall
S T A T I S T I C A
NOAA GAC
V A S T
Yield prediction model at
departmental level
OUTPUT
Temperature, RR, RH,… Yield prediction
model at national level
W I N D I S P
M A T L A B
Initial Water Holding Content
Soil Water Satisfaction Index
Water excess, deficit
Actual ETA
…
NDVI
INDEPENDENT VARIABLES
CROP YIELD DATA
Historical crop yield data at departmental level
Yield agregation at national level
METEO
Starting date
NDVI max
Time peak
…
Cumulated actual rainfall
Անկախփոփոխականներ
AGROMET SHELL (AMS)
Մուտք արվող
տվյալներ
Բերքատվությ ան
կանխատեսմ ան մոդել
երկրիմասշտաբով
Բերքատվության հանրագումար
երկրիմասշտաբով
Տեղումների իրական
ծավալը
NDVIՀԴ*
* հեռադիտարկում(արբանյակային)
Բերքատվությա ն տվյալներ
Նախկին տվյալներ ըստ
տարածաշրջանների
Ստացված արդյունք
(ելք)
Բերքատվությա ն
կանխատեսումտարածաշրջան
– ներիմասշտաբով
I. TIMESAT software
II. METOP NDVI images
III. Complementary information for Agromet
bulletin
Objectives of the training
DAY 1•Introduction
•New (METOP & TIMESAT)
•TIMESAT - introduction
DAY 2•TIMESAT – automation and database production
•WINDISP
Crop Yield Forecasting Methodology – Remote sensing
Planning of the training (cf. doc Word)
DAY 3•CALIBRATION METOP – SPOT VGT
•Accumulated NDVI computation
•Real time CYFS
•Boundaries
•Maps and legend
DAY 4 •Complementary information for Agromet bulletin
•General repetition for database production
Crop Yield Forecasting Methodology – Remote sensing
Planning of the training (cf. doc Word)
DAY 5 •Questions and answers
Crop Yield Forecasting Methodology – Remote sensing
Planning of the training (cf. doc Word)
Monday 21 January 2013
1.Introduction to the training
2.General process for NDVI images in CYFS (5 min)
3.Introduction to METOP satellite images (15 min)
4.Preparation of a continuous NDVI images times series with SPOT
VEGETATION and METOP images (30 min)
5.TIMESAT – an Introduction (2 h)
6.TIMESAT for extracting NDVI derived explanatory variable for CYFS
– (a step by step tutorial) (3 h)
Crop Yield Forecasting Methodology – Remote sensing
Content
Monday 21 January 2013
1.Introduction to the training
2.General process for NDVI images in CYFS (5 min)
3.Introduction to METOP satellite images (15 min)
4.Preparation of a continuous NDVI images times series with SPOT
VEGETATION and METOP images (30 min)
5.TIMESAT – an Introduction (2 h)
6.TIMESAT for extracting NDVI derived explanatory variable for CYFS
– (a step by step tutorial) (3 h)
Crop Yield Forecasting Methodology – Remote sensing
Content
2. General process for NDVI images in CYFS
Բերքատվության կանխատեսմանմեթոդաբանություն(Source: Global Monitoring for Food Security (GMFS) project)
NDVI
1 2 3
INPUTS
AMS ETP
Actual rainfall
S T A T I S T I C A
NOAA GAC
V A S T
Yield prediction model at
departmental level
OUTPUT
Temperature, RR, RH,… Yield prediction
model at national level
W I N D I S P
M A T L A B
Initial Water Holding Content
Soil Water Satisfaction Index
Water excess, deficit
Actual ETA
…
NDVI
INDEPENDENT VARIABLES
CROP YIELD DATA
Historical crop yield data at departmental level
Yield agregation at national level
METEO
Starting date
NDVI max
Time peak
…
Cumulated actual rainfall
Անկախփոփոխականներ
AGROMET SHELL (AMS)
Մուտք արվող
տվյալներ
Բերքատվությ ան
կանխատեսմ ան մոդել
երկրիմասշտաբով
Բերքատվության հանրագումար
երկրիմասշտաբով
Տեղումների իրական
ծավալը
NDVI
ՀԴ
* հեռադիտարկում(արբանյակային)
Բերքատվությա ն տվյալներ
Նախկին տվյալներ ըստ
տարածաշրջանների
Ստացված արդյունք
(ելք)
Բերքատվությա ն
կանխատեսումտարածաշրջան
– ներիմասշտաբով
OLD METHOD
Բերքատվության կանխատեսմանմեթոդաբանություն(Source: Global Monitoring for Food Security (GMFS) project)
NDVI
1 2 3
INPUTS
AMS ETP
Actual rainfall
S T A T I S T I C A
NOAA GAC
V A S T
Yield prediction model at
departmental level
OUTPUT
Temperature, RR, RH,… Yield prediction
model at national level
W I N D I S P
M A T L A B
Initial Water Holding Content
Soil Water Satisfaction Index
Water excess, deficit
Actual ETA
…
NDVI
INDEPENDENT VARIABLES
CROP YIELD DATA
Historical crop yield data at departmental level
Yield agregation at national level
METEO
Starting date
NDVI max
Time peak
…
Cumulated actual rainfall
Անկախփոփոխականներ
AGROMET SHELL (AMS)
Մուտք արվող
տվյալներ
Բերքատվությ ան
կանխատեսմ ան մոդել
երկրիմասշտաբով
Բերքատվության հանրագումար
երկրիմասշտաբով
Տեղումների իրական
ծավալը
ՀԴ
* հեռադիտարկում(արբանյակային)
Բերքատվությա ն տվյալներ
Նախկին տվյալներ ըստ
տարածաշրջանների
Ստացված արդյունք
(ելք)
Բերքատվությա ն
կանխատեսումտարածաշրջան
– ներիմասշտաբով
NEW ! METHOD
SPOT VEGETATION
NDVI
& METOP
Հեռադիտարկմաններկայացում
ՀՀ տարածքի SPOT VEGETATION NDVI լուսանկարը
Ժամանակի ընթացքում NDVI– ի դինամիկան .դիտելը գրաֆիկի վրա .Օր ՝ 2001 . թ Հայաստան
NDVI
)(
)(
REDNIR
REDNIRNDVI
NIR: Ինֆրակարմիրին մոտ ճառագայթում (0,725 à 1 µm)
Red: Կարմիր ճառագայթում (0,58 à 0,68 µm)
Խիտ բուսականություն և ֆիտոսանիտարական լավպայմաններ աբսորբցիայի աճ՝ կարմիրտիրույթում Բարձր NDVI
Նոսր բուսականություն և/ կամ ֆիտոսանիտարական վատպայմաններ :
աբսորբցիայի աճի բացակայություն կարմիր տիրույթում Ցածր NDVI
SPOT VEGETATION NDVI image
1. NDVI պատկեր:
• Պատկերացանց ( տարածքի մեջ շարունակական)
• Կիրառվում է որպես բույսերի վարքի մասին
հիմնական տեղեկություն՝ ֆենոլոգիական տվյալների
ստացման համար
2. Դիտարկվող տարածքիսահմանը:
• Վեկտորային տվյալներ (կետ, գիծ և բազմանկյուն)
• Կիրառվում է պատկերացանցի
(ռաստրի) ինֆորմացիան հանրագումարի բերելու
. համար։ Օր ՝ մարզիսահմանները
Տվյալների տեսակները։ լուսանկար կամ վեկտորային
Տվյալների տեսակ՝վեկտորային
Հողօգտագործու մը
Հայաստանում. Պայմ
նշաններ
Հողօգտագործում
Վարելահողե
ր
Մշակաբույս
եր
Անտառ ևթփուտներ
Խոտհարքներ
Արոտավայրեր
. ք Երևան
Սևանա լիճ
Տվյալների տեսակ՝վեկտորային
ՀՀվարչականբաժանումը
Տվյալների տեսակ՝վեկտորային Հողօգտագործման և վարչական
բաժանումների ինտեգրացում
Հողօգտագործման« » ցորեն դասի
փոխհատումը ՀՀ մարզերի հետ (կարմիր)
NDVI մեթոդաբանության ընդհանուր սկզբունքը ( Քայլեր 3 - 4)
NDVI ժամանակայինշարք
Ֆենոլոգիական պարամետրեր Աղյուսակների ստեղծում
Հանրագումար ըստ–ԴԵՏ ի
Monday 21 January 2013
1.Introduction to the training
2.General process for NDVI images in CYFS (5 min)
3.Introduction to METOP satellite images (15 min)
4.Preparation of a continuous NDVI images times series with SPOT
VEGETATION and METOP images (30 min)
5.TIMESAT – an Introduction (2 h)
6.TIMESAT for extracting NDVI derived explanatory variable for CYFS
– (a step by step tutorial) (3 h)
Crop Yield Forecasting Methodology – Remote sensing
Content
Why using METOP?
METOP
SPOT_VGT METOP
Spatial resolution 1 km 1 km
N° images per year 36 36
Years available 1999 – 2013 or 2014 2008 - 2022
Number of complete year available in 2012
14 5
Very similar to SPOT VGT
What are METOP images ?
&
METOP website
http://www.metops10.vito.be/index.html
METOP
How to get METOP images?
Ordered at VITO and received by email
and FTP delivery
METOP
Monday 21 January 2013
1.Introduction to the training
2.General process for NDVI images in CYFS (5 min)
3.Introduction to METOP satellite images (15 min)
4.Preparation of a continuous NDVI images times
series with SPOT VEGETATION and METOP images (30
min)
5.TIMESAT – an Introduction (2 h)
6.TIMESAT for extracting NDVI derived explanatory variable for CYFS
– (a step by step tutorial) (3 h)
Crop Yield Forecasting Methodology – Remote sensing
Content
How to get SPOT VGT images?
FREE VGT website (3 months old)
&
Ordered at ESA for real time and
delivered by email and FTP
SPOT VEGETATION
Ներբեռնել SPOT VEGETATION անվճարNDVI-ը : հետևյալ կայքից http://free.vgt.vito.be/
Ներբեռնել SPOT VEGETATION անվճարNDVI-ը : հետևյալ կայքիցhttp://free.vgt.vito.be/
SPOT VEGETATION NDVI - Եվրոպա
Preparation of a continuous NDVI images times series with
SPOT VEGETATION and METOP images
SPOT_VGT METOP
Years available 1999 – 2013 or 2014 2008 - 2022
Number of complete year available in 2012
14 5
TIMESAT input format:• BINARY : 2 dimensional spatial arrays
• (≠ IDA format of WINDISP & VAST)
Preparation of a continuous NDVI images times series with
SPOT VEGETATION and METOP images
SPOT VEGETATION : VGT EXTRACT : Այս գործողությունը թույլ կտա:
• Հանել NDVI պատկերները ZIP ֆայլերից (extract)
• Եվրոպայի նկարներից ենթադասել Հայաստանի
–ԴԵՏ ը (spatial subset)• Փոխակերպել պատկերները TIMESAT–ին համատեղելի ֆորմատի (format convert)
Հասանելիությունը:
VGT Extract– ը կարելի անվճար ներբեռնել
http://free.vgt.vito.be/ կայքից
VGT Extract: NDVI – պատկերների հանումը ՀՀ ի համար
VGT Extract: NDVI – պատկերների հանումը ՀՀ ի համար
VGT Extract: NDVI – պատկերների հանումը ՀՀ ի համար
SPOT VEGETATION NDVI - Հայաստան
Preparation of a continuous NDVI images times series with
SPOT VEGETATION and METOP images
METOP extraction: •Unzip the « zip » folder
•Delete non desired files (files other than « NDV… » files)
•Images are in ENVI standard format (binary file +
header), format compatible with TIMESAT
Preparation of a continuous NDVI images times series with
SPOT VEGETATION and METOP images
METOP header file
ENVI
description = {METOP-AVHRR, 10-daily synthesis, 20080401-20080410, NDVI, processing by VITO-Belgium }
samples = 8176lines = 5600bands = 1
file type = ENVI Standarddata type = 1
sensor type = METOP-AVHRR
map info = { Geographic Lat/Lon, 1.5, 1.5, -11, 75, 0.0089285714, 0.0089285714, WGS-84, units=Degrees }
Monday 21 January 2013
1.Introduction to the training
2.General process for NDVI images in CYFS (5 min)
3.Introduction to METOP satellite images (15 min)
4.Preparation of a continuous NDVI images times series with SPOT
VEGETATION and METOP images (30 min)
5.TIMESAT – an Introduction (2 h)
6.TIMESAT for extracting NDVI derived explanatory variable for CYFS
– (a step by step tutorial) (3 h)
Crop Yield Forecasting Methodology – Remote sensing
Content
Բերքատվության կանխատեսմանմեթոդաբանություն(Source: Global Monitoring for Food Security (GMFS) project)
NDVI
1 2 3
INPUTS
AMS ETP
Actual rainfall
S T A T I S T I C A
NOAA GAC
V A S T
Yield prediction model at
departmental level
OUTPUT
Temperature, RR, RH,… Yield prediction
model at national level
W I N D I S P
M A T L A B
Initial Water Holding Content
Soil Water Satisfaction Index
Water excess, deficit
Actual ETA
…
NDVI
INDEPENDENT VARIABLES
CROP YIELD DATA
Historical crop yield data at departmental level
Yield agregation at national level
METEO
Starting date
NDVI max
Time peak
…
Cumulated actual rainfall
Անկախփոփոխականներ
AGROMET SHELL (AMS)
Մուտք արվող
տվյալներ
Բերքատվությ ան
կանխատեսմ ան մոդել
երկրիմասշտաբով
Բերքատվության հանրագումար
երկրիմասշտաբով
Տեղումների իրական
ծավալը
ՀԴ
* հեռադիտարկում(արբանյակային)
Բերքատվությա ն տվյալներ
Նախկին տվյալներ ըստ
տարածաշրջանների
Ստացված արդյունք
(ելք)
Բերքատվությա ն
կանխատեսումտարածաշրջան
– ներիմասշտաբով
NEW ! METHOD
SPOT VEGETATION
NDVI
& METOP
http://www.nateko.lu.se/personal/Lars.Eklundh/TIMESAT/timesat.html.
Smoothing of NDVI evolution curve
Phenological parameters derivation
TIMESAT
Website&
User’s manual
http://www.nateko.lu.se/personal/Lars.Eklundh/TIMESAT/timesat.html
TIMESATA program for Analysing Time-Series of Satellite
Sensor DataBy Jönsson Lars Eklundh
TIMESATUsing time series of binary images files to produce NDVI
temporal evolution curve
TIMESATUsing auxiliary (quality) data to assign weights
There are, of course, no general rules for converting ancillary data to weights associated with the values in the time seriesand the user of the TIMESAT program is encouraged to take an experimental approach and test different settings.
• Large circles indicate clear conditions (w = 1), • Small circle indicate mixed conditions (w = 0.5), • No circle indicate clouds (w = 0).
From the figure it is seen that several of the negatively biased outliers are associated with cloudy conditions. By assigning zero weight to these values they will not influence the subsequent fitting.
TIMESATPreprocessing to suppress outliers
TIMESATUpper envelope adaptation
Fitted functions from a multi-step procedure. The thin solid line represent theoriginal NDVI data. (a) The thick line shows the fitted function from the first step.(b) The thick solid line displays the fit from the last step where the weights of the
low data values have been decreased.
TIMESAT3 algorithm to smooth the signal
1. Adaptive Savitzky-Golay filtering
The filter replaces each data value yi, i = 1, . . . ,N by a linear combination of nearby values in a window
These values have to minimize a least-squares fit to a polynomial function
width, n, of the moving window determines the degree of smoothing, but it also affects the ability to follow a rapid change. In TIMESAT the width n can be set by the user.
TIMESAT
SPOT_VGT METOP
Spatial resolution 1 km 1 km
N° images per year 36 36
Years available 1999 – 2013 or 2014 2008 – 2022
Number of complete year available in 2012
14 5
Format 8-bit 8-bit
Extent Armenia Europe
N° of rows 337 5600
N° of columns 449 8176
Size 148 Ko 44.713 Mo
Main features of the SPOT VEGETATION and METOP NDVI
images database
TIMESATDefining the installation folder
TIMESATDefining the right working directory (! very important !)
Choose the folder
“RESULTS”
TIMESAT
TIMESAT menu system
1.Data preparation
2.Data processing
3.Post processing
TIMESAT
SPOT
VEGETATIONMETOP
Image file type 8-bit unsigned integer
Byte order Little endian
No of rows in image 337 5600
No of columns 449 8176
TIMESATImage view
TIMESATRelative LIST
FILE
!! Relative
compare to
the working
directory !!
!! 3 * the
same year !!
TIMESATFILE NAME convention
Type of fileExample for the 1999 SPOT_VGT images
Example for the 2008 METOP images
List file LIST_FILE_1999_SPOT_VGT.txt LIST_FILE_2008_METOP.txt
Settings file SETTINGS_1999_SPOT_VGT.set SETTINGS_2008_METOP.set
Job name in a settings file
1999_SPOT_VGT 2008_METOP
.tts file 1999_SPOT_VGT_fit.tts 2008_METOP_fit.tts
.tpa file 1999_SPOT_VGT_TS.tpa 2008_METOP_TS.tpa
Fitted (smoothed) NDVI images
FITTED_1999_SPOT_VGT FITTED_2008_METOP
Season parameter images (e.g.: start)
start_1999_SPOT_VGT start_2008_METOP
TSM GUI (e.g. SPOT VGT time series 1999 – 2012)
TSM GUI (e.g. SPOT VGT 3 * 1999 time series)
TIMESATSettings file
TIMESATFileinfo
TIMESATFileinfo
TIMESATTSM_printseasons
TSM_viewfits TIMESAT
TIMESATTSM_imageview (e.g.: start of the season)
TSM_imageview (e.g.: large integral) TIMESAT
Contact information
Arlon Campus Environnement (ACE)
University of Liège (ULg)
185, Avenue de Longwy,
6700 Arlon
Belgium
Antoine DENIS Bernard TYCHON
TEL 0032 63 230 997 0032 63 230 829
Email [email protected] [email protected]
Website http://www.dsge.ulg.ac.be/arlon/