Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Wheat Production Forecast in Himachal Pradesh Using Remote Sensing Data. District-level Wheat Production Forecast using Indian Remote Sensing Satellite (IRS) data

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Manik Kalubarme and Alka Sharma
ISBN: 9783659634000
Год издания: 2014
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 76
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23777 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 141178
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: This report summarizes the results of six year (1996-97 to 2002-03) of Remote Sensing (RS) based district-level wheat acreage estimates and agromet model predicted wheat yields. District-level preharvest wheat production forecast in major wheat growing districts in Himachal Pradesh was attempted under crop acreage and production estimation (CAPE) project. Single date Indian Remote Sensing Satellite digital data, coinciding with flowering to grain filling stage of wheat was analysed for wheat acreage estimation using maximum likely hood (MXL) supervised classification and district boundary mask approach. Agrometeorologial yield models were developed for wheat yield forecast using meteorological data such as minimum-maximum temperatures, rainfall and sunshine hours. The meteorological indices viz. Growing Degree Days (GDD), Temperature Difference (TD), Accumulated Rainfall (ARF) and Accumulated Sunshine Hours (ASH) were computed and used in model development. This report also brings out problems in wheat acreage estimation in hilly terrains using Remote Sensing data.
Ключевые слова: Indian Remote Sensing Satellite (IRS), crop acreage and production estimation (CAPE) project, maximum likely hood (MXL) supervised classification, District-level wheat acreage and production estimation, Ground Truth (GT) data collection, Agrometeorological wheat yield modeling