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The early explanatory power of NDVI in crop yield modelling / L. Wall in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 29 n° 7 (April 2008)  

Public [article]  inInternational Journal of Remote Sensing IJRS > vol 29 n° 7 (April 2008) . - pp 2211 - 2225 Titre : The early explanatory power of NDVI in crop yield modelling Type de document : Article/Communication Auteurs : L. Wall, Auteur ; D. Larocque, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 2211 - 2225 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] blé (céréale) [Termes IGN] Canada [Termes IGN] image NOAA-AVHRR [Termes IGN] indice d'humidité [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] prévision [Termes IGN] rendement agricole [Termes IGN] série temporelle Résumé : (Auteur) The objective of this paper is to study, on a weekly basis, the explanatory power of one satellite-based measurement, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), for wheat yield modelling in 40 census agricultural regions (CAR) in the Canadian Prairies during the whole growing season using 16 years of NOAA AVHRR satellite data (between 1987 and 2002). We also explore the relative value of NDVI compared with a land-based measurement, the Cumulative Moisture Index (CMI). By developing a series of weekly wheat yield models over the course of the growing season, we are able to determine the accuracy of different models. Our findings indicate that NDVI possesses explanatory power 4 weeks earlier in the season than CMI. Copyright Taylor & Francis Numéro de notice : A2008-099 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160701395252 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160701395252 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29094 [article]

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