Improved modeling of maize growth by combining a biophysical model of photosynthesis with hyperspectral remote sensing

N. Oppelt; T. Hank

Improved modeling of maize growth by combining a biophysical model of photosynthesis with hyperspectral remote sensing

in Precision agriculture '09

Autor:innen:

N. Oppelt

N. Oppelt Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Dept. of Geography, Ludewig-Meyn-Str. 14, 24118 Kiel, Germany; oppelt@geographie.uni-kiel.de

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T. Hank

T. Hank Ludwig-Maximilians-Universität München, Dept. of Geography, Luisenstr. 37, 80333 Munich, Germany

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Art:: Kapitel

Seiten:: 133–140

DOI:: https://doi.org/10.1163/9789086866649_017

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Abstract

The present study investigates the potential of implementing remote sensing data in a physically-based SVAT model in order to provide the temporal and spatial heterogeneity occurring in a maize stand (Zea mays L., cv. Magister). The model PROMET is used to calculate vegetation growth and yield of silage maize. Vegetation growth is mainly based on the calculation of energy fluxes at the leaf and photosynthesis in terms of radiation, temperature, CO₇ and O₂ concentrations in hourly time steps, aggregated to daily values. The results show that PROMET is able to reproduce both leaf and total dry matter in realistic dimensions; but both parameters are overestimated during early developmental stages, while being underestimated from the development of fruit to ripening. The implementation of remotely sensed chlorophyll distribution maps demonstrates that the use of remote sensing data enables the monitoring of heterogeneities occurring within the field throughout the vegetation period. This enables a more realistic modelling and thus PROMET results could be enhanced.

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Precision agriculture '09

ISBN:: 9789086866649

Verleger:: Wageningen Academic

Print-Publikationsdatum:: 01 Jan 2009

Fachgebiete
- Biowissenschaften
  - Allgemein
  - Landwirtschaft und Umwelt

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