A methodology for a combined use of normalised difference vegetation index and CORINE land cover data for crop yield monitoring and forecasting. A case study on Spain | Methodologie pour l'utilisation conjointe des donnees de NDVI et de CORINE land cover pour le suivi des cultures et la prevision des rendements. Application au cas de l'Espagne
2001
Genovese, G. (Joint Research Centre, Ispra (Italie). Space Application Institute) | Vignolles, C. | Negre, T. | Passera, G.
فرنسي. L'objectif de l'experience decrite dans cet article consiste a extraire des indicateurs de rendement en utilisant conjointement les donnees de NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) issues de NOAA-AVHRR et la couverture d'occupation du sol CORINE land cover (COordination of INformation on the Environment), a une echelle regionale. Dans un premier temps, l'article presente la methodologie utilisee pour integrer les donnees NDVI et CORINE. Ensuite, une etude de cas pour l'Espagne entre 1995 et 1998 est proposee. La methodologie developpee permet une meilleure exploitation des series temporelles de NDVI en reduisant partiellement le probleme des valeurs mixtes. L'utilisation d'une cartographie d'occupation du sol independante des donnees de teledetection de NOAA-AVHRR permet d'accroitre le contenu informatif des series temporelles de NDVI. Il est montre dans cette experience que les indicateurs issus des profils temporels CNDVI (CORINE-NDVI) peuvent avoir un lien plus etroit avec le rendement des cultures que les indicateurs issus de simples profils temporels NDVI. Les avantages de cette approche sont confirmes par l'etude de cas: bons resultats en ce qui concerne le modele previsionnel d'estimation des rendements, reconnaissance du cycle annuel des cultures, bonne decomposition du profil NDVI moyen regional en profils specifiques correspondant a des classes de vegetation. L'application et les resultats correspondent aux objectifs d'independance et de fiabilite du systeme d'estimation des rendements des cultures du projet MARS (Monitoring Agriculture with Remote Sensing) de la Commission europeenne dans le cadre duquel l'etude a ete realisee
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