DE 
EnglishStandard
Українська
Polski🌾 Ernteertragsprognose — Satelliten-NDVI trifft auf Wetterdaten
Verschmelzen Sie synthetische Satelliten-Vegetationsindex-(NDVI)-Messwerte mit Niederschlags- und Temperaturdaten, um den Ernteertrag über ein Feldraster vorherzusagen, und beobachten Sie, wie sich das Konfidenzband des Modells im Laufe der Saison verengt.
Über den Ernteertrags-Prädiktor
Echte satellitengestützte Ernteertragsprognosen verschmelzen drei Datenströme: multispektrale Vegetationsindizes wie NDVI, gerasterte Wetterdaten (Niederschlag, Temperatur, Sonneneinstrahlung) und Bodeninformationen — und lassen sie durch ein Ertragswachstums- oder statistisches Modell laufen, um Biomasse und letztlich den erntbaren Ertrag zu schätzen. Diese Simulation baut eine synthetische, aber mechanistisch realistische Version dieser Pipeline: ein 10×10-Feldraster, wobei jede Zelle ihren eigenen Bodenqualitäts-Multiplikator hat.
Ziehen Sie die Regler für Niederschlag und Temperatur, um ein Wetterszenario für eine Saison festzulegen, und drücken Sie dann Play, um zu beobachten, wie NDVI je nach Bodenqualität jeder Zelle unterschiedlich schnell grün wird, während das untere Diagramm die durchschnittliche Ertragsprognose des Feldes verfolgt. Ein 24-köpfiges Monte-Carlo-Ensemble erzeugt das schattierte Konfidenzband.
Häufig gestellte Fragen
Was ist NDVI und warum funktioniert er als Proxy für Pflanzengesundheit?
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) wird aus der Satellitenreflexion als (NIR − Rot) / (NIR + Rot) berechnet. Gesunde, chlorophyllreiche Blätter absorbieren rotes Licht stark für die Photosynthese und reflektieren nahes Infrarot stark, sodass dichte, gesunde Vegetation NDVI-Werte nahe 0,7–0,9 ergibt.
Was ist das in dieser Simulation verwendete Lichtnutzungseffizienz-(LUE)-Modell?
Das LUE-Modell (Monteith, 1972) besagt, dass die Biomasseakkumulation in einem gegebenen Zeitraum gleich APAR (absorbierte photosynthetisch aktive Strahlung) multipliziert mit einem Lichtnutzungseffizienz-Koeffizienten ist, reduziert um Umweltstressfaktoren.
Wie treiben Niederschlag und Temperatur tatsächlich die Ertragsprognose an?
Die Temperatur treibt zwei Dinge an: Wachstumsgradtage (GDD), die sich als max(0, wöchentliche Temperatur − Basistemperatur) akkumulieren, und die Evapotranspiration (ET), die dem Bodenfeuchte-Speicher Wasser entzieht. Niederschlag fügt diesem Speicher Wasser hinzu.
Warum verbreitert sich das schattierte Konfidenzband im Laufe der Saison und verengt sich dann kurz vor der Ernte?
Das Band stammt aus einem 24-köpfigen Monte-Carlo-Ensemble, das jede Woche neu berechnet wird: Jedes Mitglied wiederholt das reale, bereits beobachtete Wetter bis zu dieser Woche und zieht dann für die restlichen unbeobachteten Wochen eine neue zufällige Wetterbahn.