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dc.contributor.author
Gavilán, Sebastian
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dc.contributor.author
Aceñolaza, Pablo Gilberto
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dc.contributor.author
Pastore, Juan Ignacio
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dc.date.available
2024-03-15T11:00:19Z
dc.date.issued
2023-05
dc.identifier.citation
Gavilán, Sebastian; Aceñolaza, Pablo Gilberto; Pastore, Juan Ignacio; Maize (Zea Mays L.) Yield Estimation Using High Spatial and Temporal Resolution Sentinel-2 Remote Sensing Data; Taylor & Francis; Communications in Soil Science and Plant Analysis; 54; 5-2023; 1-14
dc.identifier.issn
0010-3624
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/230643
dc.description.abstract
Maize (Zea mays L.) is one of the world’s most important annual cereal crops and its yield can be estimated for a wide variety of purposes. The objective of this work is to evaluate in which stage of crop the best fit between remote sensing data and real yield occurs to predict yield in corn seed crops. For this, polynomial regression models were used between spectral indices of vegetationand real yield in 10 days time’s windows covering the critical period for generation of performance. Subsequently, the predictive capacity of the best goodness of fit model was evaluated by comparing estimates with those made using a conventional field estimation method. This experiment was carried out in production fields located in Tandil and Loberia district inside ofthe Argentine Pampas Region in southeast of Buenos Aires province in summer (from january to march) of 2020. We found the highest level of adjustment between vegetal index and real yield (R2 = 0.91) in the time window of 110 to 120 days after sowing (DAS) corresponding to the end ofthe critical period. Then, the predictive performance was evaluated, satellite model shows an underestimation of 53 kg/ha (0.72% relative error) while the conventional method underestimated by 955 kg/ha (13% relative error). A close relationship between remote sensing data and grain yield at the end of the critical period of maize can be evidenced, and this information can be used to predict yield early in the southeast of Buenos Aires province. Using the methodology here developed it is recommended to analyze- time series of satellite vegetal index in maize crops in other regions and climates to make more robust the yield prediction system.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Taylor & Francis
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
CROP MODEL
dc.subject
MAIZE YIELD
dc.subject
REMOTE SENSING
dc.subject
SENTINEL-2
dc.subject
VEGETATION INDEX
dc.subject.classification
Sensores Remotos
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dc.subject.classification
Ingeniería del Medio Ambiente
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Maize (Zea Mays L.) Yield Estimation Using High Spatial and Temporal Resolution Sentinel-2 Remote Sensing Data
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2024-03-13T15:22:29Z
dc.journal.volume
54
dc.journal.pagination
1-14
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.description.fil
Fil: Gavilán, Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; Argentina
dc.description.fil
Fil: Aceñolaza, Pablo Gilberto. Provincia de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción; Argentina
dc.description.fil
Fil: Pastore, Juan Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica; Argentina
dc.journal.title
Communications in Soil Science and Plant Analysis
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00103624.2023.2211115
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1080/00103624.2023.2211115
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