リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

LANDSAT 水分ストレス指数を用いた土壌水分率の推定

ポーリン・ウェリケ、ジョセフ・エッサムア・クアンサ、スレイマン・フォール、ウェンデル・マケルヘニー

気候変動の中で増大する食糧需要に対応して作物の生産を最大化するために、世界中の農学界は土壌水分の変動と空間的傾向に関する情報を迅速かつ頻繁に必要としています。しかし、現場での土壌水分測定は高価で労働集約的です。リモートセンシングに基づく生物物理学的および予測回帰モデリング手法は、広い範囲の土壌水分含有量を効率的に推定できる可能性があります。この研究では、アラバマ州の土壌水分変動を推定するために水分ストレス指数 (MSI) を使用する方法を調査します。現場データはアラバマ州の土壌気候解析ネットワーク (SCAN) サイトから取得され、MSI は LANDSAT 8 OLI および LANDSAT 5 TM データから開発されました。ピアソンの積率相関分析により、MSI は 16 日間の平均生育期の土壌水分測定値と強く相関しており、5、10、20 cm の土壌深度でそれぞれ -0.519、-0.482、-0.895 の負の相関関係にあることが示されました。 MSI と生育期の水分の相関は、土壌水分が極めて低い（すべての深さで <-0.3）場所では低かった。20 cm の深さの土壌水分について構築された単純線形回帰モデル（R²=0.79、p<0.05）は MSI 値とよく相関し、標準誤差 ± 3 以内で土壌水分率を推定するのにうまく使用できた。結果として得られた MSI 製品を使用して、20 cm の深さでの土壌水分率の空間分布をうまく生成できた。この研究では、MSI は土壌水分状態の優れた指標であり、現場の土壌水分データが入手できない地域で効果的に使用できると結論付けている。