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ABSTRACT White mold of soybeans is one of the most important fungal diseases that affect soybean production in South Dakota. However, there is a lack of information on the spatial characteristics of the disease and relationship with soybean yield. This relationship can be explored with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from Landsat 8 and a fusion of Landsat 8 and the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images. This study investigated the patterns of yield in two soybean fields infected with white mold between 2016 and 2017, and estimated yield loss caused by white mold. Results show evidence of clustering in the spatial distribution of yield (Moran’s I = 0.38; p < 0.05 in 2016 and Moran’s I = 0.45; p < 0.05 in 2017) that can be explained by the spatial distribution of white mold in the observed fields. Yield loss caused by white mold was estimated at 36% in 2016 and 56% in 2017 for the worse disease pixels, with the most accurate period for estimating this loss on 21 August and 8 September for 2016 field and 2017 field, respectively. This study shows the potential of free remotely sensed satellite data in estimating yield loss caused by white mold. 相似文献
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Li Xingxing Ma Tengzhou Xie Weiliang Zhang Keke Huang Jiaxin Ren Xiaodong 《GPS Solutions》2019,23(2):1-16
GPS Solutions - As parameter estimation and statistical testing are often intimately linked in the processing of observational data, the uncertainties involved in both estimation and testing need... 相似文献
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GPS Solutions - The EUREF Permanent Network (EPN) is a network of continuously operating GNSS stations installed throughout the European continent. The EPN Central Bureau (CB) performs the... 相似文献
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河口表层悬浮泥沙气象卫星遥感定量模式研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了HRIS光谱图像帧序列的相关性 ,并针对这一特性 ,提出了利用D2 PCM方法 ,降低光谱图像序列的谱相关和空间相关 ,减少图像中的冗余 ,从而实现光谱图像的压缩。该方法提高了压缩比和压缩效率 ,算法运算量小 ,快速。 相似文献