Using the data of the remote sensing the Earth, new opportunities in assessing the state of agricultural crops and yield forecasting have been considered. In addition to the above-ground information, as shown by numerous studies conducted earlier, most parameters of the germination and development of agricultural crops can be restored and used from satellite images. Thanks to the software product “Land Viewer”, which enables pictures to be taken from Landsat 4, 5, 7, 8, Sentinel 2 and Terra satellites, and it will provide improving the model and assessment of the biomass potential of agricultural crops. The data obtained from remote sensing during the cropping season, show the information on the condition of agricultural crops sown according to the vegetation stages (photosynthesis process) in crops. At various levels of development, in terms of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), the seasonal pattern of crops photosynthesis is well reflected, which is associated with the above-ground biomass. The results have been presented in the current model of crop yield forecasting. The improved forecasting model enables significant increases in the economic efficiency of the research, and ensure the accuracy of the data on the physiological processes of agricultural crops, yields, and efficiency of obtaining the data on the research object.
Jak pokazują liczne badania, większość parametrów kiełkowania oraz stan rozwoju upraw rolnych można określić na podstawie zdjęć satelitarnych. W artykule wskazano nowe możliwości oceny stanu upraw rolnych i prognozowania plonów z użyciem danych teledetekcyjnych. Zastosowano do tego celu oprogramowanie „Land Viewer”, które umożliwia wykorzystanie zdjęć z satelitów Landsat 4, 5, 7, 8, Sentinel 2 i Terra oraz poprawę modelu i ocenę potencjału biomasy upraw rolnych. Dane uzyskane za pomocą teledetekcji podczas sezonu upraw dostarczają informacji o stanie roślin na różnych etapach wegetacji (proces fotosyntezy). Na różnych poziomach rozwoju, ocenianego na podstawie znormalizowanego wskaźnika różnicy wegetacji (NDVI), dobrze odzwierciedla się sezonowość fotosyntezy upraw, co jest związane z biomasą nadziemną. Wyniki zostały przedstawione w obecnie stosowanym modelu prognozowania plonów. Ulepszony model prognozowania pozwala na znaczne zwiększenie efektywności ekonomicznej badań, a także zapewnia większą dokładność danych o procesach fizjologicznych upraw rolnych, plonach oraz wydajności produkcji w obiekcie badawczym.