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Evaluation of MODIS, Landsat 8 and Sentinel-2 Data for Accurate Crop Yield Predictions: A Case Study Using STARFM NDVI in Bavaria, Germany

Dhillon, Maninder Singh; Kübert-Flock, Carina; Dahms, Thorsten; Rummler, Thomas; Arnault, Joel 1; Steffan-Dewenter, Ingolf; Ullmann, Tobias
1 Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

The increasing availability and variety of global satellite products and the rapid development of new algorithms has provided great potential to generate a new level of data with different spatial, temporal, and spectral resolutions. However, the ability of these synthetic spatiotemporal datasets to accurately map and monitor our planet on a field or regional scale remains underexplored. This study aimed to support future research efforts in estimating crop yields by identifying the optimal spatial (10 m, 30 m, or 250 m) and temporal (8 or 16 days) resolutions on a regional scale. The current study explored and discussed the suitability of four different synthetic (Landsat (L)-MOD13Q1 (30 m, 8 and 16 days) and Sentinel-2 (S)-MOD13Q1 (10 m, 8 and 16 days)) and two real (MOD13Q1 (250 m, 8 and 16 days)) NDVI products combined separately to two widely used crop growth models (CGMs) (World Food Studies (WOFOST), and the semi-empiric Light Use Efficiency approach (LUE)) for winter wheat (WW) and oil seed rape (OSR) yield forecasts in Bavaria (70,550 km$^2$) for the year 2019. For WW and OSR, the synthetic products’ high spatial and temporal resolution resulted in higher yield accuracies using LUE and WOFOST. ... mehr


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000158270
Veröffentlicht am 28.04.2023
Originalveröffentlichung
DOI: 10.3390/rs15071830
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Zitationen: 7
Web of Science
Zitationen: 5
Dimensions
Zitationen: 7
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Meteorologie und Klimaforschung – Atmosphärische Umweltforschung (IMK-IFU)
Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2023
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2072-4292
KITopen-ID: 1000158270
HGF-Programm 12.11.33 (POF IV, LK 01) Regional Climate and Hydrological Cycle
Erschienen in Remote Sensing
Verlag MDPI
Band 15
Heft 7
Seiten Artkl.Nr.: 1830
Vorab online veröffentlicht am 29.03.2023
Schlagwörter MODIS, Sentinel-2, Landsat 8, sustainable agriculture, decision-making, winter wheat, oil seed rape, resolution
Nachgewiesen in Web of Science
Dimensions
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