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African Crop Science Journal
African Crop Science Society
ISSN: 1021-9730
EISSN: 2072-6589
Vol. 23, No. 2, 2015, pp. 151-164
Bioline Code: cs15013
Full paper language: English
Document type: Research Article
Document available free of charge

African Crop Science Journal, Vol. 23, No. 2, 2015, pp. 151-164

 fr
Tsheko, R.; Tapela, M.; Mashungwa, G. & Kayombo, B.

Résumé

L’Afrique a des stations météorologiques rares où il est de plus en plus courant d’utiliser des paramètres provenant de satellites météorologiques, où in situ measuremnts ne sont pas disponibles. L’objectif de cette étude était de déterminer se il y avait une relation entre le rendement du sorgho et des paramètres météorologiques (mesurées et obtenues par satellite). Du sorgho ( Sorghum bicolor check for this species in other resources ) rendement pendant cinq saisons (2005/6-2009/10) du ministère du Botswana de la station de la production agricole à Pandamatenga, précipitations réelle de la Meteorologial services Botswana, et indice de végétation normalisé (NDVI) et Satellite précipitations estimations (RFE) données de Famine Early Warning Systems Network (FEWSNET) ont été utilisés dans cette étude pour déterminer les relations entre le rendement et le satellite estimations tirées. Bien que les données de NDVI et RFEs étaient disponibles pour 2005-2011 (6 saisons), le facteur limitant était les données de rendement réels qui ne était disponible pour 2005-2010 (5 saisons). Les corrélations Pearson Coefficient entre les précipitations saisonnières et NDVI saisonnière était de 0,77 et RFE saisonnière et saisonnière NDVI était -0,19. En outre coefficient de corrélation entre le rendement du sorgho et NDVI saison est de 0,88. Enfin, le coefficient de corrélation entre le rendement de sorgho et précipitations saisonnière était de 0,53; tandis que le coefficient de corrélation entre le rendement de sorgho et RFE saisonniers était -0,38. La signature sorgho NDVI a réagi positivement à l’pluies saisonnières, tandis que la signature sorgho NDVI ne est pas corrélée avec les 1 km de résolution RFEs données. En outre, il y avait une bonne corrélation entre le rendement de sorgho et à la fois le NDVI saison et des précipitations saisonnières, le NDVI saison semblait prédire le rendement légèrement meilleur que les pluies saisonnières. Il semble y avoir un potentiel d’utiliser RFE à prédire le rendement se il ya encore des problèmes liés à RFE.

Mots Clés
coefficient de détermination; NDVI; corrélation de Pearson

 
 en SORGHUM YIELD AND ASSOCIATED SATELLITE-DERIVED METEOROLOGICAL PARAMETERS IN SEMI-ARID BOTSWANA
Tsheko, R.; Tapela, M.; Mashungwa, G. & Kayombo, B.

Abstract

Africa has sparse meteorological stations, hence it is increasingly common to use satellite-derived meteorological parameters, where in-situ measuremnts are not available. The objective of this study was to determine if there is a relationship between sorghum yield and meteorological parameters (measured and satellite-derived). Sorghum ( Sorghum bicolor check for this species in other resources ) yield for five seasons (2005/6 to 2009/10) from the Botswana Department of Crop Production Station in Pandamatenga, actual rainfall from the Botswana Meteorologial Services, and Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) and Satellite Rainfall Estimates (RFEs) data from Famine Early Warning Systems Network (FEWSNET) were used in this study to determine relationships between the yield and satellite derived estimates. Although the NDVI and RFEs data were available for 2005 to 2011 (6 seasons), the limiting factor was the actual yield data which were only available for 2005 to 2010 (5 seasons). The Pearson Correlations Coefficient between seasonal rainfall and seasonal NDVI was 0.77 and seasonal RFE and seasonal NDVI was -0.19. Further correlation coefficient between sorghum yield and seasonal NDVI is 0.88. The correlation coefficient between sorghum yield and seasonal rainfall was 0.53; while correlation coefficient between sorghum yield and seasonal RFEs was -0.38. The sorghum NDVI signature reacted positively to the the seasonal rainfall, while sorghum NDVI signature was not correlated with the 1 Km resolution RFEs data. Furthermore, there was good correlation between sorghum yield and both the seasonal NDVI and seasonal rainfall, the seasonal NDVI seemed to predict yield slightly better than the seasonal rainfall. There seem to be a potential to use RFEs to predict yield though there are still problems associated with RFEs.

Keywords
Coefficient of determination; NDVI; Pearson correlation

 
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