Optical remote sensing for agriculture monitoring: a quantitative assessment under local conditions

Abstract

Agriculture around the world (including Czechia) faces growing demands to maintain high and stable production while achieving challenging environmental and climate goals. Meeting these requirements necessitates timely, spatially objective, and reproducible information on the status of crops and soil across a wide range of spatial and temporal scales. This thesis develops a locally adapted yet scalable and transferable EO-based framework for the quantitative monitoring of agricultural land in Czechia, leveraging the complementary strengths of the Sentinel-2 (high revisit frequency) and Landsat (extensive historical archive) satellite data. The methodology is supported by four scientific papers. Their thematic scope covers a) the development of models for estimating three crop biophysical parameters (LAI, LCC, LWC) from Sentinel-2 data for six major crop types cultivated in Czechia (winter and spring cereals, oil rapeseed, fodder crops, corn, and sugar beet), b) the proposal for a harmonized LAI calculation method utilizing images from both Sentinel-2 and Landsat satellites, c) the evaluation of long-term trends in crop phenology and productivity across the agroclimatic regions of Czechia using LAI time series, and d) the implementation of a model for estimating SOC content from Sentinel-2 and...

Zemědělství po celém světě, včetně Česka, čelí rostoucím nárokům na zachování vysoké a stabilní produkce a zároveň na plnění ambiciózních environmentálních a klimatických cílů. Naplnění těchto požadavků vyžaduje včasné, prostorově objektivní a reprodukovatelné informace o stavu plodin a půdy v širokém spektru prostorových i časových měřítek. Tato disertační práce navrhuje lokálně adaptovaný, zároveň však škálovatelný a přenositelný rámec pro kvantitativní monitoring zemědělské krajiny v Česku založený na dálkovém průzkumu Země. Rámec využívá vzájemně se doplňujících předností družic Sentinel-2 s vysokou frekvencí snímání a Landsat disponujícím rozsáhlým archivem dat. Prezentovaná metodika vychází ze čtyř vědeckých článků. Ty se zaměřují na: a) vývoj modelů pro odhad tří bio-fyzikálních parametrů plodin (LAI, LCC, LWC) z dat Sentinel-2 pro šest hlavních skupin plodin pěstovaných v Česku (ozimé a jarní obilniny, řepka olejka, pícniny, kukuřice a cukrová řepa), b) návrh harmonizovaného postupu výpočtu LAI ze snímků družic Sentinel-2 a Landsat, c) hodnocení dlouhodobých trendů fenologie a produktivity plodin napříč agro-klimatickými regiony Česka na základě časových řad LAI a d) implementaci modelu pro odhad obsahu organického uhlíku v půdě (SOC) z kompozitů holé půdy odvozených z dat Sentinel-2 a...