During drought event, vegetation ca

During drought event, vegetation canopy can be affected by water stress. This can have major
impact on the plant development in general and can cause crop failure or lower crop production in
agricultural areas. Early recognition of plant water stress can be critical to prevent such
consequences. By providing near-real time information on the plant water stress to the
stakeholders, water and agricultural management can be much improved, notably by irrigating
specifically areas where plant water needs are not fulfilled anymore.
The Normalized Difference Water Index (NDWI) is known to be strongly related to the plant water
content. It is therefore a very good proxy for plant water stress.

The Normalized Difference Water Index (NDWI) (Gao, 1996) is a satellite-derived index from the
Near-Infrared (NIR) and Short Wave Infrared (SWIR) channels. The SWIR reflectance reflects changes
in both the vegetation water content and the spongy mesophyll structure in vegetation canopies,
while the NIR reflectance is affected by leaf internal structure and leaf dry matter content but not by
water content. The combination of the NIR with the SWIR removes variations induced by leaf
internal structure and leaf dry matter content, improving the accuracy in retrieving the vegetation
water content (Ceccato et al. 2001). The amount of water available in the internal leaf structure
largely controls the spectral reflectance in the SWIR interval of the electromagnetic spectrum. SWIR
reflectance is therefore negatively related to leaf water content (Tucker 1980).
Its usefulness for drought monitoring and early warning has been demonstrated in different studies
(e.g., Gu et al., 2007; Ceccato et al., 2002). It is computed using the near infrared (NIR) and the short
wave infrared (SWIR) reflectance (Eq.1), which makes it sensitive to changes in liquid water content
and in spongy mesophyll of vegetation canopies (Gao, 1996 ; Ceccato et al., 2001).
1. Product
The Normalized Difference Water Index (NDWI) is a remote sensing derived index estimating the leaf
water content at canopy level.
o Geographic coverage: available for Europe
o Spatial scale: 1.2km
o Temporal scale: every 10 days aligned on the first day of each month, which corresponds to 3
images per month (day 1-10, day 11-20, day 21-last day of month).
- 3 -
o Data source: MODIS spectral bands 2 and 6 are provided by the German Aerospace Centre (DLR)
and pre-processed by the FOREST Action (IES, JRC).
o Frequency of data collection: every day
2. Methodology
2.1 Calculation of NDWI
The NDWI is a remote sensing based indicator sensitive to the change in the water content of leaves
(Gao, 1996). NDWI is computed using the near infrared (NIR – MODIS band 2) and the short wave
infrared (SWIR – MODIS band 6) reflectance’s.

Kết quả (Việt) 1:

Trong sự kiện hạn hán, tán cây thực vật có thể bị ảnh hưởng bởi nước căng thẳng. Điều này có thể lớntác động đến sự phát triển của thực vật nói chung và có thể gây suy cây trồng hoặc sản xuất cây trồng thấp trongkhu vực nông nghiệp. Công nhận sớm của thực vật nước căng thẳng có thể quan trọng để ngăn chặn như vậyhậu quả. Bằng cách cung cấp thông tin thời gian gần thực trên thực vật nước căng thẳng để cáccác bên liên quan, nước và quản lý nông nghiệp có thể được nhiều cải tiến, chủ yếu bởi thủy lợiđặc biệt khu vực mà nhu cầu nước của nhà máy không hoàn thành nữa.Các chuẩn hoá khác biệt nước Index (NDWI) được biết có mạnh mẽ liên quan đến nhà máy nướcnội dung. Nó là do đó một proxy tốt cho nhà máy nước căng thẳng.Các chuẩn hoá khác biệt nước Index (NDWI) (Gao, 1996) là một chỉ số vệ tinh có nguồn gốc từ cácKênh hồng ngoại gần (NIR) và sóng ngắn hồng ngoại (SWIR). Phản xạ SWIR phản ánh những thay đổihàm lượng nước của thảm thực vật và spongy các cấu trúc trong Màn trướng thảm thực vật,trong khi phản xạ NIR bị ảnh hưởng bởi lá bên trong cấu trúc và lá khô các vấn đề nội dung, nhưng không bằnghàm lượng nước. Sự kết hợp của NIR với SWIR loại bỏ các biến thể gây ra bởi lácấu trúc bên trong và nội dung vấn đề khô lá, cải thiện độ chính xác trong truy xuất các thảm thực vậtnước nội dung (Ceccato et al. năm 2001). Lượng nước có sẵn trong các cấu trúc bên trong láchủ yếu là kiểm soát phản xạ quang phổ trong khoảng thời gian SWIR của quang phổ điện từ. SWIRphản xạ do đó tiêu cực liên quan đến lá hàm lượng nước (Tucker 1980).Tính hữu dụng của nó để hạn hán theo dõi và cảnh báo sớm đã được chứng minh trong nghiên cứu khác nhau(ví dụ: Gu et al., 2007; Ceccato et al., 2002). Nó được tính bằng cách sử dụng tia hồng ngoại gần (NIR) và ngắnsóng hồng ngoại (SWIR) phản xạ (Eq.1), mà làm cho nó nhạy cảm với những thay đổi trong nội dung nước ở dạng lỏngvà trong spongy các thảm thực vật Màn trướng (Gao, năm 1996; Ceccato et al., 2001).1. sản phẩmCác chuẩn hoá khác biệt nước Index (NDWI) là một chỉ số có nguồn gốc từ xa thám ước tính láhàm lượng nước cấp độ tán cây.o địa lý phạm vi bảo hiểm: sẵn sàng cho Châu Âuo không gian quy mô: 1.2kmo quy mô thời gian: 10 ngày mỗi liên kết vào ngày đầu tiên của mỗi tháng, tương ứng với 3hình ảnh mỗi tháng (ngày 1-10, ngày 11-20, ngày 21 – cuối ngày của tháng).- 3 -o dữ liệu nguồn: ban nhạc quang phổ MODIS 2 và 6 được cung cấp bởi Trung tâm hàng không Đức (DLR)và trước khi chế biến bởi các hành động rừng (IE, JRC).o các tần số thu thập dữ liệu: mỗi ngày2. phương pháp2.1 tính toán của NDWINDWI là một chỉ số cảm biến dựa trên remote nhạy cảm với sự thay đổi trong nội dung nước lá(Gao, 1996). NDWI được tính bằng cách sử dụng tia hồng ngoại gần (NIR-MODIS band 2) và sóng ngắnhồng ngoại (SWIR-MODIS band 6) của phản xạ.

Kết quả (Việt) 2:

Trong sự kiện hạn hán, tán cây cối có thể bị ảnh hưởng bởi căng thẳng về nước. Điều này có thể có chính
tác động đến sự phát triển cây trồng nói chung và có thể gây ra mất mùa hoặc sản xuất cây trồng thấp hơn trong
lĩnh vực nông nghiệp. Nhận biết sớm căng thẳng về nước nhà máy có thể là rất quan trọng để ngăn chặn như vậy
hậu quả. Bằng cách cung cấp thông tin thời gian thực gần vào tình trạng thiếu nước cây trồng với
các bên liên quan, quản lý nước và nông nghiệp có thể được cải thiện nhiều, nhất là bằng cách tưới
đặc biệt những nơi có nhu cầu nhà máy nước không được thực hiện nữa.
Sự khác biệt bình thường hóa Index nước (NDWI) được biết đến thể liên quan chặt chẽ với các nhà máy nước
nội dung. Do đó, nó là một proxy rất tốt cho tình trạng thiếu nước của thực vật. Sự khác biệt bình thường hóa Index nước (NDWI) (Gao, 1996) là một chỉ số vệ tinh có nguồn gốc từ gần-hồng ngoại (NIR) và các kênh ngắn sóng hồng ngoại (SWIR). Các SWIR phản xạ phản ánh những thay đổi trong cả hai nội dung nước thực vật và cấu trúc diệp nhục xốp trong tán cây, trong khi phản xạ NIR bị ảnh hưởng bởi lá cấu nội bộ và lá hàm lượng chất khô nhưng không bằng hàm lượng nước. Sự kết hợp của NIR với SWIR loại bỏ biến thể gây ra bởi lá cấu nội bộ và lá hàm lượng chất khô, cải thiện tính chính xác để lấy về các thảm thực vật hàm lượng nước (Ceccato et al. 2001). Lượng nước có sẵn trong cấu trúc lá nội bộ chủ yếu điều khiển các phản xạ quang phổ trong khoảng SWIR của quang phổ điện từ. SWIR do phản xạ có liên quan tiêu cực đến hàm lượng nước lá (Tucker 1980). Tính hữu dụng của nó để theo dõi hạn hán và cảnh báo sớm đã được chứng minh trong các nghiên cứu khác nhau (ví dụ, Gu et al, 2007;.. Ceccato et al, 2002). Nó được tính bằng cách sử dụng tia hồng ngoại gần (NIR) và ngắn hồng ngoại sóng (SWIR) phản xạ (Eq.1), mà làm cho nó nhạy cảm với những thay đổi trong nội dung nước lỏng và trong diệp nhục xốp của tán cây (Gao, 1996; Ceccato et al năm 2001).. 1. Sản phẩm Sự khác biệt bình thường hóa Index nước (NDWI) là một cảm biến từ xa bắt nguồn chỉ số ước lượng lá hàm lượng nước ở mức độ tán. O bao phủ địa lý: có sẵn cho Châu Âu o quy mô không gian: 1.2km o quy mô Temporal: mỗi 10 ngày phù hợp vào ngày đầu tiên của mỗi tháng, tương ứng với 3 . hình ảnh mỗi tháng (ngày 1-10, ngày 11-20, ngày 21 cuối cùng ngày trong tháng) - 3 - nguồn o dữ liệu: MODIS dải quang phổ 2 và 6 được cung cấp bởi Trung tâm Vũ trụ Đức (DLR) và tiền xử lý bởi các rỪNG Action (IES, JRC). o Tần suất thu thập dữ liệu: mỗi ngày 2. Phương pháp luận 2.1 Tính toán NDWI Các NDWI là một cảm biến từ xa dựa trên chỉ số nhạy cảm với sự thay đổi hàm lượng nước trong lá (Gao, 1996). NDWI được tính toán bằng cách sử dụng tia hồng ngoại gần (NIR - MODIS ban nhạc 2) và sóng ngắn hồng ngoại (SWIR - MODIS band 6) phản xạ của.