Estimation of rice crop yield using Modis data

Abstract

The objective of this research is to estimate the rice yield using the prediction of rice production from the Modis satellite imagery data together with the parameters There are 3 types which are 1. One Parameter 2. Parameter 3. Spectral reflectance of vegetation by downloading photos for 2 months before harvesting rice (Oct-Nov) and then sampling images (Resampling) for data extraction and analysis of 3 models 1. Generalized Linear Model (GLM) 2. Deep Learning (DL) 3. Support Vector Machine (SVM) The result of the research shows that the most suitable model two variable model by Generalized Linear Model (GLM) The value of R2 = 0.622, RMSE = 37.369.

งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อทำการประมาณผลผลิตข้าว (Rice Yield) โดยใช้การทำนายผลผลิตข้าวจากข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม Modis ร่วมกับค่าพารามิเตอร์ จำนวน 3 แบบ ได้แก่ 1. แบบหนึ่งตัวแปร (One Parameter) 2. แบบสองตัวแปร (Parameter) 3. แบบค่าความสะท้อนเชิงสเปกตรัมของพืชพรรณ (Spectral reflectance of vegetation) โดยดาวน์โหลดภาพถ่ายช่วงเวลา 1-2 เดือน ก่อนการเก็บเกี่ยวผลผลิตข้าว แล้วทำการสุ่มตัวอย่างภาพ (Resampling) เพื่อนำไปคัดแยกข้อมูลแล้วทำการวิเคราะห์ข้อมูลแบบจำลอง จำนวน 3 แบบ ได้แก่ 1. Generalized Linear Model (GLM) 2. Deep Learning (DL) 3. Support Vector Machine (SVM) ผลการวิจัย พบว่า แบบจำลองที่มีความเหมาะสมที่สุด คือ แบบจำลองแบบสองตัวแปร โดยวิธีวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Generalized Linear Model (GLM) โดยให้ค่า R2 = 0.622, RMSE = 37.369