Original paper

Crop Water Requirements on Regional Level using Remote Sensing Data – A Case Study in the Marchfeld Region

[Berechnung des Pflanzenwasserbedarfs für Sommerfeldfrüchte mittels Fernerkundungsdaten - Eine Fallstudie in der Marchfeld-Region]

Neugebauer, Nikolaus; Vuolo, Francesco

Abstract

This research presents an operative application of satellite-based technologies to estimate crop water requirements (CWR) on regional level. The study is located in the agricultural area of Marchfeld (Lower Austria) and focuses on the year 2012. Agricultural production in this region requires irrigation which draws its resources from the groundwater. Due to its impact on hydrology and environment this practice necessitates close monitoring and management. In this process the CWR is an important piece of information, which can be derived from satellite data. We used multi-temporal (6 acquisitions, with an average revisit time of 16 days) and multi-spectral (visible and near-infrared) imagery of the DEIMOS-1 satellite sensor data in combination with local agro-meteorological measurements. In a first step, the leaf area index (LAI) and albedo map were derived from atmospherically corrected satellite data. Those were used to generate map of potential evapotranspiration (ET) by direct application of the Penman-Monteith equation. Then, we produced a crop mask of the areas potentially irrigated. This was achieved by using an unsupervised image classification approach in combination with a post-classification analysis of the time-series of the crop development. Rain gauges data from a number of weather stations were spatially interpolated to produce a map of precipitation (P). Finally, the crop water requirements were calculated as the difference between ET and the precipitation and aggregated over 10-day interval periods. Reference evapotranspiration (ET) for the growing period resulted in 391 mm. The extent of irrigated crops covered an area of 21,278 ha with a maximum ET of 5.6 mm/day at the end of June. The total crop water requirement resulted in 34.26 million m3 for the year 2012.

Kurzfassung

Diese Arbeit präsentiert eine Berechnung des Pflanzenwasserbedarfes auf regionaler Ebene. Die Studie wird innerhalb der landwirtschaftlichen Region Marchfeld (Österreich) für das Jahr 2012 durchgeführt. Die landwirtschaftliche Produktion dieser Region ist definiert durch Feldbewässerung, die ihre Ressourcen aus dem Grundwasser bezieht. Der Einfluss auf die hydrologischen- und Umweltbedingungen macht eine genaue Beobachtung dieser Anwendung unumgänglich. Der Pflanzenwasserbedarf ist dabei eine wichtige Information, sowohl für die Beobachtung als auch für operationelle Entscheidungen. Die Analyse basiert auf multi-temporalen (6 Bildaufnahmen, 16 Tage Wiederholzyklus), multispektralen (sichtbares Licht und nahes Infrarot) Satellitenbildaufnahmen des DEIMOS-1 Sensors und lokalen agro-meteorologischen Daten. Zuerst wurde der Blattflächenindex (Leaf Area Index – LAI) und die Albedo aus den atmosphärisch korrigierten Satellitellbildern berechnet. Mit diesen Daten wurden durch eine direkte Anwendung der Penman-Monteith Gleichung Karten der potentiellen Evapotranspiration erstellt. Mit einer unüberwachten Klassifikation der zeitlichen Pflanzenentwicklung und einer nachfolgenden Analyse wurde die räumliche Verteilung von Sommerfeldfrüchten ermittelt. Weiters wurden Niederschlagsdaten von elf Wetterstationen interpoliert, um eine räumliche Abschätzung der Niederschlagsverteilung zu erhalten. Zuletzt wurde der Wasserbedarf der Sommerfeldfrüchte als Differenz der potentiellen Evapotranspiration und des Niederschlages berechnet und in 10-Tages-Intervallen aggregiert. Das Untersuchungsgebiet wies während der Vegetationsperiode eine totale ET0 von 391 mm auf. Die Produktion von Sommerfeldfrüchten nahm eine Fläche von 21.278 ha in Anspruch und erreichte eine maximale ETp von 5,6 mm/Tag. Der gesamte Pflanzenwasserbedarf für Sommerfeldfrüchte innerhalb der Marchfeld-Region im Jahr 2012 war 34,26 Mio. m3.

Keywords

crop water requirementsdeimos-1evapotranspirationirrigationremote sensingsatellite image