Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 ASOS INDEKS
 Görüntüleme 6
Drought Risk Assessment and Monitoring of Ilocos Norte Province in the Philippines Using Satellite Remote Sensing and Meteorological Data
2023
Dergi:  
AgriEngineering
Yazar:  
Özet:

: Drought has been known to be a natural hazard reflecting geographic and climatic characteristics. Satellite technology advancements have benefited drought assessment and monitoring to formulate plans for dealing with this slow-onset disaster. However, combining satellite remote sensing (RS) and meteorological data for drought monitoring is lacking in the literature. This study uses satellite RS and meteorological-based drought indicators to assess drought risk in the Ilocos Norte, Philippines. Data analysis included the retrieval of vegetation conditions using Sentinel-1 and Sentinel-2 data. The standardized precipitation index (SPI) and Keetch–Byram drought index (KBDI) were calculated to account for climatic variabilities. Results revealed that the Sentinel-1 backscatter coefficient decreased by −2 dB in the cropland area, indicating crop growth irregularities compared to grassland areas. These irregularities were supported by Sentinel-2 normalized difference vegetation index (NDVI) strong fluctuations during the two-year observation period. A significant coefficient of determination (R 2 > 0.60) between the Sentinel-1 backscatter coefficient and Sentinel-2 NDVI was observed for the study area. On the one hand, only KBDI significantly correlated (R 2 > 0.60) with the cropland area’s RS data-derived drought indicators. These results revealed RS data variability for drought risk management but are still valuable for developing an early warning system.

Anahtar Kelimeler:

0
2023
Dergi:  
AgriEngineering
Yazar:  
Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








AgriEngineering

Dergi Türü :   Uluslararası

AgriEngineering