Page Header

Adjustment of Crop Coefficient of Sugarcane from Decision Support Tool to Assist Irrigators with Irrigation Water Management by IrriSAT: Case Study in Cropping Area of the Greater Maeklong Irrigation Scheme

Tanet Samritnorapong, Jutitep Vongphet

Abstract


เครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการบริหารจัดการน้ำชลประทานซึ่งให้บริการผ่านเว็บไซต์ IrriSAT สามารถประมาณค่าสัมประสิทธิ์การใช้น้้ำของพืช (Kc) จากการประเมินค่าดัชนีพืชพรรณ (Normalized Difference Vegetation Index; NDVI) ผ่านกระบวนการแปลภาพถ่ายดาวเทียม โดยงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อพัฒนาแนวทางสมการปรับแก้ค่าสัมประสิทธิ์การใช้พืชจาก IrriSAT เพื่อให้สอดคล้องกับค่าสัมประสิทธิ์การใช้น้ำของอ้อยในพื้นที่โครงการชลประทานแม่กลองใหญ่ซึ่งเป็นขั้นตอนแรกในการประยุกต์ใช้แบบจำลองกำหนดการให้น้ำอ้อย (Sugar Cane Irrigation Scheduling Model; SCIS Model) สำหรับคำนวณกำหนดการให้น้ำอ้อยในพื้นที่โครงการชลประทานแม่กลองใหญ่ จากการสอบเทียบและทวนสอบดำเนินการในแปลงเพาะปลูกที่ทราบปฏิทินเพาะปลูกจริง มีอายุของอ้อยและปฏิทินเพาะปลูกที่แตกต่างกัน จากผลการศึกษาพบว่า สมการที่ใช้สำหรับการปรับแก้ค่าสัมประสิทธิ์การใช้น้ำของอ้อยในพื้นที่การศึกษา (Kc_Adj.) คือ Kc_Adj. = 1.4847Kc_IrriSAT การตรวจพิสูจน์ความแม่นยำของสมการปรับแก้พบว่า ค่าสัมประสิทธิ์การใช้น้ำของอ้อยหลังการปรับแก้มีความน่าเชื่อถือสูง จากการประเมินจากค่าความสัมพันธ์ทางสถิติซึ่งประกอบด้วย สัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R2) ความแม่นยำของการคาดคะเน (NSE) รากที่สองของค่าเฉลี่ยความผิดพลาดกำลังสอง (RMSE) ค่าความคลาดเคลื่อนสัมพันธ์เฉลี่ย (ARE) และร้อยละความเอนเอียงของการประมาณ (PBIAS) โดยมีค่าความสัมพันธ์ทางสถิติสำหรับแปลงเพาะปลูกที่ใช้ในการสอบเทียบเท่ากับ 0.92, 0.91, 0.11, 14.54, 0.61 ตามลำดับ และสำหรับการทวนสอบเท่ากับ 0.91, 0.89, 0.12, 36.90, 7.09 ตามลำดับ ดังนั้น สมการปรับแก้ค่าสัมประสิทธิ์การใช้น้ำของอ้อยจากเทคโนโลยีภาพถ่ายดาวเทียมที่มีความแม่นยำสูง และช่วยอำนวยความสะดวกในการคำนวณกำหนดการให้น้ำ ปริมาณน้ำที่ต้องการในพื้นที่เพาะปลูกภายในโครงการชลประทานแม่กลองใหญ่

A decision support website to assist irrigators with irrigation water management, namely IrriSAT, the crop coefficient (Kc) was estimated from the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) which were interpreted from satellite imagery. The objective of this study was to develop the equation which adjusts Kc_IrriSAT values which were consistent with sugarcane’s irrigation coefficient in the Greater Maeklong Irrigation Project. The first step was to apply the Sugar Cane Irrigation Scheduling; SCIS model to calculate irrigation schedule for sugarcane in the area. The calibration and verification processes assess the accuracy of the adjusted equation by comparing sugarcane’s coefficient with the planned cropping pattern, which was computed by the equation (Kc_Adj.), with the different plots and different cropping calendars. The study revealed that the adjusted equation for sugar cane irrigation coefficient was Kc_Adj. = 1.4847Kc_IrriSAT. The calculation results on crop’s coefficient (Kc_Adj.) were acceptable with high reliability. From a coefficient of determination (R2), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root Mean Square Error (RMSE), Average Relative Error (ARE), and Percent Bias (PBIAS), the calibration plots were 0.92, 0.91, 0.11, 14.54, 0.61, respectively while the verification results were 0.91, 0.89, 0.12, 36.90, and 7.09 respectively. Therefore, the adjusted equation could compute sugarcane’s coefficient by considering satellite technologies with high precision. It also could facilitate us to calculate the irrigation schedule for sugarcane cultivation and irrigation water requirement in the Greater Maeklong Irrigation Scheme.


Keywords



[1] Y. Wada, M. I. E. de Graaf, and H. L. P. van Beek, “High-resolution modeling of human and climate impacts on global water resources,” Journal of Advances in Modeling Earth Systems, vol. 8 , no. 2, pp. 735–763, 2016.

[2] X. Qin, F. Glenn, M. K. Dan, and P. Gary, “A theoretical economic model of the demand for irrigation water,” Agricultural Water Management, vol. 225, 2019.

[3] T. Garnett, M. C. Appleby, A. Balmford, I. J. Bateman, T. G. Benton, P. Bloomer, B. Burlingame, M. Dawkins, L. Dolan, D. Fraser, M. Herrero, I. Hoffmann, P. Smith, P. K. Thornton, C. Toulmin, S. J. Vermeulen, and H. C. J. Godfray, “Sustainable intensification in agriculture: Premises and policies,” Science, vol. 341, pp. 33–34, 2013.

[4] S. Koontanakulvong, P. Doungmanee, and P. Ruangrassamee, “The concept of water resources security - Thailand and the international,” Faculty of Engineering, Chulalongkorn University, 2013 (in Thai).

[5] Ministry of Industry, The Ministry of Industry’s Strategic Plan 2017 – 2021. Ministry of Industry, Bankok, 2016 (in Thai).

[6] Royal Irrigation Department, Water Allocation and Cultivation Plans 2016. Royal Irrigation Department, Bangkok, 2015 (in Thai).

[7] C. Alfonso, C. Isidro O. Anna D. Guido, and M. Massimo, “Remote sensing for crop water management: From ET modelling to services for the end users,” Sensors, vol. 17, no. 5, pp. 1104–1129, 2017.

[8] A. R. Formaggio and I. del A. Sanches, Sensoriamento Remoto em Agricultura. São Paulo: Oficina de Textos, 2017.

[9] P. Laotrakul. (2015, November). Visual Interpretation. GISTDA, Thailand [Online]. Available: https://www.gistda.or.th/main/th/node/997

[10] T. Samritnorapong, J. Vongphet, R. Yoosamran, and P. Sopaphun, “Development of sugar cane irrigation schedule model,” in Proceedings TSAE Conference, 2018, vol.19, pp. 350–356.

[11] E. Kositsakulchai, Crop Evapotranspiration Theory and Applications. Nakhon Pathom: Kasetsart Textbook Publishing Center, 2014 (in Thai).

[12] R. G. Allen, L. S. Pereira, D. Raes, and M. Smith, Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop water requirements – FAO Irrigation and Drainage Paper 56. Rome, Italy: United Nations FAO, 1998.

[13] C. Tucker, “Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation,” Remote Sensing of Environment, vol. 8, no. 2, pp. 127–150, 1979.

[14] Z. Li and D. Tan. “A modified perpendicular drought index in NIR Red reflectance space,” in Proceedings IOP Conference Series Earth and Environmental Science, 2014, pp. 1–6.

[15] T. J. Trout and L. F. Johnson. “Estimating crop water use from remotely sensed NDVI, Crop Models and Reference ET,” in Proceedings USCID Fourth International Conference, 2007, pp. 275–285.

[16] J. Hornbuckle, J. Vleeshouwer, C. Ballester, J. Montgomery, R. Hoogers, and R. Bridgart. “IrriSAT technical reference,” in Proceedings Irrigation Australia International Conference, 2016, pp. 1–17.

Full Text: PDF

DOI: 10.14416/j.kmutnb.2020.12.011

ISSN: 2985-2145