Retrieving crop physiological parameters and assessing water deficiency using MODIS data during the winter wheat growing period

The potential of moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS) time-series in monitoring crop condition was examined in the Weishan Irrigation Zone along a downstream reach of the Yellow River, China. First, MODIS-derived spectral indices, including the normalized difference water index (NDWI) and normalized difference vegetation index (NDVI), were employed to retrieve the crop physiological parameters (such as vegetation water content and dry matter) during the winter wheat growing season. NDWI was found to be less susceptible than NDVI to the directional effects induced by the changes of illumination and view angles. NDWI1640 and NDWI2130, which were based on the shortwave infrared (SWIR) 1640 nm and 2130 nm bands, showed great potential for vegetation water content (VWC) estimation and performed better than NDVI and NDWI1240. Both NDWI1640 and NDWI2130 had a significant positive correlation with dry matter content before the blooming stage. A significant negative correlation between NDWI2130 and dry matter content was found after the blooming stage. Second, NDWI was also employed to assess the canopy water deficit during the same period as a direct indicator of crop water content. The strong correlation between NDWI and soil moisture after the jointing stage showed that NDWI can also be utilized as an indicator of soil moisture changes. An integrated analysis of the temporal variation of NDWI and the observed VWC demonstrated that the wheat was under water stress to some extent during the later part of the growing period in 2006, and this was supported by a field experiment. Résumé. Le potentiel des séries chronologiques de données MODIS (« moderate-resolution imaging spectroradiometer ») pour le suivi des conditions des cultures a été examiné pour la Zone d’irrigation de Weishan, en aval du fleuve Jaune. En premier lieu, nous avons utilisé les indices spectraux dérivés des données de MODIS, incluant le NDWI (« normalized difference water index ») et le NDVI (« normalized difference vegetation index »), pour extraire les paramètres physiologiques des cultures (tel que la teneur en eau et en matière sèche de la végétation) durant la saison de croissance du blé d’hiver. Le NDWI s’est démontré moins susceptible que le NDVI aux effets directionnels induits par les changements d’angles d’éclairement et de visée. Les valeurs de NDWI1640 et NDWI2130, basées sur les bandes de 1640 nm et 2130 nm de l’infrarouge à onde courte (SWIR), ont montré un potentiel élevé pour l’estimation de la teneur en eau de la végétation (VWC) et ont affiché une meilleure performance que le NDVI et NDWI1240. Les valeurs de NDWI1640 et NDWI2130 affichaient des corrélations positives significatives avec le contenu en matière sèche, avant le stade de la floraison. Une corrélation négative significative entre NDWI2130 et le contenu en matière sèche est observée, après le stade de floraison. En deuxième lieu, le NDWI a également été utilisé pour évaluer le déficit hydrique du couvert au cours de la même période en tant qu’indicateur direct du contenu hydrique des cultures. La forte corrélation entre le NDWI et l’humidité du sol après le stade de montaison a montré que le NDWI peut également être utilisé en tant qu’indicateur des changements de l’humidité du sol. Une analyse intégrée de la variation temporelle du NDWI et des valeurs observées de VWC a démontré que le blé était sous stress hydrique jusqu’à un certain point durant la période tardive de la saison de croissance en 2006, ce qui a été démontré par les expériences de terrain. [Traduit par la Rédaction] Yi et al. 202 Introduction Accurate estimation of vegetation biophysical parameters including leaf pigments, dry matter, vegetation water content (VWC), and leaf area index (LAI) has important applications in the fields of agriculture and forestry (Gao and Goetzt, 1995). The biophysical parameters (such as dry matter and LAI) derived from satellite data can be integrated into crop yield © 2007 CASI 189 Can. J. Remote Sensing, Vol. 33, No. 3, pp. 189–202, 2007 Received December 2