Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. №3. С. 180-192
О возможностях оценки качества пахотных угодий Баксанского района Кабардино-Балкарии на основе спутникового сервиса «ВЕГА»
И.Ю. Савин
1,2 , Э.Р. Танов
2 1 Почвенный институт им. В.В. Докучаева, Москва, Россия
2 Российский университет дружбы народов, Москва, Россия
Разработан новый подход к оценке качества пахотных земель, основанный на использовании спутниковых данных MODIS. Суть подхода состоит в экспертном анализе кривых вегетационного индекса NDVI за последние 10-12 лет по отдельности для разных групп культур, а также межгодовой вариабельности сезонного максимума вегетационного индекса NDVI, величина которого используется в качестве индикатора состояния посевов и урожайности культур на отдельных полях. По характеру кривых вегетационного индекса NDVI все кривые удалось экспертно классифицировать на группы, характеризующие озимые, ранние яровые и поздние яровые культуры. Разработанный подход к оценке качества пахотных угодий был апробирован на примере Баксанского района Кабардино-Балкарии. Анализ проведен для всех пахотных угодий района, маска которых была получена путем визуального дешифрирования границ полей по спутниковым данным Landsat. Кривые вегетационного индекса NDVI были получены с использованием спутникового сервиса «ВЕГА». На основе разработанного подхода все поля района ранжированы по качеству пахотных земель. Полученные данные предназначены для использования при кадастровой оценке земель, а также для оптимизации размещения основных сельскохозяйственных культур в республике. Разработанный подход может быть использован и для других районов и субъектов Российской Федерации.
Ключевые слова: оценка земель, спутниковый сервис «ВЕГА», Кабардино-Балкария
Полный текстСписок литературы:
- Лупян Е.А., Савин И.Ю., Барталев С.А., Толпин В.А., Балашов И.В., Плотников Д.Е. Спутниковый сервис мониторинга состояния растительности ("Вега") // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 1. С. 190-198.
- Почвенная карта Кабардино-Балкарской ССР. Масштаб 1:200000 – ГУГК, 1985.
- Савин И.Ю. Симакова М.С. Спутниковые технологии для инвентаризации и мониторинга почв в России. - Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2012. Т. 9. № 5. С. 104-115.
- Савин И.Ю., Барталев С.А., Лупян Е.А., Толпин В.А., Хвостиков С.А. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутниковых данных: возможности и перспективы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2010. Т.7. № 3. С. 275-285.
- Толпин В.А., Балашов И.В., Лупян Е.А., Савин И.Ю. Спутниковый сервис "Вега" // Земля из космоса, 2011. Выпуск 9. Весна. С. 32-37.
- Фомин Н.П., Сапожников П.М. "Новые подходы к государственной кадастровой оценке земель сельскохозяйственного назначения" [Дата публикации - 20.10.2010], http://www.valnet.ru/m7.phtml
- Bala S.K., Islam A.S. Correlation between potato yield and MODIS-derived vegetation indices // International Journal of Remote Sensing. V. 30. Issue 10. January 2009. P. 2491-2507.
- Baret, F., Guyot, G. (1991), Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment // Remote Sensing of Environment. 35:161-173.
- Benedetti, R., P. Rossinni. (1993). On the use of NDVI profiles as a tool for agricultural statistics: the case study of wheat yield estimate and forecast in Emilia Romagna // Remote Sensing of Environment. 45:311-326.
- Bouman, B. A. M., Uenk, D., & Haverkort, A. J. (1992). Estimation of ground cover of potato by reflectance measurements // Potato Research, 35. 111-125.
- Elvidge, C. D., and Lyon, R. J. P. (1985). Influence of rock-soil spectral variation on assessment of green biomass // Remote Sensing of Environment. 17:265-279.
- Huete, A. R., Jackson, R. D., and Post, D. F. (1985). Spectral response of a plant canopy with different soil backgrounds // Remote Sensing of Environment. 17:37-53.
- Groten, S.M.E. (1993). NDVI crop monitoring and early yield assessment of Burkina Faso // International Journal of Remote Sensing 14(8):1495-1515.
- Liu, W.T., and F. Kogan. (2002). Monitoring Brazilian soybean production using NOAA/AVHRR based vegetation condition indices // International Journal of Remote Sensing 23(6):1161-1179.
- Medvedeva M.A., I.Yu. Savin, and V.A. Isaev. Determination of Area of Drought-Affected Crops Based on Satellite Data (Exemplified by Crops in Chuvashia in 2010) // Russian Agricultural Sciences. 2012. Vol. 38. No 2. P. 121-125.
- Quarmby, N.A., M. Milnes, T.L. Hindle, and N. Silicos. (1993). The use of multitemporal NDVI measurements from AVHRR data for crop yield estimation and prediction // International Journal of Remote Sensing. 14:199-210.
- Rasmussen, M.S. (1997). Operational Yield forecast using AVHRR NDVI data: reduction of environmental and inter-annual variability // International Journal of Remote Sensing 18(5):1059-1077.
- Rembold F., Atzberger C., Savin I., Rojas O. Using low resolution satellite imagery for yield prediction and yield anomaly detection // Remote Sensing. 2013. Vol. 5. No. 4. С. 1704-1733.
- Remote Sensing Support to Crop Yield Forecast and Area Estimates The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences Vol. XXXVI, No. 8/W48 ISPRS WG VIII/10 Workshop 2006, Stresa, Italy.
- Saravanan S. Estimating Yield of Irrigated Potatoes Using Aerial and Satellite Remote Sensing. (2011). All Graduate Theses and Dissertations. Paper 1049.
- Savin I.Yu., Nègre Т. Agro-meteorological Monitoring in Russia and Central Asian Countries - OPOCE EUR 22210EN. Ispra (Italy). 2006. 214 p.
- Unganai, L.S., and F.N. Kogan. (1998). Drought monitoring and Corn yield estimation in Southern Africa from AVHRR data // Remote Sensing of Environment. 63:219-232.
- Yang, C., J.H. Everitt, J.M. Bradford, and D.E. Escobar. 2000. Mapping grain sorghum growth and yield variations using airborne multispectral digital imagery // Transactions of ASAE, 43(6):1927-1938.