ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 4. С. 244-253

Анализ сезонной динамики вегетационного индекса NDVI и отражательных свойств посевов кукурузы на территории Белгородской области

Э.А. Терехин1 
1 Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Федерально-региональный центр аэрокосмического и наземного мониторинга объектов и природных ресурсов, Белгород, 308015, Россия
Приведены результаты исследования динамики значений вегетационного индекса NDVI для посевов кукурузы, выращиваемой на территории Белгородской области. Значения NDVI изучены на основе данных MOD13Q1, получаемых на основе снимков MODIS с интервалом в 16 дней. Сезонные значения вегетационного индекса изучены в период с 5 марта по 2 декабря 2012 г. на основе данных со 150 сельскохозяйственных полей. Исследование показало, что максимальные значения индекса для кукурузы на территории региона характерны в период конца июня-первой половины июля. В эти же сроки значения индекса для кукурузы характеризуются наименьшим разбросом вокруг среднего значения на протяжении всего периода вегетационной активности. Установлено, что поля с кукурузой, отличающиеся по срокам проведения посевных работ, существенно различаются по значениям NDVI до начала-первой половины июля. Анализ спектрально-отражательных свойств посевов кукурузы по снимкам Landsat ETM+ показал, что на территории Белгородской области в первой половине июля спектральные характеристики кукурузы максимально отличаются от спектральных характеристик других культур в ближней и средней инфракрасной области спектра. К концу июля подобных различий уже не наблюдается
Ключевые слова: кукуруза, спутниковые снимки, NDVI, Landsat ETM+, MODIS, Белгородская область
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С.А., Лупян Е.А., Нейштадт И.А., Савин И.Ю. Дистанционная оцен-ка параметров сельскохозяйственных земель по спутниковым данным спектрорадио-метра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из кос-моса. 2005. Т. 2. № 2. С. 228-236.
  2. Департамент агропромышленного комплекса Белгородской области: http://belapk.ru.
  3. Департамент агропромышленного комплекса Белгородской области: Уборка урожая 2012: http://belapk.ru/events/uborochnaya_k_neozhidannostyam_gotovy.
  4. Жукова Е.Ю., Белоусова Е.А., Мусихина М.О., Сысоева Ю.В. Характеристика агроценозов Койбальской степи республики Хакасия // Вестник Хакасского государст-венного университета им. Н.Ф. Катанова. 2012. № 2. С. 9-11.
  5. Клещенко А.Д., Найдина Т.А., Гончарова Т.А. Использование данных дистанци-онного зондирования для моделирования продукционного процесса кукурузы // Совре-менные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 3. С. 259-268.
  6. Леонтьев А.А. Система спутникового мониторинга состояния полей и прогно-зирования урожайности // Геоматика. 2013. № 2. С. 77-79.
  7. Терехин Э.А. Информативность спектральных вегетационных индексов для дешифрирования сельскохозяйственной растительности // Современные проблемы дис-танционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 4. С. 243-248.
  8. Терехин Э.А. Анализ спектральных свойств сельскохозяйственной растительности Белгородской области по спутниковым данным MODIS // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: естественные науки. 2013. №10 (153). вып. 23. С. 150-156.
  9. Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC). https://lpdaac.usgs.gov.
  10. Bach H. Yield estimation of corn based on multitemporal LANDSAT-TM data as input for an agrometeorological model // Pure and Applied Optics: Journal of the European Optical Society Part A. 1998. Vol. 7. No. 4. P. 809-825.
  11. Gitelson A.A., Peng Y., Masek J.G., Rundquist D.C., Verma S., Suyker A., Baker J.M., Hat-field J.L., Meyers T. Remote estimation of crop gross primary production with Landsat data // Remote Sensing of Environment. 2012. Vol. 121. P. 404-414.
  12. Sibley A. M., Grassini P., Thomas N. E., Cassman K.G., Lobell D. Testing Remote Sensing Approaches for Assessing Yield Variability among Maize fields // Agronomy Jour-nal. 2014. Vol. 106. No. 1. P. 24-32.