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. 2015. Т. 12. № 2. С. 143-154

Использование спутниковой информации MODIS в оперативной агрометеорологии

А.Д. Клещенко1 , В.М. Лебедева1 , Т.А. Найдина1 , О.В. Савицкая1 
1 Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной метеорологии, Обнинск, Россия
Использование спутниковой информации Modis для задач оперативной оценки состояния и продуктивности зерновых культур актуально ввиду возможности получения спутниковых данных по всей территории Российской Федерации в течение вегетационного периода.
Разработанные в ФГБУ «ВНИИСХМ» технологии использования спутниковой информации в оперативном обеспечении сельскохозяйственного производства основаны на наличии зависимости между отражательными характеристиками сельскохозяйственных посевов, их состоянием и продуктивностью.
Спутниковая информация наряду с метеорологическими показателями используется в регрессионных моделях при оценке урожайности зерновых культур по районам для территории трех УГМС Росгидромета: Северо-Кавказского, Приволжского и Центрально-Черноземных областей, при этом в большинстве случаев относительная ошибка не превышает 15 %. Разработан метод пространственного распределения ожидаемой урожайности зерновых культур по территории РФ с использованием спутниковой информации.
В динамических моделях продукционного процесса растений, при оперативном прогнозировании урожайности зерновых культур, спутниковая информация используется для расчета газообмена. Прогнозы урожайности сельскохозяйственных культур, с использованием динамико-статистического метода, составляются в установленные Росгидрометом сроки с заблаговременностью от 1 до 4 месяцев. Методики прогноза урожайности кукурузы с использованием данных NDVI разработаны для 16 субъектов Южного, Северо-Кавказского, Центрального и Приволжского федеральных округов, яровой пшеницы и ярового ячменя – для территории Краснодарского края. Средняя ошибка прогнозов урожайности составила 10–12 %.
Ключевые слова: данные дистанционного зондирования, NDVI, оценка состояния, регрессионные уравнения, динамическая модель, прогноз урожайности, продукционный процесс
Полный текст

Список литературы:

  1. Клещенко А.Д., Вирченко О.В. Технология оценки состояния посевов сельскохо-зяйственных культур и мониторинг засух по спутниковой информации // Труды ВНИ-ИСХМ. 2006. Вып. 35. С. 30–33.
  2. Клещенко А.Д., Вирченко О.В., Савицкая О.В. Методы оценки урожайно-сти зерновых культур и ее пространственного распределения на основе агрометеорологи-ческих и спутниковых данных // Вопросы радиометеорологии. 2013. С. 305–315
  3. Клещенко А.Д., Вирченко О.В. Савицкая О.В. Спутниковый мониторинг состояния и продуктивности посевов зерновых культур // Труды ВНИИСХМ. 2013. Вып. 38. С. 54–70.
  4. Клещенко А.Д., Найдина Т.А. Использование данных дистанционного зондирова-ния для моделирования физиологических процессов растений в динамических моделях прогнозирования урожая // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2011. Т. 8. №1. C. 170–178.
  5. Клещенко А.Д., Найдина Т.А., Гончарова Т.А. Использование данных дистанцион-ного зондирования для моделирования продукционного процесса кукурузы // Современ-ные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. T. 9. №3. C. 259–268.
  6. Клещенко А.Д., Савицкая О.В. Комплексное использование наземной агрометео-рологической информации и спутниковых данных для оценки урожайности зерновых культур // Труды ИПГ. 2011. Вып. 90. С. 204–212.
  7. Клещенко А.Д., Савицкая О.В. Оценка пространственно-временного распределе-ния урожайности зерновых культур и стандартизованного индекса осадков (SPI) по спут-никовой и наземной информации // Труды ГГО. 2014. Вып. 571. C. 147–161.
  8. Лебедева, В.М., Страшная А.И. Основы сельскохозяйственной метеорологии. Том II. Методы расчетов и прогнозов в агрометеорологии. Книга 2. Оперативное агрометеороло-гическое прогнозирование. Обнинск: ФГБУ «ВНИИГМИ-МЦД», 2012. 216 с.
  9. Найдина Т. А. Использование спутниковой информации в динамических моделях прогнозирования урожая сельскохозяйственных культур.// Всб.: Материалы XIV Между-нар. науч. конф., посвящ. памяти генерал. конструктора ракет.-космич. систем академика М. Ф. Решетнева. Красноярск, 2010. C. 197–198.
  10. Найдина Т.А. Использование спутниковой информации в моделях биопродуктив-ности зерновых культур для расчета интенсивности фотосинтеза // Труды ИПГ. 2011. С. 189–194.
  11. Полевой А.Н. Прикладное моделирование и прогнозирование продуктивности посевов. Л., Гидрометеоиздат, 1988. 320 с.
  12. Русакова Т.И., Лебедева В.М., Грингоф И.Г., Шкляева Н.М. Современная техноло-гия поэтапного прогнозирования урожайности и валового сбора зерновых культур // Ме-теорология и гидрология. 2006. № 7. С. 101–108.
  13. Сиротенко О.Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и продуктивности агроэкосистем. Л., Гидрометеоиздат, 1981. 167 с.
  14. Толпин В.А., Лупян Е.А., Барталев С.А., Плотников Д.Е., Матвеев А.М. Возможности анализа состояния сельскохозяйственной растительности с использованием спутникового сервиса «ВЕГА» // Оптика атмосферы и океана, 2014. Т. 27. № 7 (306). С.581–586.