Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
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.