Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 1. С. 49-60
Оценка пространственно-временных изменений NDVI (биомассы) в горных экосистемах Армении с использованием дистанционных данных
В.С. Мурадян
1 , Ш.Г. Асмарян
1 , А.К. Сагателян
1 1 Центр эколого-ноосферных исследований НАН РА, Ереван, Армения
Одобрена к печати: 23.10.2015
DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-1-49-60
Данное исследование растительной биомассы различных территорий горных экосистем Армении было выполнено в вегетационный период 2013г. Исследование основано на использовании временных рядов нормализованного разностного вегетационного индекса NDVI, поскольку в последнее десятилетие данные NDVI доказанно являются мощным инструментом мониторинга роста биомассы. Индекс NDVI, который можно рассчитать прямо из данных спутников серии Landsat, относится к характеристикам растительного покрова. Это основанное на данных NDVI исследование склонов с разной экспозицией на высоте 1850–3150 м н.у.м. показало, что в период вегетации наибольшая биомасса обнаруживается на северных (2300–2400м), а наименьшая – на южных склонах (2000–2100 м). Высокие коэффициенты корреляции между значениями индекса NDVI юго-западных склонов и абсолютной высотой местности наблюдаются в апреле и августе, а колебания значений индекса NDVI в зависимости от высоты носят нелинейный характер.
Ключевые слова: биомасса, горная экосистема, NDVI, дистанционные данные
Полный текстСписок литературы:
- Агабабян Ш.М. Горные сенокосы и пастбища. М: Государственное издательство сельскохозяйственной литературы, 1959. 341 с.
- Зироян А.Н. Эколого-биоэнергетическая оценка растительности Армении. Е: Лусабац, 2008. 352 с.
- Кронберг П. Дисстанционное изучение земли: М: Мир, 1988. 352 с.
- Магакьян А.К. Растительность Армянской ССР. M.: АН СССР, 1941. 276 с.
- Межунц Б.Х. Биоэнергетические показатели фитоценозов в различных экологических условиях // Тез. докл. межд. конф. Фундаментальные и прикладные проблемы охраны окружающей среды. Томск, 2005. С. 73.
- Наринян С.Г. Соотношение надземной и подземной массы растительности альпийских ковров горы Арагац /Армения/ в связи с эволюцией рельефа и генезисом почв // Пробл. Бот. 1966. Т. 8. С. 231–245.
- Трифонова Т.А., Мищенко Н.В., Краснощеков А.Н. Геоинформационные системы и дистанционное зондирование в экологических исследованиях. М: Академический Проект, 2005. 348 с.
- Belsius L., Weirich F. The use of the Minnaert correction for land-cover classification in mountainous terrain // International Journal of Remote Sensing. 2005. Vol. 26. P. 3831–3851.
- Bernstein L.S, Adler-Golden S.M, Sundberg R.L. Validation of the QUick Atmospheric Correction (QUAC) Algorithm for VNIR-SWIR Multi- and Hyperspectral Imagery // Proceedings of the SPIE Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral and Ultraspectral Imagery XI. Orlando, 2005. P. 668.
- Biard F., Lepoutre D. On Line Vegetation Condition Monitoring in Europe: Agri-Quest®. A Tool That Helps Users Build Information and Value from Remote Sensing // Proceedings of the conference EFITA 2001. Montpellier, 2001. P. 507–512.
- Flynn E.S., Dougherty C.T., Wendroth O. Assessment of Pasture Biomass with the Normalized Difference Vegetation Index from Active Ground-Based Sensors // Agronomy Journal. 2008. Vol. 100. P. 114–121.
- Freeman K.W., Martin K.L., Teal R.K., Raun W.R., Girma K., Arnall D.B., Mullen R.W. By-Plant Prediction of Corn Forage Biomass and Nitrogen Uptake at Various Growth Stages Using Remote Sensing and Plant Height // Agronomy Journal. 2007. Vol. 99. P. 530–536.
- Hadjimitsis D.G., Papadavid G., Agapiou A., Themistocleous K., Hadjimitsis M.G., Retalis A. Atmospheric correction for satellite remotely sensed data intended for agricultural applications: impact on vegetation indices // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2010. Vol. 10. P. 89–95.
- Hatfi J.L., Gitelson A.A., Schepers J.S., Walthall C.L. Application of Spectral Remote Sensing for Agronomic Decisions // Agronomy Journal. 2008. Vol. 100. P. 117–131.
- Hunt E.R., Everitt J.H., Ritchie J.C. Applications and Research Using Remote Sensing for Rangeland Management // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2003. Vol. 69. P. 675–694.
- Kaufman Y., Tanre D. Atmospherically resistant vegetation index (ARVI) for EOS-MODIS // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1992. Vol. 30. P. 261–270.
- Lu D., Mausel P., Batistella M., Moran E. Land-cover binary change detection methods for use in the moist tropical region of the Amazon // International Journal of Remote Sensing. 2005. Vol. 26. P. 101–114.
- Lusch D.P. Introduction to Environmental Remote Sensing: Michigan: Center for Remote Sensing and GIS, 1999. 750 p.
- Mezhunts B.Kh., Britt C.P., Mc Millan S.D., Givens D.I. The distribution of root biomass and energy yields in mountain grasslands in Armenia // Electronic J. of Natural Sci., NAS of Armenia. Ecology. 2005. Vol. 1. No. 4. P. 1–5.
- Milich L., Weiss E.A. GAC NDVI interannual coefficient of variation (CoV) images:ground truth sampling of the Sahel along northsouth transects // International J. of Remote Sensing. 2000. Vol. 21. No. 2. P. 235–60.
- Minamiguchi N. The Application of Geospatial and Disaster Information for Food Insecurity and Agricultural Drought Monitoring and Assessment by the FAO GIEWS and Asia FIVIMS // Proceedings of the Workshop on Reducing Food Insecurity Associated with Natural Disasters in Asia and the Pacific. Bangkok. 2005. P. 20–21.
- Olson K.C., Cochran R.C. Radiometry for Predicting Tallgrass Prairie Biomass Using Regression and Neural Models // Journal of Range Management. 1998. Vol. 51. P. 186–192.
- Rause J.W., Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS// Proceedings of the 3rd ERTS symposium, 1973. Vol. 1. P. 48–62.
- CARMAC CS-11/103: Mapping and assessing the community grasslands and developing a grazing scheme. Project report. Yerevan: The Center for Ecological-Noosphere Studies of NAS RA, 2014. 400 p.
- Serrano L., Filella I., Penuelas J. Remote Sensing of Biomass and Yield of Winter Wheat under Different Nitrogen Supplies // Crop Science. 2000. Vol. 40. P. 723–731.
- Singh A. Digital change detection techniques using remotely-sensed data // International Journal of Remote Sensing. 1989. Vol. 10. P. 989–1003.
- Williams D., Goward S., Arvidson T. Landsat: Yesterday, today and tomorrow // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2006. Vol. 72. P. 1171–1178.
- Zhou L., Tucker C.J, Kaufmann R.K, Slayback D., Shabanov N.V, Myneni R.B. Variations in northern vegetation activity inferred from satellite data of vegetation index during 1981-1999 // Journal of Geophysical Research. 2001. Vol. 106. P. 69–83.