Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 3. С. 61-71
Влияние проективного покрытия растительности посевных площадей на ее спектрально-отражательные свойства
1 Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Федерально-региональный центр аэрокосмического и наземного мониторинга, Белгород, Россия
Одобрена к печати: 09.06.2016
DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-3-61-71
Приведены результаты оценки влияния проективного покрытия растительности, типичной для посевных площадей Белгородской области и Центрального Черноземья, на значения вегетационного индекса NDVI. Оценка влияния проективного покрытия на значения спектрального показателя проведена на основе экспериментальных данных, собранных на протяжении 2012-2015 гг. в различные сроки вегетационного сезона. Установлено, что значения вегетационного индекса существенно различаются для разных классов проективного покрытия. Для посевных площадей с его высокими значениями характерны меньшие величины стандартного отклонения вегетационного индекса. На основе аналитической выборки из 184 измерений проведена количественная оценка зависимости вегетационного индекса от величины проективного покрытия. Установлено, что уравнения линейного вида достаточно достоверно описывают связь между проективным покрытием и значениями NDVI. Увеличению величины проективного покрытия соответствует рост значений вегетационного индекса. Вычисленная зависимость позволила провести оценку сезонной динамики проективного покрытия для посевных площадей Белгородской области. Показана возможность его геоинформационного картографирования на уровне отдельных обрабатываемых полей, оценки его динамики на протяжении периода активной вегетации и использования для определения состояния сельскохозяйственной растительности.
Ключевые слова: проективное покрытие, дистанционное зондирование, растительный покров, NDVI, вегетационные индексы, посевные площади, геоинформационное картографирование
Полный текстСписок литературы:
- Бакурова К.Б., Юферев В.Г. Эколого-экономическая оценка деградации агроландшафтов на основе дистанционного мониторинга // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: География. Геоэкология. 2009. № 1. С. 79–83.
- Бузук Г.Н. Определение проективного покрытия и урожайности при использовании фото точек (Photo point method) // Вестник фармации. 2013. № 3 (61). С. 74–80.
- Бузук Г.Н. Применение функций роста и асимптотических функций при определении проективного покрытия и урожайности лекарственных растений // Вестник фармации. 2014. № 1 (63). С. 59–67.
- Кынчева Р., Борисова Д., Георгиев Г. Декомпозиция спектральных смесей почва – растительность // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 2. С. 226–232.
- Малахов Д.В., Исламгулова А.Ф. Параметрическое дешифрирование изображений пастбищ: опыт применения данных дистанционного зондирования низкого и среднего разрешения // Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 7 (306). С. 587–592.
- Музылев Е.Л., Успенский А.Б., Старцева З.П., Волкова Е.В., Кухарский А.В., Успенский С.А. Использование данных дистанционного зондирования при моделировании компонент водного и теплового балансов территории Центрально-черноземных областей России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 6. С. 17–34.
- Терехин Э.А. Анализ многолетней динамики вегетационного индекса для посевных площадей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 6. С. 48–58.
- Carlson T., Ripley D. On the relationship between fractional vegetation cover, leaf area index, and NDVI // Remote Sensing of Environment. 1997. Vol. 62. P. 241–252.
- Glenn E.P., Huete A.R., Nagler P.L., Nelson S.G. Relationship Between Remotely-sensed Vegetation Indices, Canopy Attributes and Plant Physiological Processes: What Vegetation Indices Can and Cannot Tell Us About the Landscape // Sensors. 2008. Vol. 8. P. 2136–2160.
- Jiang Z., Huete A., Chen J., Chen Y., Li J., Yan G., Zhang X. Analysis of NDVI and scaled difference vegetation index retrievals of vegetation fraction // Remote Sensing of Environment. 2006. Vol. 101. P. 366–378.
- Jiménez-Muñoz J.C., Sobrino J.A., Plaza A., Guanter L., Moreno J., Martinez P. Comparison Between Fractional Vegetation Cover Retrievals from Vegetation Indices and Spectral Mixture Analysis: Case Study of PROBA/CHRIS Data Over an Agricultural Area // Sensors. 2009. Vol. 9. № 2. P.768–793.
- Johnson B, Tateishi R., Kobayashi T. Remote Sensing of Fractional Green Vegetation Cover Using Spatially-Interpolated Endmembers // Remote Sensing. 2012. Vol. 4. № 9. P. 2619–2634.
- Li F., Kustas W., Preuger J., Neale C., Jackson T. Utility of remote sensing-based two-source balance model under low- and high-vegetation cover conditions // Journal of Hydrometeorology. 2005. Vol. 6. P. 878–891.
- Rundquist B.C. The influence of canopy green vegetation fraction on spectral measurements over native tallgrass prairie // Remote Sensing of Environment. 2002. Vol. 81. P. 129–135.
- Xiao J., Zhuang Q., Law B.E., Chen J., Baldocchi D.D., Ma S., Cook D.R., Oren R., Katul G.G., Richardson A.D., Wharton S., Falk M., Paw U K.T., Martin T.A., Verma S.B., Suyker A.E., Scott R.L., Monson R.K., Burns S.P., Litvak M. A continuous measure of gross primary production for the conterminous United States derived from MODIS and ameriflux data // Remote Sensing of Environment. 2010. Vol. 114. P. 576–591.
- Zhou Y., Zhang L., Xiao J., Chen S., Kato T., Zhou G. A. Comparison of Satellite-Derived Vegetation Indices for Approximating Gross Primary Productivity of Grasslands // Rangeland Ecology & Management. 2014. Vol. 67. P. 9–18.