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. 2016. Т. 13. № 4. С. 99-112

Возможности дистанционной оценки урожайности озимой пшеницы на основе вегетационного индекса фотосинтетического потенциала

Ф.В. Ерошенко 1 , С.А. Барталев 2 , И.Г. Сторчак 1 , Д.Е. Плотников 2 
1 Ставропольский НИИ сельского хозяйства, Михайловск, Ставропольский край, Россия
2 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 23.08.2016
DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-23-99-112
Урожайность озимой пшеницы часто демонстрирует высокий уровень корреляции со средней, максимальной и интегрированной за период вегетации величиной NDVI. Такая взаимосвязь достаточно устойчиво проявляется при пространственной агрегации значений указанных показателей в границах территориальных образований различного уровня (муниципальные районы, субъекты РФ, почвенно-климатические зоны). Однако при их агрегации на уровне отдельных полей такая корреляционная связь не стабильна или может полностью отсутствовать. Это стимулирует проведение исследований, направленных на поиск дистанционно измеряемых показателей, позволяющих характеризовать процесс формирования урожая конкретных посевов. Получение такого рода дистанционно измеряемых характеристик в настоящей работе сопряжено с использованием знаний о механизмах и закономерностях продукционного процесса, а также ассимиляцией спутниковых данных и результатов их обработки в показатели фотосинтетической продуктивности растений. В работе предложен новый вегетационный индекс фотосинтетического потенциала, получаемый на основе данных дистанционного зондирования и позволяющий характеризовать продукционные процессы сельскохозяйственных культур и прогнозировать их урожайность. Результаты выполненных исследований предложенного показателя, оцененного на основе спутниковых данных MODIS, продемонстрировали наличие достаточно тесной корреляции с урожайностью озимой пшеницы (в среднем за годы исследований коэффициент детерминации составил 0,80), что позволяет предположить высокий уровень его информативности для оценки физиологического состояния посевов и прогнозирования их продуктивности.
Ключевые слова: данные дистанционного зондирования, вегетационный индекс фотосинтетического потенциала, озимая пшеница, урожайность
Полный текст

Список литературы:

  1. Андрианова Ю.Е., Тарчевский И.А. Хлорофилл и продуктивность растений // М.: Наука, 2000. 135 с.
  2. Барталев С.А., Егоров В.А., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Уваров И.А. Распознавание пахотных земель на основе многолетних спутниковых данных спектрорадиометра MODIS и локально-адаптивной классификации // Компьютерная оптика. Самара: ИСОИ РАН, 2011. Т. 35. № 1. С. 103–116.
  3. Барталев С.А., Лупян Е.А., Нейштадт И.А., Савин И.Ю. Дистанционная оценка параметров сельскохозяйственных земель по спутниковым данным спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. Т. 2. № 2. С. 228–236.
  4. Ерошенко Ф.В, Чередниченко И.Г. Регрессионные модели оценки урожайности озимой пшеницы в Ставропольском крае с использованием NDVI // Бюллетень Ставропольского научно-исследовательского института сельского хозяйства. 2013. № 5. С. 58–64.
  5. Ерошенко Ф.В. Оптические свойства растений и оценка их физиологического состояния // Бюллетень Ставропольского научно-исследовательского института сельского хозяйства. 2014. № 6. С. 84–90.
  6. Ерошенко Ф.В. Особенности фотосинтетической деятельности сортов озимой пшеницы. Ставрополь: Сервисшкола, 2006. 200 с.
  7. Ерошенко Ф.В., Петрова Л.Н. Фотосинтетическая продуктивность озимой пшеницы // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. 2010. № 3. С. 36–38.
  8. Кумаков В.А. Структура фотосинтетического потенциала разных сортов яровой пшеницы // Сельскохозяйственная биология. 1968. Т. 3. № 3. С. 362–368.
  9. Куссуль Н.Н., Кравченко А.Н., Скакун С.В., Адаменко Т.И., Шелестов А.Ю., Колотий А.В., Грипич Ю.А. Регрессионные модели оценки урожайности сельскохозяйственных культур по данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 1. С. 95–107.
  10. Лобков В.Т., Наполова Г.В. Способ определения хлорофилла в растениях гречихи: Патент на изобретение RU 2244916. 2003.
  11. Лупян Е.А., Барталев С.А., Савин И.Ю. Технологии спутникового мониторинга в сельском хозяйстве России // Аэрокосмический курьер. 2009. № 6. С. 47–49.
  12. Лупян Е.А., Савин И.Ю., Барталев С.А., Толпин В.А., Балашов И.В., Плотников Д.Е. Спутниковый сервис мониторинга состояния растительности «Вега» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 1. С. 190–198.
  13. Муратова Н.Р., Терехов А.Г. Опыт пятилетнего оперативного мониторинга сельскохозяйственных угодий Северного Казахстана с помощью спутниковых данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2007. Т. 4 № 2. С. 277–283.
  14. Ничипорович А.А. Фотосинтетическая деятельность растений в посевах. М.: Изд-во АН СССР, 1961. 136 с.
  15. Плотников Д.Е., Барталев С.А., Лупян Е.А. Метод детектирования летне-осенних всходов озимых культур по данным радиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. Т. 2. № 5. С. 322–330.
  16. Плотников Д.Е., Миклашевич Т.С., Барталев С.А. Восстановление временных рядов данных дистанционных измерений методом полиномиальной аппроксимации в скользящем окне переменного размера // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 2. С. 103–110.
  17. Савин И.Ю., Барталев С.А., Лупян Е.А., Толпин В.А., Хвостиков С.А. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутниковых данных: возможности и перспективы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 3. С. 275–285.
  18. Сторчак И.Г., Ерошенко Ф.В. Использование NDVI для оценки продуктивности озимой пшеницы в Ставропольском крае // Земледелие. 2014. № 7. С. 12–15.
  19. Страшная А.И., Барталев С.А., Максименкова Т.А., Чуб О.В., Толпин В.А., Плотников Д.Е., Богомолова Н.А. Агрометеорологическая оценка состояния озимых зерновых культур в период прекращения вегетации с использованием наземных и спутниковых данных на примере Приволжского федерального округа // Труды гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской Федерации. 2014. № 351. С. 85–107.
  20. Шуркина А.И., Шевырногов А.П., Зоркина Т.М. Исследование современного растительного покрова республики Хакасия на основе интеграции спутниковых и наземных данных // Вестник КрасГАУ. 2007. № 5. С. 65–71.
  21. Becker-Reshef I., Vermote E., Lindeman M., Justice С. A generalized regression-based model for forecasting winter wheat yields in Kansas and Ukraine using MODIS data // Remote Sensing of Environment. 2010. 114 (6). P. 1312–1323.
  22. Deering D.W., Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A. Measuring "forage production" of grazing units from Landsat MSS data // Proc. 10th Int. Symp. on Remote Sensing of Environment. Univ. Michigan, 1975. pp. 1169–1178.
  23. Vermote E.F., Vermeulen A. Atmospheric correction algorithm: spectral reflectances (MOD09). Version 4.0. Algorithm Theoretical Background Document. 1999. 107 p. URL: http://modis.gsfc.nasa.gov/data/atbd/atbd_mod08.pdf.