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. 2017. Т. 14. № 3. С. 173-181

Методологические и информационные основы оценки водообеспеченности территорий средствами ДЗЗ и ГИС

Е.А. Дунаева 1 
1 Научно-исследовательский институт сельского хозяйства Крыма, Симферополь, Россия
Одобрена к печати: 16.05.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-3-173-181
Цель работы заключается в разработке и проверке усовершенствованной методологии оценки водообеспеченности степной части Крымского полуострова с использованием возможностей геоинформационных систем (ГИС) и данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для уточнения водоресурсного потенциала региона. Актуальность работы подтверждается необходимостью переориентирования водохозяйственного комплекса на местные водные ресурсы, определения и картирования водоресурсного потенциала территории. Для решения поставленных задач использованы данные ДЗЗ (дешифрирование космических снимков и доступные мониторинговые материалы характеристик развития биоценозов и параметров водообеспеченности – NDVI, NDDI и др.), которые дали возможность, с применением открытого программного обеспечения ГИС, выделить тематические слои, определить основные элементы водного баланса территории и уточнить показатели состояния обеспеченности водными ресурсами территории степной части Крымского полуострова с последующей их графической визуализацией. Созданная база данных критериев водообеспеченности территори, насчитывающая более 20 показателей с характеристиками, формулами расчета, диапазонами варьирования параметров, преимуществами и ограничениями использования, может стать основой геобазы данных информации и быть использована как составляющая системы поддержки принятия решений при разработке мероприятий по смягчению воздействия засухи.
Ключевые слова: ГИС, ДЗЗ, SPI, AI, NDVI, NDDI, водообеспеченность, осадки, испарение, Крым
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С.А., Лупян Е.А. Исследования и разработки ИКИ РАН по развитию методов спутникового мониторинга растительного покрова // Исследование Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 1. С. 197–214.
  2. Лупян E.A., Барталев С.А., Крашенинникова Ю.С. Наблюдение аномально раннего развития сельскохозяйственных культур в южных регионах России весной 2016 года на основе данных дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 2. С. 240–243.
  3. Постановление Совета министров Республики Крым от 29 октября 2014 года № 423 Об утверждении Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия Республики Крым на 2015–2017 годы. URL: http://msh.rk.gov.ru/file/postanovlenie_soveta_ministrov_respubliki_ krim_ot423.pdf (дата обращения 20.11.2016)
  4. Савин И.Ю., Лупян Е.А., Барталев С.А. Оперативный спутниковый мониторинг состояния посевов сельскохозяйственных культур в России // Геоматика. 2011. № 2. С. 69–76.
  5. 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. М.: Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации. 2014. № 351. С. 85–107.
  6. Страшная А.И., Богомолова Н.А., Тищенко В.А., Павлова К.И., Тебуев Х.Х. Агрометеорологические условия и прогнозирование урожайности семян подсолнечника в Приволжском федеральном округе // Труды Гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской Федерации. 2016. № 359. С.–142–160.
  7. Страшная А.И., Тарасова Л.Л., Богомолова Н.А., Максименкова Т.А., Береза О.В. Прогнозирование урожайности зерновых и зернобобовых культур в центральных черноземных областях на основе комплексирования наземных и спутниковых данных // Труды Гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской Федерации. 2015. № 353. С. 128–153.
  8. Толпин В.А., Барталев С.А., Бурцев М.А., Ефремов В.Ю., Лупян Е.А., Мазуров А.А., Матвеев А.М., Прошин А.А., Флитман Е.В. Оценка состояния сельскохозяйственных культур на основе межгодовой динамики с использованием данных MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2007. Т. 4. № 2. С. 380–389.
  9. 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: Изд-во Сибирского отделения РАН, 2014. Т. 27. № 7. С. 581–586.
  10. Щербенко Е.В. Дистанционные методы выявления сельскохозяйственной засухи // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2007. Вып. 4. Т. 2. С. 408–419.
  11. Щербенко Е.В., Шорохова М.А., Дронин Н.М., Скабелкин Ю.А. Обнаружение засухи по данным космических съемок //ArcReview. 2004. № 2. С. 8–9.
  12. Alexandridis T.K., Cherif I., Chemin Y., Silleos G.N., Stavrinos E., Zalidis G.C. Integrated methodology for estimating water use in Mediterranean agricultural areas // Remote Sensing. 2009. Vol. 1 (3). P. 445–465.
  13. Alexandridis T.K., Zalidis G.C., Silleos N.G. Mapping irrigated area in Mediterranean basins using low cost satellite Earth Observation // Computers and Electronics in Agriculture. 2008. Vol. 64 (2). P. 93–103.
  14. Bastiaanssen W.G.M., Karimi P., Rebelo L.-M., Duan Z., Senay G., Muttuwatte L., Smakhtin V. Earth Observation Based Assessment of the Water Production and Water Consumption of Nile Basin Agro-Ecosystems // Remote Sensing. 2014. Vol. 6 (11). P. 10306–10334.
  15. Hu G., Jia L., Menenti M. Comparison of MOD16 and LSA-SAF MSG evapotranspiration products over Europe for 2011 // Remote Sensing of Environment. 2015. Vol. 15. P. 510–526.
  16. Karimi P., Bastiaanssen W.G.M. Spatial evapotranspiration, rainfall and land use data in water accounting – Part 1: Review of the accuracy of the remote sensing data // Hydrology and Earth System Sciences Discussions. 2013. Vol. 15. P. 507–532.
  17. Labbassi K., Akdim N., Alfieri S.M., Menenti M. Observation and Modelling of Soil Water Content Towards Improved Performance Indicators of Large Irrigation Schemes // EGU General Assembly, Geophysical Research Abstracts, Austria. 2014. Vol. 16. P. 14994.
  18. Menenti M., Jia L., Mousivand A., Hu G., Zheng C., Lu J. Evaluation of ET data products: Parameterizations, rate limiting process and influential surface properties // Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. 2016. P. 214–217.
  19. Mucher S., Roerink G., Franke J., Suomalainen J., Kooistra L. Monitoring agricultural crop growth: comparison of high spatial-temporal satellite imagery versus UAV-based imaging spectrometer time series measurements // EGU General Assembly Conference Abstracts. 2014. Vol. 16. P. 15788.
  20. Popovych V., Dunaieva Ie. Monitoring and Evaluation of Water Availability of the South of Ukraine and Russian Federation with Usage of the Standardized Precipitation Index // International Journal of Engineering Research and Technology (IJERT). 2014. Vol. 3. Issue 9. P. 24–27.
  21. Roerink G.J., Menenti M., Soepboer W., Su Z. Assessment of climate impact on vegetation dynamics by using remote sensing // Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C. 2003. Vol. 28 (1). Iss. 1–3. P. 103–109.
  22. Seppelt R., Voinov A. Optimization Methodology for Land Use Patterns Using Spatial Explicit Landscape Models // Ecological Modeling. 2002. Vol. 151/2–3. P. 125–145.
  23. van Eekelen M.W., Bastiaanssen W.G.M., Jarmain C., Jackson B., Fereira F., van der Zaag P., Okello A.S., Bosch J., Dyeh P., Bastidas-Obando E., Dost R.J.J., Luxemburg W.M.J. A novel approach to estimate direct and indirect water withdrawals from satellite measurements: A case study from the Incomati basin // Agriculture Ecosystems and Environment. 2015. Vol. 200. P. 126–142.
  24. Voinov A., Bousquet F. Modelling with stakeholders // Environmental Modelling and Software. 2010. Vol. 25. P. 1268–1281.