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. № 4. С. 132-145

Оценка точности выявления посевов озимых культур в весенне-летний период вегетации по данным прибора MODIS

Д.Е. Плотников 1 , С.А. Барталев 1 , E.А. Лупян 1 , В.А. Толпин 1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 26.07.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-4-132-145
В течение последних лет в ИКИ РАН были разработаны автоматические методы для распознавания посевов озимых культур на основе временных серий спутниковых данных. Это позволило сформировать серию ежегодных карт озимых за последние пятнадцать лет на всю территорию их регулярного возделывания в РФ с пространственным разрешением 250 м. Благодаря развитию систем дистанционного мониторинга и анализа сельскохозяйственной растительности семейства ВЕГА появилась возможность хранить и оценивать результаты наземных обследований для десятков тысяч полей пахотных земель, занятых озимыми и другими культурами. В работе описывается процедура и представлены результаты валидации получаемых автоматически карт озимых культур на основе репрезентативной пространственно-распределенной и разносезонной наземной информации, охватывающей десятки субъектов РФ. Показано, что региональная точность распознавания озимых по данным наземных обследований варьирует в диапазоне значений от 70 до 98%. Анализ диаграмм рассеяния при сравнении с данными региональной статистики указывает на высокую корреляцию оценок, получаемых на основе карт озимых культур, с имеющейся статистической информацией. Полученные результаты позволяют сделать вывод о применимости изучаемых карт для решения задач дистанционной оценки состояния озимых в разрезе административных районов, а также для оценки площадей, занятых озимыми культурами в крупных сельскохозяйственных регионах и федеральных округах.
Работа выполнялась с использованием инфраструктуры Центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды (Лупян и др., 2015) при финансовой поддержке Минобрнауки РФ, контракт 14.616.21.0063, уникальный идентификатор ПНИЭР RFMEFI61615X0063.
Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, методы распознавания, озимые культуры, валидация
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2017. 208 c.
  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. 2011. Т. 35. № 1. С. 103–116.
  3. Воробьева Н.С., Сергеев В.В., Чернов А.В. Информационная технология раннего распознавания видов сельскохозяйственных культур по космическим снимкам // Компьютерная оптика. 2016. Т. 40. № 6. С. 929–938. DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-6-929-938.
  4. Лупян Е.А., 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. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-2-240-243.
  5. Лупян Е.А., Барталев С.А., Крашенинникова Ю.С., Плотников Д.Е., Толпин В.А. Наблюдение раннего развития озимых культур в южных регионах европейской части России весной 2017 года на основе данных дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 2. С. 268–272. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-2-268-272.
  6. Лупян Е.А., Барталев С.А., Толпин В.А., Жарко В.О., Крашенинникова Ю.С., Оксюкевич А.Ю. Использование спутникового сервиса ВЕГА в региональных системах дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 3. С. 215–232.
  7. Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Балашов И.В., Барталев С.А., Ефремов В.Ю., Кашницкий А.В., Мазуров А.А., Матвеев А.М., Суднева О.А., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 247–267.
  8. 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.
  9. 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. Выпуск 5. Т. 2. С. 322–330.
  10. Плотников Д.Е., Барталев С.А., Хвостиков С.А. Метод итеративной экспансии обучающей выборки и его применение для распознавания озимых культур по спутниковым данным // 11-я всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва, ИКИ РАН, 11–15 ноября 2013: сборник тезисов конференции. М: ИКИ РАН, 2013. С. 346.
  11. 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.
  12. Терехин Э.А. Применение данных дистанционного зондирования для мониторинга посевов озимых культур Белгородской области // География и природные ресурсы. 2015. № 3. С. 175–181.
  13. 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.
  14. Bartalev S.A., Egorov V.A., Loupian E.A., Khvostikov S.A. A new locally-adaptive classification method LAGMA for large-scale land cover mapping using remote-sensing data // Remote Sensing Letters. 2014. Vol. 5 (1). P. 55–64. DOI: 10.1080/2150704X.2013.870675.
  15. Bartalev S.A., Plotnikov D.E., Loupian E.A. Mapping of arable land in Russia using multiyear time series of MODIS data and the LAGMA classification technique // Remote Sensing Letters. 2016. Vol. 7. No. 3. P. 269–278. DOI: 10.1080/2150704X.2015.1130874.
  16. Breiman L. Random Forests // Machine Learning, 2001. Vol. 45 (1). DOI: 10.1023/A:1010933404324.
  17. Mingwei Z., Qingbo Z., Zhongxin C., Jia L., Yong Z., Chongfa C. Crop discrimination in Northern China with double cropping systems using Fourier analysis of time-series MODIS data // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2008. Vol. 10. P. 476–485.
  18. Richardson A.J., Weigand C.L. Distinguishing vegetation from soil background information // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1977. Vol. 43. P. 1541–1552.
  19. Skakun S., Franch B., Vermote E., Roger J-C., Becker-Reshef I., Justice C., Kussul N. Early season large-area winter crop mapping using MODIS NDVI data, growing degree days information and a Gaussian mixture model // Remote Sensing of Environment. 2017. Vol. 195. P. 244–258. DOI: 10.1016/j.rse.2017.04.026
  20. Stehman S.V. Selecting and Interpreting Measures of Thematic Classification Accuracy // Remote Sensing of Environment. 1997. Vol. 62. P. 77–89. DOI: 10.1016/S0034-4257(97)00083-7.
  21. Wardlow B., Egbert S. Large-area crop mapping using time-series MODIS 250 m NDVI data: An assessment for the U.S. Central Great Plains // Remote Sensing of Environment. 2008. Vol. 112. P. 1096–1116.