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. № 5. С. 149-160

Управление сроками сева по данным дистанционного зондирования Земли

И.М. Михайленко 1 , В.Н. Тимошин 1 
1 Агрофизический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 25.09.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-5-149-160
Представлены научно-методические основы принятия одного из наиболее важных решений, принимаемых агрономической службой, — решения о сроках проведения весеннего сева сельскохозяйственных культур. Для этого используются спутниковые данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) по температуре и влажности верхнего слоя почвы (спутники серий NOAA, MetOp) и MODIS (спутники EOS-Aqua, Terra), а также наземные измерения этих параметров на метеопунтах. При этом решение принимается на основе критерия, в качестве которого используются прогнозы показателя всхожести посевов сельскохозяйственных культур. Для построения таких прогнозов используется динамическая модель температуры и влажности верхнего слоя почвы и модель показателя всхожести. Обеспечение высокой точности оценивания и прогнозов температуры и влажности почвы достигается использованием алгоритма оптимальной фильтрации, который реализуется путем комплексирования наземных измерений и данных ДЗЗ. За счет этого алгоритма уменьшается среднеквадратическая ошибка оценок температуры и влажности почвы до уровня ±5%. При этом сами оптимальные оценки температуры и влажности служат начальными условиями для прогнозирования критерия принятия решений о сроках проведения сева сельскохозяйственных культур.
Ключевые слова: решения о сроках сева, данные дистанционного зондирования Земли, математические модели, оптимальные оценки, показатель всхожести посевов
Полный текст

Список литературы:

  1. Быховец С.С., Сороковиков В.А., Мартуганов P.A., Мамыкин В.Г., Гиличинский Д.А. История наблюдений за температурой почвы на сети метеорологических станций России // Криосфера Земли. 2007. Т. 11. № 1. С. 7–20.
  2. де Гроот М. Оптимальные статистические решения. М.: Мир, 1974. 492 с.
  3. Кондратьев К.Я., Тимофеев Ю.М. Термическое зондирование атмосферы со спутников. Л.: Гидрометеоиздат, 1970. 410 с.
  4. Кондратьев К.Я., Тимофеев Ю.М. Метеорологическое зондирование атмосферы из космоса. Л: Гидрометеоиздат, 1978. 280 с.
  5. Музылев Е.Л., Успенский А.Б., Волкова Е.В., Старцева З.П. Использование спутниковой информации при моделировании вертикального тепло- и влагопереноса для речных водосборов // Исследование Земли из космоса. 2005. № 4. С. 35–44.
  6. Михайленко И.М., Полуэктов Р.А., Якушев В.П. «Агромониторинг»: структура, функции, реализация // Доклады РАСХН. 2004. № 3. С. 66–68.
  7. Михайленко И.М., Курашвили А.Е. Прогнозирование состояния травостоя в системе управления качеством кормов в молочном животноводстве // Вестник РСХА. 2008. № 2. С. 10–13.
  8. Михайленко И.М. Основные задачи оценивания состояния посевов и почвенной среды по данным космического зондирования // Экологические системы и приборы. 2011. № 8. С. 17–25.
  9. Соловьев В.И., Успенский С.А., Успенский А.Б. Эксперименты по дистанционному определению температуры поверхности суши на основе данных с геостационарных метеорологических ИСЗ // Труды «МСАРД-2009». 2009. С. 53.
  10. Соловьев В.И., Успенский С.А. Мониторинг температуры поверхности суши по данным геостационарных метеорологических спутников нового поколения // Исследование Земли из космоса. 2009. № 3. С. 79–89.
  11. Соловьев В.И, Успенский А.Б., Успенский С.А. Определение температуры земной поверхности по данным измерений уходящего теплового излучения с геостационарных метеорологических ИСЗ // Метеорология и гидрология. 2010. № 3. С. 5–17.
  12. Сутовский В.М., Успенский А.Б. О дистанционном определении температуры подстилающей поверхности с учетом ее нечерноты по данным спутниковых измерений излучения в диапазоне 10,5–12,5 мкм // Тр. ГосНИЦИПР. 1996. Вып. 33. С. 66–78.
  13. Успенский А.Б. Об оценке температуры поверхности суши по данным спутниковых измерений уходящего ИК излучения в диапазоне 10,5–12,5 мкм // Метеорология и гидрология. 1992. № 10. С. 19–27.
  14. Barton I.J. Satellite derived SST’s: current status // J. Geophysics Researches. 1995. Vol. 5. P. 8777–8790.
  15. Becker F. The impact of spectral emissivity on the measurement of land surface temperature from satellite // Intern. J. Remote Sensing. 1987. Vol. 8. P. 1509–1522.
  16. Becker F., Li Z.-L. Temperature-independent spectral indices in thermal infrared bands // Remote Sensing Environmental. 1990. Vol. 32. No. 3. P. 17–33.
  17. Chevallier F., Chedin A., Cheruy N., Mocrette J.J. TIGR-Iike atmospheric profile database for accurate radiative flux computation // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2015. Vol. 126. P. 777–785.
  18. Mikhailenko I.M. Assessment of crop and soil state using satellite remote sensing data // Intern. J. Information Technology and Operations Management. 2013. Vol. 1. No. 5. P. 41–52.
  19. Zlinszky A., Heilmeier H., Balzter H., Czúcz B., Pfeifer N. Remote Sensing and GIS for Habitat Quality Monitoring: New Approaches and Future Research // Remote Sensing 2015. No. 7 (6). P. 7987–7994.