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. 2018. Т. 15. № 2. С. 137-143

Причины многолетней динамичности индекса NDVI (MODIS), осреднённого для пахотных земель на уровне муниципалитетов Белгородской области

И.Ю. Савин 1, 2 , Ю.Г. Чендев 3 
1 Почвенный институт им. В. В. Докучаева, Москва, Россия
2 Аграрно-технологический институт РУДН, Москва
3 Белгородский государственный университет, Белгород, Россия
Одобрена к печати: 15.01.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-137-143
Одним из базовых продуктов интернет-сервиса «ВЕГА» являются картограммы вегетационного индекса NDVI (MODIS), осреднённого для пахотных земель всех муниципалитетов России, которые обновляются с временным шагом в одну неделю. В статье представлены результаты анализа его многолетней динамичности за период с 2001 по 2016 г. для муниципалитетов Белгородской области. Проведён анализ основных причин наблюдаемой динамики. Установлено, что наиболее значимыми причинами являются изменения площадей сева сельскохозяйственных культур и климатические условия вегетационного сезона. Дата начала появления первых сведений об NDVI в сезоне хорошо коррелирует с данными о температуре воздуха. Но тренд этого показателя за период исследований (2001−2017) на территории области не выявляется. Наблюдается нечётко выраженная периодичность локальных минимумов и максимумов показателя величиной 5−7 лет. На дату достижения сезонного максимума NDVI более сильное влияние оказывает изменение площадей сева культур, чем тренды метеоусловий (которые действуют в направлении наступления более раннего пика сезона вегетации). Это приводит пусть к слабому, но всё более позднему наступлению даты пика сезона вегетации во вторую половину анализируемого периода. Основным фактором динамики величины сезонного максимума NDVI в районах Белгородской области является динамика структуры посевов, сочетание урожайности и площадей сева культур. Полученные данные необходимо учитывать при использовании интернет-сервиса «ВЕГА» при оперативном мониторинге посевов сельскохозяйственных культур.
Ключевые слова: спутниковый мониторинг, дешифрирование посевов, MODIS, NDVI, Белгородская область
Полный текст

Список литературы:

  1. Каюмов М. К. Программирование продуктивности полевых культур: справочник. М.: Росагропром­издат, 1989. 368 с.
  2. Лупян Е. А., Барталев С. А., Савин И. Ю. Технологии спутникового мониторинга в сельском хозяйстве России // Аэрокосм. курьер. 2009. № 6. С. 47−49.
  3. 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.
  4. Савин И. Ю. Современный спутниковый мониторинг почв и посевов: достижения и проблемы // Применение средств дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве. 2015. С. 29−32.
  5. Савин И. Ю., Вриелинг А. Анализ многолетней динамики растительных ресурсов на территории России по данным NOAA AVHRR // Исследование Земли из космоса. 2008. № 5. С. 74−82.
  6. Савин И. Ю., Докукин П. А., Вернюк Ю. И., Жоголев А. В. О влиянии засоренности на NDVI посевов ярового ячменя, определяемый по спутниковым данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 3. С. 185−195.
  7. Толпин В. А., Балашов И. В., Савин И. Ю., Лупян Е. А. Спутниковый сервис «ВЕГА» // Земля из космоса: наиболее эффективные решения. 2011. № 9. С. 32−37.
  8. Atzberger C. Advances in remote sensing of agriculture: context description, existing operational monitoring systems and major information needs // Remote Sensing. 2013. V. 5. P. 949−981.
  9. Corgne S., Hubert-Moy L., Betbeder J. Monitoring of Agricultural Landscapes Using Remote Sensing Data // Land Surface Remote Sensing in Agriculture and Forest. 2016. P. 221–247.
  10. Eerens H., Haesen D., Rembold F., Urbano F., Tote C., Bydekerke L. Image time series processing for agriculture monitoring // Environmental Modelling and Software. 2014. V. 53. P. 154–162.
  11. Rembold F., Atzberger C., Savin I., Rojas O. Using Low Resolution Satellite Imagery for Yield Prediction and Yield Anomaly Detection // Remote Sensing. 2013. V. 5. No. 4. P. 1704–1733.
  12. Savin I. Crop yield prediction with SPOT VGT in Mediterranean and central Asian countries // ISPRS Archives XXXVI-8/W48 Workshop proceedings: Remote sensing support to crop yield forecast and area estimates. Commission VIII, WG VIII/10. Stresa: OPOCE, 2007. P. 130134.
  13. Silveira M. J., Thiébaut G. Impact of climate warming on plant growth varied according to the season // Limnologica ― Ecology and Management of Inland Waters. 2017. V. 65. P. 4–9.
  14. Xu H. J., Wang X. P., Yang T. B. Trend shifts in satellite-derived vegetation growth in Central Eurasia, 1982–2013 // Science of The Total Environment. 2017. V. 579. P. 1658–1674.