Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
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. № 7. С. 53-66

Возможности дистанционной оценки состояния и степени деградации природных кормовых угодий

Ф.В. Ерошенко 1 , С.А. Барталев 2 , Н.Г. Лапенко 1 , Е.В. Самофал 2 , И.Г. Сторчак 1 
1 Северо-Кавказский федеральный научный аграрный центр, Михайловск, Ставропольский край, Россия
2 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 19.11.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-7-53-66
Целью работы стало установление связи между дистанционно измеряемыми спектрально отражательными характеристиками естественных кормовых угодий и показателями их состояния, получаемыми при наземных геоботанических обследованиях. Исследования проводились в Ставропольском крае на 16 тестовых участках, приуроченных к ландшафтам разнотравно-дерновиннозлаковых степей. По результатам наземных геоботанических обследований на основании Методических рекомендаций по выявлению деградированных и загрязнённых земель была дана оценка состояния каждого участка. Также для анализа были использованы данные сенсора MODIS (пространственное разрешение 230 м, ежедневная периодичность) и высокодетальные изображения сенсора MSI спутников Sentinel-2A/2B (пространственное разрешение 10 м, периодичность 2–5 дней). Была установлена тесная корреляция значений NDVI (сенсор MODIS) с показателем степени деградации. Рассчитанный коэффициент ранговой корреляции Спирмена составил –0,67 при учёте всех четырёх степеней деградации и –0,89 при объединении ненарушенной и слабодеградированной категорий. С помощью ручного сенсора GreenSeeker фирмы Trimble было установлено, что во время максимального развития травостоя значения вегетационного индекса NDVI основных видов растительности практически одинаковы. Поэтому сравнение пастбищных угодий по степени деградации с использованием данных дистанционного зондирования Земли следует проводить во время максимального развития травостоя. В этот период по каждому участку и для всей категории в целом был рассчитан интегральный средневзвешенный показатель NDVI (сенсор MSI), характеризующийся суммой произведений центрального значения NDVI столбца гистограммы на частоту. Далее была рассчитана разность между средневзвешенным NDVI категории и отдельного участка, применявшаяся в классификации. Если объединить ненарушенные и слабонарушенные степени деградации, то коэффициент ранговой корреляции с NDVI составляет –0,95 (против –0,80 в случае раздельной оценки всех четырёх степеней деградации). Таким образом, используя данные дистанционного зондирования Земли, можно с достаточно высокой степенью достоверности дать оценку состояния и степени деградации пастбищных угодий.
Ключевые слова: данные дистанционного зондирования Земли, кормовые угодья, степень деградации, вегетационный индекс NDVI
Полный текст

Список литературы:

  1. Агроклиматические ресурсы Ставропольского края. Л.: Гидрометиздат, 1971. 273 с.
  2. Барталев С. А. Автоматизированные методы обработки аэрокосмической информации при оценке состояния пастбищных угодий пустынь: автореф. … канд. тех. наук. М., 1991. 23 c.
  3. Гребенников В. Г., Шипилов И. А., Желтопузов В. Н., Хонина О. В., Турун И. П. Практические рекомендации по оценке, рациональному использованию естественных кормовых угодий с разработкой технологии их улучшения в различных природно-климатических зонах Ставропольского края. Ставрополь, 2015. 97 с.
  4. Дзыбов Д. С. Агростепи. Ставрополь: АГРУС, 2010. 256 с.
  5. Доспехов Б. А. Методика полевого опыта. М., 1973. 336 с.
  6. Ерошенко Ф. В., Барталев С. А., Сторчак И. Г., Плотников Д. Е. Возможности дистанционной оценки урожайности озимой пшеницы на основе вегетационного индекса фотосинтетического потенциала // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 4. С. 99–112.
  7. Железова С. В., Березовский Е. В., Аброськин Д. П. Использование прибора GreenSeeker ® RT200 для мониторинга посевов озимой пшеницы при разных технологиях возделывания // Проблемы агрохимии и экологии. 2013. № 1. С. 56–60.
  8. Кулинцев В. В., Годунова Е. И., Желнакова Л.И, Удовыдченко В. И., Петрова Л. Н., Антонов С. А., Андреянов Д. Ю., Черкашин В. Н., Дридигер В. К., Дзыбов Д. С., Кравцов В. В., Ерошенко Ф. В., Куприченков М. Т., Ковтун В. И., Багринцева В. Н., Кузыченко Ю. А., Шустикова Е. П., Хрипунов А. И., Шаповалова Н. Н., Чертов В. Г., Володин А. Б., Комаров Н. М., Лапенко Н. Г., Галушко Н. А., Давидянц Э. С., Чапцев А. Н., Чапцева Т. В., Шлыкова Т. Д., Браткова Л. Г., Чумакова В. В., Ерошенко А. А., Ходжаева Н. А., Федотов А. А. Система земледелия нового поколения Ставропольского края. Ставрополь: АГРУС, 2013. 520 с.
  9. Лавренко Е. М., Корчагин А. А. Полевая геоботаника. М.-Л., 1964. Т. 3. 530 с.
  10. 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.
  11. 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. 263–284.
  12. Методические рекомендации по выявлению деградированных и загрязненных земель. Роскомзем. Письмо № 3-15/582 от 27.03.1995. 23 с.
  13. Общесоюзная инструкция по проведению геоботанических исследований природных кормовых угодий и составлению крупномасштабных геоботанических карт. М.: Колос, 1984. 105 с.
  14. Работнов Т. А. К методике наблюдения над травянистыми растениями на постоянных площадках // Ботанический журн. 1964. Т. 36. № 6. С. 47–50.
  15. Рачкулик В. И., Ситникова М. В. Отражательные свойства и состояние растительного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 287 с.
  16. Танфильев В. В. Растительность Ставропольского края // Естественные науки. 1973. № 3. С. 38–42.
  17. Черепанов С. К. Сосудистые растения России и сопредельных государств (в пределах бывшего СССР). Спб.: Мир и семья, 1995. 992 с.
  18. Шинкаренко С. С. Анализ динамики пастбищных ландшафтов в аридных условиях на основе нормализованного вегетационного индекса (NDVI) // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса. 2015. № 1(37). С. 110–114.
  19. De Asis A. M., Omasa K., Oki K., Shimizu Y. Accuracy and applicability of linear spectral unmixing in delineating potential erosion areas in tropical watersheds // Intern. J. Remote Sensing. 2008. No. 29(14). pp. 4151–4171.
  20. Deering D. W. Rangeland reflectance characteristics measured by aircraft and spacecraft sensors. Ph. D. Diss. Texas A&M University, College Station. 1978. 338 p.
  21. Gao Q. Z., Wan Y. F., Xu H. M., Li Y., Jiangcun W. Z., Borjigidai A. Alpine grass-land degradation index and its response to recent climate variability in Northern Tibet. China // Quaternary Intern. 2010. V. 226(1–2). P. 143–150.
  22. Lehnert L. W., Meyer H., Meyer N., Reudenbach Ch., Bendix J. A hyperspectral indicator system for rangeland degradation on the Tibetan Plateau: A case study towards spaceborne monitoring // Ecological Indicators. 2014. V. 39. P. 54–64.
  23. Meusburger K., Banninger D., Alewell C. Estimating vegetation parameter for soil erosion assessment in an alpine catchment by means of QuickBird imagery // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2010. V. 12. P. 201–207.
  24. Tucker C. J. Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation // Remote Sensing of Environment. 1979. V. 8(2). P. 127–150.