Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 1. С. 113-127
Общая методика и результаты наземных гиперспектральных исследований сезонного изменения отражательных свойств посевов сельскохозяйственных культур и отдельных видов сорных растений
Р.Ю. Данилов
1 , О.Ю. Кремнева
1 , В.Я. Исмаилов
1 , В.А. Третьяков
2 , А.А. Ризванов
2 , В.В. Кривошеин
2 , А.А. Пачкин
1 1 Всероссийский научно-исследовательский институт биологической защиты растений, Краснодар, Россия
2 Центральный научно-исследовательский институт машиностроения, Королев, Россия
Одобрена к печати: 27.11.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-1-113-127
В статье изложены результаты экспериментальных исследований, направленных на оценку возможности таксономической идентификации и определения морфофизиологических изменений разных видов культурных и сорных растений в полевых агроценозах на основе анализа данных наземных гиперспектральных измерений разных типов растительности. Для реализации поставленных задач была разработана методика полевых валидационных измерений спектров отражения исследуемых объектов с помощью автоматизированного спектрометра Ocean Optics Maya 2000-Pro, позволяющего в режиме онлайн провести измерения спектральной плотности яркости объектов в области спектра от 350 до 1200 нм с высоким спектральным разрешением ~1 нм отражённого солнечного излучения. С целью организации гиперспектральных съёмок на опытных полях научного севооборота Всероссийского научно-исследовательского института биологической защиты растений были выполнены работы по созданию тестовых участков с различным видовым составом культурных и сорных растений. В результате измерений, проведённых на тестовых участках, были получены спектры отражения отдельных видов культурных и сорных растений. На основе их обработки проведена работа по формированию базы данных спектральных характеристик сельскохозяйственных культур и сорных растений. Анализ полученных данных выявил особенности изменения отражательной способности культурных посевов и сорных растений по отдельным сезонам периода вегетации. Полученные данные имеют большое значение для валидации дистанционных космических наблюдений с использованием многоспектральной и гиперспектральной аппаратуры.
Ключевые слова: спектрометр, наземные гиперспектральные измерения, культурные и сорные растения, спектральная плотность энергетической яркости, спектральные характеристики растений
Полный текстСписок литературы:
- Абросимов А. В., Дворкин Б. А. Перспективы применения данных ДЗЗ из космоса для повышения эффективности сельского хозяйства в России // Геоматика. 2009. № 4. С. 45–49.
- Акопов А. К., Баула Г. Г., Кривошеин В. В., Кротков А. Ю., Третьяков В. А. Разработка методики наземных валидационных измерений спектров сельскохозяйственных культур // Космонавтика и ракетостроение. 2015. № 6(85). С. 45–50.
- Альбедо и угловые характеристики отражения подстилающей поверхности и облаков / под ред. Кондратьева К. Я. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 233 с.
- Антонов В. Н., Сладких Л. А. Мониторинг состояния посевов и прогнозирование урожайности яровой пшеницы по данным ДЗЗ // Геоматика. 2009. № 4. С. 50–53.
- Аншаков Г. П., Журавель Ю. Н., Федосеев А. А. Эффективность использования мультиспектральных и гиперспектральных данных дистанционного зондирования в задачах мониторинга окружающей среды // Вестн. Самарского гос. аэрокосм. ун-та. 2013. № 4(42). С. 38–48.
- Архипова О. Е., Качалина Н. А., Тютюнов Ю. В., Ковалев О. В. Оценка засоренности антропогенных фитоценозов на основе данных дистанционного зондирования Земли (на примере амброзии полыннолистной) // Исслед. Земли из космоса. 2014. № 6. С. 15–26.
- Барталев С. А., Лупян Е. А. Нейштадт И. А., Савин И. Ю. Дистанционная оценка параметров сельскохозяйственных земель по спутниковым данным спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. Вып. 2. Т. 2. С. 228–236.
- Баула Г. Г., Брычихин М. Н., Истомина М. И., Кротков А. Ю., Сженов Е. Ю., Ризванов А. А., Третьяков В. А. Формирование базы данных гиперспектральных оптических характеристик сельскохозяйственных культур в ультрафиолетовой, видимой и ближней инфракрасной областях спектра // Космонавтика и ракетостроение. 2013. № 4(73). С. 178–184.
- Воронина П. В., Мамаш Е. А. Классификация тематических задач мониторинга сельского хозяйства с использованием данных дистанционного зондирования MODIS // Вычислительные технологии. 2014. Т. 19. № 3. С. 76–102.
- Выгодская И. Н., Горшкова И. И. Теория и эксперимент в дистанционных исследованиях растительности. М.: Гидрометеоиздат, 1987. 246 с.
- Григорьев А. Н., Рыжиков Д. М. Общая методика и результаты спектрорадиометрического исследования отражательных свойств борщевика Сосновского в диапазоне 320–1100 нм в интересах дистанционного зондирования Земли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 1. С. 183–192.
- Данилов Р. Ю., Исмаилов В. Я., Третьяков В. А., Кремнева О. Ю., Шумилов Ю. В., Ризванов А. А., Кривошеин В. В., Костенко И. А. Разработка прецизионных технологий фитосанитарного мониторинга агроэкосистем на основе использования данных дистанционного гиперспектрального зондирования Земли // Достижения науки и техники АПК. 2018. Т. 32. № 10. С. 82–86.
- Деркачева А. А., Тутубалина О. В., Зимин М. В., Голубева Е. И. Применение авиационных гиперспектральных снимков и наземных данных для целей точного земледелия // Земля из космоса — наиболее эффективные решения. 2015. № S. С. 43–46.
- Доспехов Б. А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). Казань; М.: Агропромиздат, 1985. 351 с.
- Зимин М. В., Тутубалина О. В., Голубева Е. И., Рис Г. У. Методика наземного спектрометрирования растений Арктики для дешифрирования космических снимков // Вестн. Московского гос. ун-та. Сер. 5. «География». 2014. № 5. С. 34–41.
- Исмаилов Э. Я., Надыкта В. Д., Исмаилов В. Я., Костенко И. А., Швец А. А. Гиперспектральные исследования поражения сельскохозяйственных культур фитопатогенами // Космонавтика и ракетостроение. 2012. № 3(68). С. 98–103.
- Качалина Н. А., Архипова О. Е., Гречищев А. В. Оценка засоренности агрофитоценозов Ростовской области с использованием гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли // Информация и космос. 2016. № 1. С. 131–136.
- Кочубей С. М., Шадчин Т. М., Кобец Н. И. Спектральные свойства растений как основа методов дистанционной диагностики. Киев: Наукова думка, 1990. 134 с.
- Кринов Е. А. Спектральная отражательная способность природных образований. М.: Изд-во АН СССР, 1947. 270 с.
- Лунева Н. Н. Геоботанический учет засоренности посевов сельскохозяйственных культур // Методы мониторинга и прогноза развития вредных организмов. М.; СПб.: ВИЗР РАСХН, 2002. C. 82–88.
- Макаренков А. А. Алгоритмы предварительной обработки информации от аэрокосмических систем гиперспектральной съемки Земли: дис. … канд. техн. наук. Рязань, 2015. 141 с.
- Марков М. В. Сорно-полевая растительность и методика ее изучения. Казань: Изд-во Казанского ун-та, 1970. 51 с.
- Михайленко И. М., Воронков И. В. Методы обнаружения сорняков, болезней и вредителей растений по данным дистанционного зондирования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 3. С. 72–83.
- Нагалевский Ю. Я., Чистяков В. И. Физическая география Краснодарского края. Краснодар: Северный Кавказ, 2003. 256 с.
- Пьянков С. В., Калинин Н. А., Свиязов Е. М., Смирнова А. А., Некрасов И. Б. Мониторинг состояния сельскохозяйственных культур в Пермском крае по данным дистанционного зондирования Земли // Вестн. Пермского ун-та. Биология. 2009. Вып. 10(36). С. 147–153.
- Розенберг Г. С., Саксонов С. В., Кузнецова Р. С., Сенатор С. А. Космический мониторинг в ландшафтно-экологических исследованиях // Изв. Самарского науч. центра Российской акад. наук. 2012. Т. 14. № 1–1. С. 9–14.
- Сидько А. Ф., Шевырногов А. П. Изучение сезонной зависимости спектральной яркости посевов сельскохозяйственных культур от содержания хлорофилла и физиологических параметров растений // Исслед. Земли из космоса. 1998. № 3. С. 96–105.
- Сидько А. Ф., Пугачева И. Ю., Шевырногов А. П. Исследование динамики спектральной яркости посевов сельскохозяйственных культур в период вегетации на территории Красноярского края // Журн. Сибирского федерального ун-та. Сер. «Техника и технологии». 2009. Т. 2. № 1. С. 100–111.
- Терехин Э. А. Спектральные отражательные свойства сельскохозяйственной растительности Белгородской области (по материалам космической съемки) // Науч. ведомости Белгородского гос. ун-та. Сер. «Естественные науки». 2012. Вып. 20. № 15(134). С. 188–193.
- Третьяков В. А., Кротков А. Ю., Кривошеин В. В., Данилов Р. Ю. Улучшение процесса тематической обработки гиперспектральной информации // Цифровая обработка сигналов. 2017. № 3. С. 28–32.
- Чабан Л. Н., Вечерук Г. В., Гаврилова Т. С. Исследование возможностей классификации растительного покрова по гиперспектральным изображениям в пакетах тематической обработки данных дистанционного зондирования // Тр. Московского физико-техн. ин-та. 2009. Т. 1. № 3. С. 171–180.
- Чабан Л. Н., Вечерук Г. В., Кондранин Т. В., Кудрявцев C. B., Николенко A. A. Моделирование и тематическая обработка изображений, идентичных видеоданным с готовящейся к запуску и разрабатываемой гиперспектральной аппаратуры ДЗЗ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 2. С. 111–121.
- Campbell J. B. Introduction to Remote Sensing. N. Y.: Guilford Press, 1996. 622 p.
- Colwell R. N. Determining the Prevalence of Certain Cereal Crop Diseases by Means of Aerial Photography // Hilgardia. 1956. V. 26. No. 5. P. 223–286.
- Govender M., Chetty K., Bulcock H. A review of hyperspectral remote sensing and its application in vegetation and water resource studies // Water SA. 2007. V. 33. No. 2. P. 145–151.
- Hatfield J. L., Gitelson A. A., Schepers J. S., Walthall C. L. Application of Spectral Remote Sensing for Agronomic Decisions ― Celebrate the Centennial // A Supplement to Agronomy J. 2008. P. 117–131.
- Krezhova D., Dikova B., Maneva S. Ground based hyperspectral remote sensing for disease detection of tobacco plants // Bulgarian J. Agricultural Science. 2014. V. 20. No. 5. P. 1142–1150.
- Lillesand T. M., Kiefer R. M., Chipman J. W. Remote Sensing and Image Interpretation. Fifth Edition. New Jersey: John Wiley and Sons, Inc., 2003. 784 p.