Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 4. С. 102-114
Оценивание параметров состояния агроценозов по данным дистанционного зондирования Земли
И.М. Михайленко
1 , В.Н. Тимошин
1 1 Агрофизический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 22.06.2021
DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-4-102-114
Цель настоящей работы — обоснование метода и средств формирования оценок количественных параметров состояния агроценозов, в составе которых имеется основная культура и сорные растения. К таким количественным параметрам относятся параметры биомассы, оценки которых в дальнейшем могут использоваться для решения задач управления агротехнологиями. Общесистемной задачей является преодоление ограниченности концепции оценивания состояния растительности, основанной на использовании различного рода вегетационных и другого рода индексов и критериев. В таком подходе не используются большие возможности современных средств дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), а формируемые индексы являются безразмерными скалярными величинами и никак не могут применяться для решения задач управления агротехнологиями. Для достижения поставленной цели используется метод комплексирования наземных измерений и данных ДЗЗ, учитывающий различия в физической размерности информации и в её пространственной распределённой. Это достигается совместным использованием математической модели динамики параметров состояния биомассы агроценоза и модели дистанционного зондирования Земли. При этом основная особенность применяемых математических моделей заключается в наличии в них пространственных координат. Для упрощения моделирования средние по площади поля оценки параметров состояния агроценоза корректируются по элементарным участкам поля посредством обучаемого линейного корректора и локальных вариаций данных ДЗЗ. Обеспечение достаточной точности и надёжности процедуры оценивания решается особым использованием различных источников информации. Так, наземные измерения, включая данные стационарных средств ДЗЗ, используются для идентификации и адаптации математических моделей, а мобильные средства ДЗЗ применяются для оценивания параметров биомассы агроценоза по всей площади поля. Исследования проводились в течение последних 10 лет на опытных полях Меньковского филиала Агрофизического научно-исследовательского института.
Ключевые слова: агроценоз, дистанционное зондирование, математические модели, алгоритм оценивания, тестовые площадки
Полный текстСписок литературы:
- Антонов В. Н., Сладких Л. А. Мониторинг состояния посевов и прогнозирование урожайности яровой пшеницы по данным ДЗЗ // Геоматика. 2009. № 4. С. 50–53.
- Барталев С. А., Лупян Е. А., Нейштадт И. А., Савин И. Ю. Классификация некоторых типов сельскохозяйственных посевов в южных регионах России по спутниковым данным MODIS // Исслед. Земли из космоса. 2006. № 3. С. 68–75.
- Данилов Р. Ю., Кремнева О. Ю., Исмаилов В. Я., Третьяков В. А., Ризванов А. А., Кривошеин В. В., Пачкин А. А. Общая методика и результаты наземных гиперспектральных исследований сезонного изменения отражательных свойств посевов сельскохозяйственных культур и отдельных видов сорных растений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 1. С. 113–127. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-1-113-127.
- Казаков И. Е. Методы оптимизации стохастических систем. М.: 1987, Наука. 349 с.
- Кочубей С. М., Шадчина Т. М., Кобец Н. И. Спектральные свойства растений как основа методов дистанционной диагностики. Киев: Наукова думка, 1990. 134 с.
- Михайленко И. М. Основные задачи оценивания состояния посевов и почвенной среды по данным космического зондирования // Экологические системы и приборы. 2011. № 8. С. 17–25.
- Михайленко И. М., Тимошин В. Н. Управление сроками сева по данным дистанционного зондирования Земли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 5. С. 149–160. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-5-149-160.
- Михайленко И. М., Тимошин В. Н. (2018а) Оценивание химического состояния почвенной среды по данным дистанционного зондирования Земли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 7. С. 102–113. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-7-102-113.
- Михайленко И. М., Тимошин В. Н. (2018б) Математическое моделирование и оценивание химического состояния почвенной среды по данным дистанционного зондирования Земли // Международный научно-исслед. журн. 2018. № 9(75). Ч. 2. С. 26–38. DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2018.75.9.029.
- Михайленко И. М., Тимошин В. Н., Веллер В. Е. Оценивание параметров биомассы посева яровой пшеницы // Вестн. российской сельскохозяйственной науки. 2021. № 1. С. 4–8. DOI: 10.30850/vrsn/2021/1/4-8.
- Crippen R. E. Calculating the Vegetation Index Faster // Remote Sensing of Environment. 1990. V. 34. P. 71–73. DOI: 10.1016/0034-4257(90)90085-z.
- Datt B. A New Reflectance Index for Remote Sensing of Chlorophyll Content in Higher Plants: Tests Using Eucalyptus Leaves // J. Plant Physiology. 1999. V. 1. P. 30–36. DOI: 10.1016/S0176-1617(99)80314-9.
- Gamon J. A., Serrano L., Surfus J. S. The Photochemical Reflectance Index: An Optical Indicator of Photosynthetic Radiation Use Efficiency Across Species, Functional Types and Nutrient Levels // Oecologia. 1997. V. 112(4). P. 492–501. http://dx.doi.org/10.1007/s004420050337.
- Mikhailenko I. M. Assessment of crop and soil state using satellite remote sensing data // Intern. J. Information Technology and Operation Management. 2013. V. 1. No. 5. P. 41–51. DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2018.75.9.029.
- Sims D. A., Gamon J. A. Relationships Between Leaf Pigment Content and SpectralReflectance Across a Wide Range of Species, Leaf Structures and Developmental Stages // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 81(2–3). P. 337–354. DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00010-X.