Журнал

О журнале Новости Редколлегия Информация для авторов и рецензентов Публикационная этика Дискуссия Контакты ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ:
отправка и рецензирование статей
Архив
Том 21, 2024
Номер 1 Номер 2
Том 20, 2023
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 19, 2022
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 18, 2021
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 17, 2020
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 16, 2019 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 15, 2018 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 14, 2017 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 13, 2016 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 12, 2015 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 11, 2014 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 10, 2013 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 9, 2012 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5
Том 8, 2011 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 7, 2010 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Выпуск 6, 2009 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 5, 2008 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 4, 2007 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 3, 2006 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 2, 2005 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 1, 2004 г.
Том 1
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
подписаться отписаться
English version
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. 2023. Т. 20. № 3. С. 176-192

Анализ влияния видового состава, проективного покрытия и фитомассы растительности аридных пастбищных ландшафтов на их спектрально-отражательные свойства по данным наземных измерений

С.С. Шинкаренко 1 , С.А. Барталев 1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 15.05.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-3-176-192
Проблема интенсификации деградации пастбищ юга европейской части России, вызванная неблагоприятными гидротермическими условиями и нерегулируемым поголовьем домашнего скота, требует разработки подходов к определению ёмкости кормовых угодий методами дистанционного зондирования Земли. Спектрально-отражательные свойства растительности определяются её видовыми, структурными, фенологическими, биофизическими и биохимическими характеристиками. При этом закономерности влияния этих показателей на спектральный отклик имеют региональную специфику, во многом определяемую почвенным покровом. В этой связи важно расширение регионального охвата исследований спектрально-отражательных свойств различных типов растительности. Данное исследование посвящено определению спектрально-отражательных свойств растительности естественных зональных пастбищ юга европейской России на основе геоботанических исследований и полевого спектрометрирования прибором PSR-1100f диапазона 320–1100 нм. Наземные работы выполнялись в мае (период максимальной зелёной массы растительности) 2020–2022 гг. на территории естественных зональных пастбищ Астраханской, Волгоградской областей, Ставропольского края, республик Дагестан и Калмыкия. Установлены значимые различия между дерновинными злаками, полукустарничками и однолетниками в видимой и ближней ультрафиолетовой областях спектра. Изменение проективного покрытия при прочих равных условиях наиболее существенно изменяет спектральные свойства в диапазоне 660–670 нм, что согласуется с результатами других исследователей. Выявлены вегетационные индексы, наиболее подходящие для определения проективного покрытия и надземной биомассы пастбищных фитоценозов с доминированием различных видов. Продолжение исследований позволит перейти от точечных измерений спектрально-отражательных и структурных характеристик растительности к спутниковым данным различного пространственного разрешения.
Ключевые слова: аридные ландшафты, пастбищная растительность, спектрометрирование, вегетационные индексы
Полный текст

Список литературы:

  1. Андрианова Ю. Е., Тарчевский И. А. Хлорофилл и продуктивность растений. М.: Наука, 2000. 135 с.
  2. Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Хвостиков С. А., Шабанов Н. В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 c.
  3. Брейдо М. Д., Жирин В. М., Барталев С. А., Бахтинова Е. В. Определение некоторых характеристик кормовых ресурсов пустынных пастбищ по аэрокосмической информации // Исслед. Земли из космоса. 1989. № 3. С. 66–76.
  4. Виноградов Б. В. Исследование индикаторов при мониторинге опустынивания юга России // Аридные экосистемы. 1996. Т 2. № 4. С. 38–54.
  5. Ерошенко Ф. В., Барталев С. А., Сторчаг 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. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-23-99-112.
  6. Ерошенко Ф. В., Барталев С. А., Лапенко Н. Г., Самофал Е. В., Сторчак И. Г. Возможности дистанционной оценки состояния и степени деградации природных кормовых угодий // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 7. С. 53–66. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-7-53-66.
  7. Кононова Н. А., Ларько А. А., Емельянов Д. В., Ботвич И. Ю. Оценка состояния сенокосных земель Красноярского края на основе наземной спектрометрии // Вестн. Красноярского гос. аграр. ун-та. 2019. № 2(143). С. 31–37.
  8. Кремнева О. Ю., Тутубалина О. В., Середа И. И., Данилов Р. Ю., Зимин М. В., Курилов А. А. Исследования изменения спектральных характеристик сортов озимой пшеницы в зависимости от степени инфицирования возбудителями болезней // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 3. С. 149–161. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-3-149-161.
  9. Культиасов И. М. Экология растений. М.: Изд-во МГУ, 1982. 381 с.
  10. Лазарева В. Г., Бананова В. А., Нгуен В. З. Картирование растительности Сарпинской низменности в пределах Республики Калмыкия методами дистанционного зондирования и ГИС // Успехи современного естествознания. 2017. № 12. С. 178–183.
  11. Немцева Л. Д., Беспалова Л. А., Голубева Е. И., Михайлов С. И. Оценка состояния растительного покрова сухостепных ландшафтов в условиях выпаса с применением методов дистанционного зондирования Земли // Тр. Южного науч. центра Российской акад. наук. 2018. Т. 7. С. 151–164. DOI: 10.23885/1993-6621-2018-7-151-164.
  12. Рачкулик В. И., Ситникова М. В. Отражательные свойства и состояние растительного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 287 с.
  13. Терехин Э. А. Оценка пространственно-временных изменений в зелёной фитомассе аграрной растительности с использованием спектрально-отражательных признаков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 1. С. 138–148. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-1-138-148.
  14. Титкова Т. Б., Золотокрылин А. Н. Мониторинг подверженных опустыниванию земель Республики Калмыкия // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 130–141. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-2-130-141.
  15. Шинкаренко С. С. Изменение спектрально-отражательных характеристик зональных ландшафтов Северного Прикаспия при пирогенном воздействии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 3. С. 192–206. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-3-192-206.
  16. Шинкаренко С. С., Барталев С. А. (2020а) Последствия пыльных бурь 2020 года на юге европейской части России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 7. С. 270–275.
  17. Шинкаренко С. С., Барталев С. А. (2020б) Сезонная динамика NDVI пастбищных ландшафтов Северного Прикаспия по данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 4. С. 179–194. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-4-179-194.
  18. Шинкаренко С. С., Барталев С. А. Оценка площади опустынивания на юге европейской части России в 2021 г. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 4. С. 291–297. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-4-291-297.
  19. Шинкаренко С. С., Барталев С. А. Берденгалиева А. Н., Дорошенко В. В. (2022а) Спутниковый мониторинг процессов опустынивания на юге европейской России в 2019–2022 гг. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 5. С. 319–327. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-319-327.
  20. Шинкаренко С. С., Дорошенко В. В., Берденгалиева А. Н. (2022б) Динамика площади гарей в зональных ландшафтах юго-востока европейской части России // Изв. Российской акад. наук. Сер. географ. 2022. Т. 86. № 1. С. 122–133. DOI: 10.31857/S2587556622010113.
  21. Bayat B., Van der Tol C., Verhoef W. Remote Sensing of Grass Response to Drought Stress Using Spectroscopic Techniques and Canopy Reflectance Model Inversion // Remote Sensing. 2016. V. 8. No. 7. Art. No. 557. DOI: 10.3390/rs8070557.
  22. Bazzo C. O. G., Kamali B., Hütt C., Bareth G., Gaiser T. A Review of Estimation Methods for Aboveground Biomass in Grasslands Using UAV // Remote Sensing. 2023. V. 15. No. 3. Art. No. 639. DOI: 10.3390/rs15030639.
  23. Conti L., Malavasi M., Galland T., Komarek J., Lagner O., Carmona C. P., de Bello F., Rocchini D., Simova P. The relationship between species and spectral diversity in grassland communities is mediated by their vertical complexity // Applied Vegetation Science. 2021. V. 24. Art. No. e12600. DOI: 10.1111/avsc.12600.
  24. Crippen R. E. Calculating the vegetation index faster // Remote Sensing of Environment. 1990. V. 34. Iss. 1. P. 71–73. DOI: 10.1016/0034-4257(90)90085-Z.
  25. Fassnacht F. E., Mullerova J., Conti L., Malavasi M., Schmidtlein S. About the link between biodiversity and spectral variation // Applied Vegetation Science. 2021. V. 24. Art. No. e126643. DOI: 10.1111/avsc.12643.
  26. Gunin P. D. Danzhalova E. V., Bazha S. N., Dedkov V. P., Zolotokrylin A. N., Kazantseva T. I. NDVI for Monitoring of the State of Steppe and Desert Ecosystems of the Gobi // Arid Ecosystems. 2019. V. 9. No. 3. P. 179–186. DOI: 10.1134/S207909611903003X.
  27. Guo Y., Mokany K., Ong C., Moghadam P., Ferrier S., Levick S. R. Plant species richness prediction from DESIS hyperspectral data: A comparison study on feature extraction procedures and regression models // ISPRS J. Photogrammetry and Remote Sensing. 2023. V. 1. P. 120–133. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2022.12.028.
  28. Hacker P. W., Coops N. C., Laliberte E., Michaletz S. T. Variations in accuracy of leaf functional trait prediction due to spectral mixing // Ecological Indicators. 2022. V. 136. Art. No. 108687. DOI: 10.1016/j.ecolind.2022.108687.
  29. Kothari S., Beauchamp-Rioux R., Blanchard F., Crofts A. L., Girrd A., Guilbeault-Mayers X., Hacker P. W., Pardo J., Schweiger A. K., Demers-Thibeault S., Bruneau A., Coops N. C., Kalacska M., Vellend M., Laliberte E. Predicting leaf traits across functional groups using reflectance spectroscopy // New Phytologist. 2023. V. 238. P. 549–566. DOI: 10.1111/nph.18713.
  30. Kulik K. N., Rulev A. S., Yuferev V. G. Geoinformation analysis of desertification dynamics in the territory of Astrakhan oblast // Arid Ecosystems. 2015. V. 5. No. 3. P. 134–141. DOI: 10.1134/S2079096115030087.
  31. Kulik K. N., Petrov V. I., Yuferev V. G., Tkachenko N. A., Shinkarenko S. S. Geoinformational Analysis of Desertification of the Northwestern Caspian // Arid Ecosystems. 2020. V. 10. No. 2. P. 98–105. DOI: 10.1134/S2079096120020080.
  32. Lu S., Lu F., You W., Wang Z., Liu Yu., Omasa K. A robust vegetation index for remotely assessing chlorophyll content of dorsiventral leaves across several species in different seasons // Plant Methods. 2018. V. 14. Art. No. 15. DOI: 10.1186/s13007-018-0281-z.
  33. Manaenkov A. S., Rybashlykova L. P. Increasing the Efficiency of Plant-Cover Restoration in the Modern Focus of Deflation on Pastures of the Northwestern Caspian Region // Arid Ecosystems. 2020. V. 10. No. 4. P. 358–367. DOI: 10.1134/S2079096120040149.
  34. Marabel M., Alvarez-Taboada F. Spectroscopic determination of aboveground biomass in grasslands using spectral transformations, Support Vector Machine and Partial Least Squares Regression // Sensors. 2013. V. 13. No. 8. P. 10027–10051. DOI: 10.3390/s130810027.
  35. Peng Y., Fan M., Bai L., Sang W., Feng J., Zhao Z., Tao Z. Identification of the Best Hyperspectral Indices in Estimating Plant Species Richness in Sandy Grasslands // Remote Sensing. 2019. V. 11. No. 5. Art. No. 588. DOI: 10.3390/rs11050588.
  36. Quang Q., Yuan Qz., Han Jc., Leng R., Wang Yu., Zhu K., Lin S., Ping R. A remote sensing monitoring method for alpine grasslands desertification in the eastern Qinghai-Tibetan Plateau // J. Mountain Science. 2020. V. 17. P. 1423–1437. DOI: 10.1007/s11629-020-5986-6.
  37. Scheer H. Chlorophylls: A Personal Snapshot // Molecules. 2022. V. 27. No. 3. Art. No. 1093. DOI: 10.3390/molecules27031093.
  38. Shen M., Tang Y., Klein J., Zhang P., Gu S., Shimono A., Chen J. Estimation of aboveground biomass using in situ hyperspectral measurements in five major grassland ecosystems on the Tibetan Plateau // J. Plant Ecology. 2008. V. 1. Iss. 4. P. 247–257. DOI: 10.1093/jpe/rtn025.
  39. Sid’ko A. F., Botvich I. Y., Pis’man T. I., Shevyrnogov A. P. Estimation of the chlorophyll content and yield of grain crops via their chlorophyll potential // Biophysics. 2017. V. 62. No. 3. P. 456–459. DOI: 10.1134/S0006350917030198.
  40. Thornley R. H., Verhoef A., Gerard F. F., White K. The Feasibility of Leaf Reflectance-Based Taxonomic Inventories and Diversity Assessments of Species-Rich Grasslands: A Cross-Seasonal Evaluation Using Waveband Selection // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 10. Art. No. 2310. DOI: 10.3390/rs14102310.
  41. Thornley R. H., Gerard F. F., White K., Verhoef A. Prediction of Grassland Biodiversity Using Measures of Spectral Variance: A Meta-Analytical Review // Remote Sensing. 2023. V. 15. Art. No. 668. DOI: 10.3390/rs15030668.
  42. Tucker J. Asymptotic nature of grass canopy spectral reflectance // Applied Optics. 1977. V. 16. P. 1151–1156. DOI: 10.1364/AO.16.001151.
  43. Vlasenko M. V., Kulik A. K., Salugin A. N. Evaluation of the Ecological Status and Loss of Productivity of Arid Pasture Ecosystems of the Sarpa Lowland // Arid Ecosystems. 2019. V. 9. No. 1. P. 273–281. DOI: 10.1134/S2079096119040097.
  44. Wang Z., Ma Y., Zhang Y., Shang J. Review of Remote Sensing Applications in Grassland Monitoring // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 12. Art. No. 2903. DOI: 10.3390/rs14122903.
  45. Yuferev V. G., Tkachenko N. A., Sinelnikova K. P. Spectral Characteristics of Desertified Black-Earth Pastures // Arid Ecosystems. 2022. V. 12. No. 1. P. 54–60. DOI: 10.1134/S2079096122010152
  46. Zolotokrylin A. N., Titkova T. B. A new approach to the monitoring of desertification centers // Arid Ecosystems. 2011. V. 1. No. 3. P. 125–140. DOI: 10.1134/S2079096111030127.