Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 4. С. 199-208
Детектирование насаждений цитрусовых культур в Сирии по спутниковым данным Landsat-8 OLI
С. Нассер
1 , И.Ю. Савин
2 1 Российский университет дружбы народов, Москва, Россия
2 Почвенный институт им. В.В. Докучаева, Москва, Россия
Одобрена к печати: 05.08.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-4-199-208
Возделывание цитрусовых культур имеет большое экономическое и социальное значение для стран Средиземноморья. Продукция цитрусовых в данном регионе значительно варьирует от года к году в связи с метеорологическими условиями и динамикой площади насаждений. Это предопределяет высокую значимость мониторинга их состояния, который в настоящий момент вовсе не проводится или осуществляется на основе опросно-статистического метода с большой погрешностью. Целью исследований был анализ возможностей оценки площадей цитрусовых насаждений тестового участка в Сирии на основе временных рядов NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index), вычисленных по спутниковым данным Landsat-8 OLI. Детектирование насаждений цитрусовых культур осуществлялось с использованием метода анализа сходства кривых NDVI. Для оценки точности детектирования привлекались данные полевых обследований, проведённых в 2016 г. Было установлено, что осреднённые кривые NDVI массивов цитрусовых насаждений надёжно отделяются от массивов других древесных культур. Менее надёжно, но также достаточно уверенно детектируются преобладающие виды цитрусовых культур (апельсин, лимон, клементин). Разделение массивов внутри видов по возрасту и сортам оказалось недостоверным. Предложенный подход показал высокий потенциал для организации системы спутникового мониторинга площади цитрусовых насаждений в Сирии.
Ключевые слова: NDVI, Landsat-8, спутниковый мониторинг растительности, цитрусовые культуры, Сирия, ILWIS
Полный текстСписок литературы:
- Амейзен Э. Создание приложений машинного обучения: от идеи к продукту / пер. с англ. СПб.: Питер, 2023. 272 c.
- Котович Н. В. Алгоритмы кластеризации образов символов // Тр. Ин-та системного анализа РАН. 2008. Т. 38. C. 241 – 251.
- Лупян Е. А., Барталев С. А., Савин И. Ю. Технологии спутникового мониторинга в сельском хозяйстве России // Аэрокосм. курьер. 2009. № 6. С. 47–49.
- Рыбалко Е. А., Баранова Н. В., Лупян Е. А. и др. Организация работы с данными наземных и дистанционных наблюдений для решения задач дистанционного мониторинга виноградников // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 1. С. 79–92. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-1-79-92.
- Толпин В. А., Рыбалко Е. А., Баранова Н. В. и др. Формирование информационной базы спутниковых и наземных данных для отработки методик дистанционного мониторинга виноградарства в Республике Крым // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 1. С. 101–110. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-1-101-110.
- Ali A., Imran M. Remotely sensed real-time quantification of biophysical and biochemical traits of Citrus (Citrus sinensis L.) fruit orchards: A review // Scientia Horticulturae. 2021. V. 282. Article 110024. DOI: 10.1016/j.scienta.2021.110024.
- Almohamed S., Darwish C. Review of the Syrian agriculture and future prospects for reconstruction // Jordan J. Agricultural Sciences. 2021. V. 15. No. 2. P. 35–49. DOI: 10.35516/jjas.v15i2.44.
- Atzberger C., Zeug G., Defourny P. et al. Monitoring of forests through remote sensing: final report / Publications Office of the European Union. 2020. 149 p. DOI: 10.2779/175242.
- Huang C., Zhang C., He Y. et al. Land cover mapping in cloud-prone tropical areas using Sentinel 2 data: Integrating spectral features with NDVI temporal dynamics // Remote Sensing. 2020. V. 12. Article 1163. DOI: 10.3390/rs12071163.
- Galvañ A., Boughalleb-M’Hamdi N., Benfradj N. et al. Climate suitability of the Mediterranean Basin for citrus black spot disease (Phyllosticta citricarpa) based on a generic infection model // Scientific Reports. 2022. V. 12. Article 19876. DOI: 10.1038/s41598-022-22775-z.
- Moussaid A., Fkihi S., Zennayi Y. Citrus orchards monitoring based on remote sensing and artificial intelligence techniques: A review of the literature // Proc. 2nd Intern. Conf. Advanced Technologies for Humanity (ICATH). 2021. P. 172–178. DOI: 10.5220/0010432001720178.
- Prudnikova E., Savin I., Vindeker G. et al. Influence of soil background on spectral reflectance of winter wheat crop canopy // Remote Sensing. 2019. V. 11. No. 16. Article 1932. DOI: 10.3390/rs11161932.
- Rehman S. U, Abbasi K., Qayyum A. et al., Comparative analysis of citrus fruits for nutraceutical properties // Food Science and Technology. 2020. V. 40. Suppl. 1. P. 153–157. DOI: 10.1590/fst.07519.
- Ronchetti G., Manfron G., Weissteiner C. J. et al. Remote sensing crop group-specific indicators to support regional yield forecasting in Europe // Computers and Electronics in Agriculture. 2023. V. 205. Article 107633. DOI: 10.1016/j.compag.2023.107633.
- Rouse J. W., Haas R. H., Scheel J. A., Deering D. W. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS // Proc. 3rd Earth Resource Technology Satellite (ERTS) Symp. 1974. V. 1. P. 48–62.
- Salwa A., Cheikh D. Review of the syrian agriculture and future prospects for reconstruction // Jordan J. Agricultural Sciences. 2021. V. 15. No. 2. P. 35–49. DOI: 10.35516/jjas.v15i2.44.
- Santoro F., Tarantino E., Figorito B. et al. A tree counting algorithm for precision agriculture tasks // Intern. J. Digital Earth. 2013. V. 6. No. 1. P. 94–102. DOI: 10.1080/17538947.2011.642902.
- Savin I., Klyukina A., Dragavtseva I. About possibilities of apple trees flowering date detection based on MODIS data // Proc. 20th Intern. Multidisciplinary Scientific GeoConference (SGEM). 2020. V. 20. Article 2.2. P. 157–164. DOI: 10.5593/sgem2020/2.2/s10.019.
- Usha K., Singh B. Potential applications of remote sensing in horticulture — A review // Scientia Horticulturae. 2013. V. 153. P. 71–83. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2013.01.008.
- Ward J. H. Hierarchical grouping to optimize an objective function // J. American Statistical Association. 1963. V. 58. No. 301. P. 236–244. DOI: 10.1080/01621459.1963.10500845.