Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 1. С. 93-105
Анализ гиперспектральных данных дистанционного зондирования и урожайности пшеницы для задачи прогнозирования
О.А. Митрофанова
1 , Е.П. Митрофанов
1, 2 , В.М. Буре
1, 2 1 Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия
2 Агрофизический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 02.12.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-1-93-105
Одна из важных задач управления производством растениеводческой продукции — прогнозирование урожайности. При этом всё чаще для прогнозирования урожайности в качестве исходной информации используются данные дистанционного зондирования: спутниковые снимки и аэрофотосъёмка. Благодаря стремительному развитию информационных и инженерных технологий актуальным и доступным также становится применение специализированных вегетационных индексов. Объектами представленного исследования выступают опытные сельскохозяйственные поля, расположенные в Ленинградской области. Для работы были использованы данные, полученные на базе двух полигонов площадью 12 и 28 га, произрастающая культура — яровая пшеница. На каждом поле были заложены тестовые площадки — небольшие ровные участки с определённой внесённой дозой азотсодержащих удобрений. Аэрофотосъёмка опытных полигонов осуществлялась с помощью беспилотной авиационной системы DJI Matrice 600 Pro с гиперспектральной камерой Pika L (281 канал съёмки в диапазоне 400–1000 нм). В 2022 г. одновременно с полётами дополнительно отбирались образцы пшеницы с тестовых площадок и в полях были получены их спектральные характеристики с помощью переносного лабораторного гиперспектрометра. Результаты проведённого исследования продемонстрировали преимущество использования аэрофотосъёмки перед лабораторным гиперспектрометром. Наиболее перспективными для применения в задаче прогнозирования урожайности в поставленном опыте представляются каналы из видимого диапазона, при этом наблюдается высокая мультиколлинеарность объясняющих факторов. Кроме того, был проведён регрессионный анализ. В результате среди вегетационных индексов для дальнейшего исследования в рассмотренном опыте были выделены шесть комбинаций спектров. В качестве направления дальнейшей работы следует провести дополнительные полевые опыты, расширить датасет.
Ключевые слова: гиперспектральные данные дистанционного зондирования, аэрофотосъёмка, вегетационные индексы, корреляционный анализ, прогноз урожайности, пшеница
Полный текстСписок литературы:
- Матвеенко Д. А., Якушев В. В., Якушев В. П. Прецизионное управление азотным режимом яровой пшеницы на основе дистанционного зондирования посевов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 79–86. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2019-16-3-79-86.
- Якушев В. П., Канаш Е. В., Русаков Д. В. и др. Корреляционные зависимости между вегетационными индексами, урожаем зерна и оптическими характеристиками листьев пшеницы при разном содержании в почве азота и густоте посева // Сельскохозяйственная биология. 2022. Т. 57. № 1. С. 98–112. https://doi.org/10.15389/agrobiology.2022.1.98rus.
- Bausch W. C., Duke H. R. Remote sensing of plant nitrogen status in corn // Trans. ASAE. 1996. V. 39, Iss. 5. P. 1869–1875. https://doi.org/10.13031/2013.27665.
- Ceccato P., Gobron N., Flasse S. et al. Designing a spectral index to estimate vegetation water content from remote sensing data: Part 1: Theoretical approach // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 82. Iss. 2–3. P. 188–197. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00037-8.
- Fei S., Hassan M. A., Xiao Y. et al. UAV-based multi-sensor data fusion and machine learning algorithm for yield prediction in wheat // Precision Agriculture. 2023. V. 24. P. 187–212. https://doi.org/10.1007/s11119-022-09938-8.
- 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. P. 492–501. https://doi.org/10.1007/s004420050337.
- Gavahi K., Abbaszadeh P., Moradkhani H. DeepYield: A combined convolutional neural network with long short-term memory for crop yield forecasting // Expert Systems with Applications. 2021. V. 184. Article 115511. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115511.
- Gitelson A. A., Merzlyak M. N. Signature analysis of leaf reflectance spectra: algorithm development for remote sensing of chlorophyll // J. Plant Physiology. 1996. V. 148. Iss. 3–4. P. 494–500. https://doi.org/10.1016/S0176-1617(96)80284-7.
- Gitelson A. A., Merzlyak M. N., Chivkunova O. B. Optical properties and nondestructive estimation of anthocyanin content in plant leaves // Photochemistry and Photobiology. 2001. V. 74. P. 38–45. https://doi.org/10.1562/0031-8655(2001)074%3C0038:OPANEO%3E2.0.CO;2.
- Jordan C. F. Derivation of leaf-area index from quality of light on the forest floor // Ecology. 1969. V. 50. Iss. 4. P. 663–666. https://doi.org/10.2307/1936256.
- Li Z., Chen Z., Cheng Q. et al. UAV-based hyperspectral and ensemble machine learning for predicting yield in winter wheat // Agronomy. 2022. V. 12. Article 202. https://doi.org/10.3390/agronomy12010202.
- le Maire G., François C., Soudani K. et al. Calibration and validation of hyperspectral indices for the estimation of broadleaved forest leaf chlorophyll content, leaf mass per area, leaf area index and leaf canopy biomass // Remote Sensing of Environment. 2008. V. 112, Iss. 10. P. 3846–3864. https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.06.005.
- Ma J., Liu B., Ji L. et al. Field-scale yield prediction of winter wheat under different irrigation regimes based on dynamic fusion of multimodal UAV imagery // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2023. V. 118. Article 103292. https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103292.
- Meroni M., Waldner F., Seguini L. et al. Yield forecasting with machine learning and small data: What gains for grains? // Agricultural and Forest Meteorology. 2021. V. 308–309. Article 108555. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2021.108555.
- Merton R. N. Monitoring community hysteresis using spectral shift analysis and the red-edge vegetation stress index // Proc. 7th Annu. JPL Airborne Earth Science Workshop. NASA, Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, California, USA, 12–16 Jan. 1998. 1998. Article 702.
- Metternicht G. Vegetation indices derived from high-resolution airborne videography for precision crop management // Intern. J. Remote Sensing. 2003. V. 24. P. 2855–2877. https://doi.org/10.1080/01431160210163074.
- Moghimi A., Yang C., Anderson J. A. Aerial hyperspectral imagery and deep neural networks for high-throughput yield phenotyping in wheat // Computers and Electronics in Agriculture. 2020. V. 172. Article 105299. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105299.
- Nagy A., Feher J., Tamas J. Wheat and maize yield forecasting for the Tisza river catchment using MODIS NDVI time series and reported crop statistics // Computers and Electronics in Agriculture. 2018. V. 151. P. 41–49. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.05.035.
- Penuelas J., Filella I., Lloret P. et al. Reflectance assessment of mite effects on apple trees // Intern. J. Remote Sensing. 1995. V. 16. P. 2727–2733. https://doi.org/10.1080/01431169508954588.
- Penuelas J., Pinol J., Ogaya R., Filella I. Estimation of plant water concentration by the reflectance water index WI (R900/R970) // Intern. J. Remote Sensing. 1997. V. 18. Iss. 13. P. 2869–2875. https://doi.org/10.1080/014311697217396.
- Raun W. R., Solie J. B., Johnson G. V. et al. In-season prediction of potential grain yield in winter wheat using canopy reflectance // Agronomy J. 2001. V. 93. Iss. 1. P. 131–138. https://doi.org/10.2134/agronj2001.931131x.
- Rondeaux G., Steven M., Baret F. Optimization of soil-adjusted vegetation indices // Remote Sensing of Environment. 1996. V. 55. Iss. 2. P. 95–107. https://doi.org/10.1016/0034-4257(95)00186-7.
- Schauberger B., Jagermeyr J., Gornott C. A systematic review of local to regional yield forecasting approaches and frequently used data resources // European J. Agronomy. 2020. V. 120. Article 126153. https://doi.org/10.1016/j.eja.2020.126153.
- Yang W., Nigon T., Hao Z. et al. Estimation of corn yield based on hyperspectral imagery and convolutional neural network // Computers and Electronics in Agriculture. 2021. V. 184. Article 106092. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106092.
- Yang Z., Tian J., Feng K. et al. Application of a hyperspectral imaging system to quantify leaf-scale chlorophyll, nitrogen and chlorophyll fluorescence parameters in grapevine // Plant Physiology and Biochemistry. 2021. V. 166. P. 723–737. https://doi.org/10.1016/j.plaphy.2021.06.015.
- Zhang Y., Yang Y., Chen C. et al. Modeling leaf color dynamics of winter wheat in relation to growth stages and nitrogen rates // J. Integrative Agriculture. 2022. V. 21. Iss. 1. P. 60–69. https://doi.org/10.1016/S2095-3119(20)63319-6.