Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
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. 2011. Т. 8. №4. С. 319-326

Раннее обнаружение физиологического стресса растительности по многоспектральным данным

Р. Кынчева , И. Илиев , Д. Борисова , Г. Георгиев 
Институт космических и солнечно-земных исследований БАН, 1113 София, ул. Акад. Г. Бончев бл.3
Экологические вопросы, связанные с влиянием человеческой деятельности на природную среду и, прежде всего, на биосферу, имеют глобальное распространение и исключительную важность. Они привлекают внимание государственных учреждений и ученых различных областей и требуют развития эффективных средств оценки влияния антропогенных факторов на окружающую среду, в первую очередь на растительность. Загрязнение почв, воды и воздуха тяжелыми металлами является одной из наиболее серьезных проблем, касающих природных растительных ресурсов и земледельческих культур. Среди методов фитодиагностики возрастающую роль играет анализ радиационных характеристик растительных покровов. Измерения в видимом и ближнем инфракрасном спектральных диапазонах обладают доказанными возможностями мониторинга растительности и оценки ее состояния. Такие показатели как биомасса, листовой индекс, пигментное содержание и пр. являются индикаторами не только развития и состояния растений, но и условий их прорастания. В данной работе рассматривается использование многоспектральных данных для раннего обнаружения физиологического стресса гороха (Pisum sativum), вызванного влиянием кадмия. Горох выращивался в гидропонных условиях при загрязнении среды раствором CdCl2 в различных концентрациях. Влияние тяжелого металла и степени физиологического стресса оценивались по изменениям пигметного содержания. растений.
Ключевые слова: многоспектральные данные, растительность, диагностика, тяжелые металлы, физиологический стресс, хлорофилл, каротиноиды
Полный текст

Список литературы:

  1. Kancheva R., D. Borisova, G. Georgiev. Informational Potential of Vegetation Spectral Reflectance in Anthropogenic Impact Studies // Annual of UMG "St. Ivan Rilski", Part I: Geology and Geophysics, 46, pp.355-359, 2003.
  2. Kancheva R., D. Borisova. Plant Physiological Stress Detected by Spectral Features // Contemporary Problems of Solar-Terrestrial Influences, pp.174-177, 2003
  3. Kancheva R., D. Borisova, V. Kapchina-Toteva, S. Chankova, N. Naidenova. Effects of Cadmium Pollution in Pisum sativum Depending on the Growing Conditions // Compt. Rend. Acad. bulg. Sci., 54, 5, рр.21-26, 2001
  4. Kancheva R. and Borisova D. Vegetation stress indicators derived from multispectral and multitemporal data // Space Technology, 26, 3, pp. 1-8, 2007.
  5. Kancheva R., G. Georgiev, V. Boycheva, V. Ilieva, T. Popova. Spectral reflectance features of soil-vegetation system for crop heavy metal stress indication // Soils Science, Agrochemistry and Ecology, Part ІІІ, pp. 96-99, 1996.
  6. Lichtenthaler, H.K., Buschmann, C. Chlorophylls and carotenoids: measurement and characterization by UV-VIS spectroscopy // Current Protocols in Food Analytical Chemistry, pp. F4.3.1-F4.3.8, 2001.
  7. Feret J.-B., G. P. Asner, C. François, R. Martin, S. L. Ustin, S. Jacquemoud. An advanced leaf optical properties model including phytosynthetic pigments // Proceed. Intern. Symp. on Physical Measurements and Signatures in Remote Sensing, Davos, Switzerland, 2007.
  8. Zhang Y., J. Chen and C. Thomas. Retrieving seasonal variation in chlorophyll content of overstory and undestory sugar maple leaves from leaf level hyperspectral data // Canadian Journal of Remote Sensing, 33, 5, 406-415, 2007.
  9. Daughtry C. S. T., C. L. Walthall, M. S. Kim, E. Brown de Colstoun and J. E. McMurtrey III. Estimating Corn Leaf Chlorophyll Concentration from Leaf and Canopy Reflectance // Remote Sens. Environ. 74: 229-239, 2000.
  10. Gregory A., Carter and Alan K. Knapp. Leaf optical properties in higher plants: linking spectral characterisyics to stress and chlorophyll concentration // American Journal of Botany, 88(4), pp. 677-684, 2001.
  11. Илиев И. Спектрометрична система за слънчеви и атмосферни изследвания // Електроника и електротехника, 3-4, стр. 43-47, 2000.