Московский государственный университет

Географический факультет

Кафедра картографии и геоинформатики

Реферат на тему «Космический мониторинг сельскохозяйственных угодий»

Выполнил: студент 5 курса Мартьянов А. С.

Проверила: Тутубалина О.В.

Москва 2014

Введение

Сельскохозяйственное изучение территории – одно из эффективных направлений использования космической информации. Круг вопросов, решение которых возможно по космическим снимкам, включает как задачи оперативного получения информации о составе и состоянии сельскохозяйственных культур, потенциальной урожайности, болезнях и повреждениях посевов вредителями и т. д., так и задачи инвентаризации земельных ресурсов, оценки биомассы, изучения динамики сельскохозяйственного использования земель. [5].

Достоинство дистанционных материалов – однородность и сравнимость на обширные территории, большая обзорность, современность и перманентность – являются решающими для вышеназванных задач.

В реферате была предпринята попытка широко осветить тему, показав как принципы, заложенные в системы комического мониторинга сельскохозяйственных культур так и их конкретные реализации.

Сельскохозяйственные задачи, решаемые с помощью данных дистанционного зондирования

Системы космического мониторинга сельскохозяйственных угодий в большинстве случаев основаны на вегетационном индексе растительности, который позволяет отслеживать динамику развития сельскохозяйственных культур [13].

Отклонение вегетационного индекса от нормы сообщает о диспропорциях в развитии сельскохозяйственных культур, что свидетельствует о необходимости дополнительных сельскохозяйственных работ на этих участках. Это могут быть проблемы с поливом, большое количество сорняков, повреждение растений вредителями и др.

Пользователями технологий космического мониторинга сельскохозяйственных угодий являются [13]

• агрономы и сельское хозяйство (контроль с/х посевов, прогнозирование урожайности, оптимизация управленческих решений);

• владельцы бизнеса (оценка бизнес-перспектив, принятие разумных решений по капитальным вложениям и другим управленческим решениям);

• инвесторы и инвестиционные аналитики (оценка инвестиционного потенциала, помощь в принятия инвестиционных решений, обеспечение надежности прогнозов);

• страховые брокеры (проверка обращений клиентов, установление шкалы ставок и страховых премий, определение суммы выплат);

• сельскохозяйственные производители техники (интеграция решений в системы сельскохозяйственной техники);

• государственные и отраслевые организации, занимающиеся сельским хозяйством, продовольственной безопасностью и экологическими проблемами.

Кроме того данные космической съемки применяются для прогноза точной погоды на поле, что позволяет спланировать сельскохозяйственные работы [16]. Данные в микроволновом диапазоне позволяют оценивать температуру почвы, влажность с низким пространственным разрешением (километры). Также вегетационный индекс может служить в качестве раннего индикатора урожайности (рис. 1), что поможет фермерам принять правильные маркетинговые решения.

Рис. 1. Сравнение хода вегетационного индекса в 2013 и 2012 г. [17]

Использование вегетационных индексов

Для характеристики растительного покрова используют различные вегетационные индексы (VI, NDVI, EVI), которые получают на основе анализа спектральной яркости в красной и ближней инфракрасной зонах [6].

Основное предположение по использованию вегетационных индексов состоит в том, что некоторые математические операции с разными каналами ДЗЗ могут дать полезную информацию о растительности. Это подтверждается множеством эмпирических данных. Второе предположение - это идея, что открытая почва на снимке будет формировать в спектральном пространстве прямую линию (почвенная линия). Почти все распространенные вегетационные индексы используют только соотношение красного – ближнего инфракрасного каналов, предполагая, что в ближней инфракрасной области лежит линия открытой почвы. Подразумевается, что эта линия означает нулевое количество растительности.

Первым индексом растительности (1972 г.) на основе отражения был индекс коэффициентов отражения (Ratio VI, RVI), который рассчитываеся как [6]

В 1974 г. этот индекс был улучшен и назван как разностный нормализованный вегетационный индекс растительности (NDVI).

Индекс может принимать значения от -1 до 1. На рис. 2 приведены карты NDVI с различной детальностью.

Рис. 2. Продукты iSAT 0.8 м и iSAT 30 м. Первый хорошо подходит для оценки микровариаций в состоянии сельскохозяйственных культур, второй подходит для более мелкомасштабного зонирования [18]

Поскольку индексы RVI и NDVI не избавлены от влияния отражения света от почвы, в 1977 г. был предложен индекс растительности, основанный на понятии линии почвы, названный перпендикулярным индексом растительности (Perpendicular Vegetation Index –PVI), который определяется как ортогональное (перпендикулярное) расстояние между точкой, представляющей растительность на поле и линией почвы.

Индекс PVI имеет следующий диапазон значений:

Почва PVI=0

Вода PVI<0

Растительность PVI>0

Почвенный вегетационный индекс (Soil Adjusted VI, SAVI)

L=0 для наибольшего индекса облиствения

L=1 для наименьшего, оптимальное значение L=0,5

Вегетационный индекс устойчивый к влиянию атмосферы (Atmospherically Resistant VI, ARVI)

Как правило, a=1. При малом покрытии растительности и неизвестном типе атмосферы a=0,5.

Для определенных индексов существуют свои пороги чувствительности к разреженности растительности

RVI, NDVI = 30%

SAVI, PVI = 15%

Специально для MODIS на основе NDVI разработан индекс нового поколения EVI (Enhanced Vegetation Index –улучшенный вегетационный индекс): [14]

где nir, red, blue –скорректированные за атмосферу (по данным съёмки MODIS) значения отражательной способности в ближней инфракрасной, красной и голубой зоне (0.841-0.876, 0.620- 0.670 0.459 - 0.479 мкм); L – поправочный коэффициент, учитывающий влияние почвы; С1, С2 –коэффициенты, контролирующие вклад голубой зоны в коррекцию красной за рассеяние атмосферными аэрозолями. Новый индекс позволяет выделить больше градаций в районах с высокой зелёной биомассой и имеет преимущества для мониторинга растительности, поскольку влияние почвы и атмосферы в значениях EVI минимизировано.

В статье [12] выполнено исследование с целью определить, какие спектральные каналы наиболее подходят для характеристики отдельных биофизических параметров сельскохозяйственных посевов. Были проведены спектральные измерения отражательной способности хлопка, картофеля, сои, кукурузы и подсолнечника. Рассматриваемые характеристики включали биомассу, листовой индекс, высоту растения.

Установлено, что наиболее сильная взаимосвязь с характеристиками посевов наблюдалась в узких диапазонах красного (650-700 нм), зеленого (500-550 нм) и ближнего инфракрасного (900-940 нм). Центр чувствительности к влажности расположен в 982 нм.