УДК 528.8 | Актуальные задачи контроля агроземельных ресурсов и пути их решения с использованием данных космических съемок |
*, *, *, ** | |
* Государственное предприятие «Днепрокосмос», Днепропетровск; ** АПК «Информ», Днепропетровск | |
Проведено визначення площ озимини по космічних знімках з оцінкою стану посівів. Методика призначена для впровадження в практику агрометеорологічного забезпечення. | |
Проведено определение площадей озимых по космическим снимкам с оценкой состояния посевов. Методика предназначена для внедрения в практику агрометеорологического обеспечения. |
Космические снимки дают возможность определять реальную площадь, занимаемую сельскохозяйственными культурами, что может обеспечить эффективное использование ресурсов сельхозугодий.
Специалисты ГП «Днепрокосмос», НЦУИКС, АПК «Информ» провели мониторинг сельскохозяйственных угодий Снигиревского района Николаевской области (Украина) с использованием данных, полученных КА «Метеор-3М» 01.04.2004 г.
Использованы дополнительно существующие источники информации:
- цифровые карты региона масштаба 1:500000; топографические карты региона масштаба 1:100000.
Первоначальные данные были обработаны в объеме:
- контрастирование и выравнивание гистограммы изображения; привязка и мозаик изображений; создание и применение маски населенных пунктов к выбранным для дальнейшего анализа данным; фрагментирование данных исследуемой территории; расчет вегетационного индекса; создание векторного слоя, расчет площадей; создание тематической карты выбранного района.
По результатам анализа облачности и качества изображений, полученных по территории Украины от КА Метеор-3М за период с конца
© , , , , 2004 |
марта по начало апреля 2004 г. для дальнейшего анализа была определена территория Снигиревского района Николаевской области. Этот район полностью вошел в зону покрытия спутниковым изображением (рисунок 1).
В основу изучения растительности дистанционными методами положен принцип распознавания образов на основании спектральных отражающих характеристик растений. По данным разных авторов, точность распознавания растительности по дистанционным данным составляет 70-80%. Использование многозональных снимков для изучения растительности базируется на анализе отраженного растительностью солнечного излучения в разных диапазонах спектра электромагнитных волн. Соотношение поглощенной, отраженной и пропущенной растениями световой энергии зависит от содержимого в них хлорофилла, влажности, от клеточной структуры.
Традиционными стали исследования растительности с помощью так называемых карт вегетационного индекса NDVI (Normalised Difference Vegetation Index – нормализованная разность яркости в красной и ближней инфракрасной зонах электромагнитного спектра) [1, 2, 4].
Расчет NDVI базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от других факторов) участках спектральной кривой. В красной области спектра (0,6-0,7 мкм) лежит максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом, а в инфракрасной области (0,7-1,0 мкм) находится область максимального отражения клеточных структур листа.
Высокая фотосинтетическая активность, связанная, как правило, с густой растительностью, ведет к меньшему отражению в красной области спектра и большему в инфракрасной. Соотношение этих показателей позволяет анализировать растительные объекты и четко отличать их от других объектов. Использование же не простого отношения, а нормализованной разности между минимумом и максимумом отражения увеличивает точность измерения, позволяет уменьшить влияние помех, обусловленных облачностью, дымкой в атмосфере.
NDVI - нормализованный относительный индекс растительности – простой количественный показатель количества фотосинтетической активной биомассы. Для оценки растительности NDVI исчисляется по формуле [3]:
VI = RБИК– R красный / RБИК+R красный,
где RБИК - отображение в ближний инфракрасной области спектра; R красный – отображение в красной области спектра.
NDVI может быть рассчитан на основе любого снимка высокой, средней или низкой разрешающей способности, спектральные данные которого представлены в красном (0,55-0,75 мкм) и ближнем инфракрасном диапазоне спектра (0,75-1,0 мкм).
Прибор МСУ-Э КА «Метеор-3М» предоставляет данные в следующих спектральных диапазонах электромагнитного спектра:
- 0,5-0,6 мкм – зеленый; 0,6-0,7 мкм - красный; 0,8-0,9 мкм - ближний инфракрасный.
На рисунке 2 приведено изображение, полученное в результате расчета нормализованного вегетационного индекса по территории Снигиревского района Николаевской области; поля озимых культур выделены ярким тоном.
По результатам расчета NDVI общая площадь всходов озимых зерновых культур по Снигиревскому района Николаевской области составила
27746 га. По статистическим данным районного сельхозуправления эта площадь составляет 27713 га. Погрешность определения площади озимых отдельного района по данным космической съемки составила 0,12%.
Для определения площади отдельных полей были выбраны в отдельности расположенные поля правильной геометрической формы (прямоугольник). С помощью конкретного хозяйства были получены данные относительно реальной площади сельхозугодий. С помощью ПИ «Радуга» определена площадь полей
на изображении [4]. Слева на рисунке 3 фрагмент измерения площади вручную, справа – результат вычисления площади поля по векторному слою, полученному после классификации. Результаты определения площади поля хозяйства «Рассвет» практически совпадают:
- 100,420 га – результат измерения по космоснимку; 98,8432 га – результат вычисления площади после векторизации; 100 га – данные хозяйства.
Выводы
1. Спутниковые данные позволяют проводить работы по оценке площадей озимых зерновых культур на ранней стадии вегетации, при этом расхождение со статистическими данными может составлять около 1-2%.
2. Главным преимуществом обработки данных методом расчета NDVI является простота его проведения: для вычисления индекса не нужно никаких дополнительных данных и методик, кроме непосредственно самой космической съемки. Для повышения точности оценки необходимо использовать механизм маскирования и буферных зон, например вдоль рек или вокруг населенных пунктов. Использование масок сельскохозяйственных угодий обеспечило бы наибольшую точность результата определения площади, занимаемой озимыми зерновыми культурами.
3. Условием корректного определения площади отдельных полей являются высокое качество всходов (густота и плотность), четкая форма полей, их разделенность между собой, высокая разрешающая способность спутниковых данных.
4. Расчет NDVI целесообразно проводить на основе серии разновременных снимков с заданной разрешающей способностью для получения динамической картины процессов изменения границ и характеристик разных типов растительности (месячные вариации, сезонные вариации, годовые вариации). Благодаря всем этим особенностям, карты NDVI являются промежуточной дополнительной основой для проведения более сложных типов анализа.
5. Для проведения анализа всходов озимых необходимо иметь:
- топографические карты районов исследования масштаба 1:100000 (для корректной географической привязки); цифровые тематические карты слоев населенных пунктов, рек, лесов масштаба 1:100000 (для исключения из анализа зон, не соответствующих сельскохозяйственным землям); данные о тестовых (эталонных) участках; архивные материалы космической съемки, которые можно применять для исследования; космические снимки, которые отвечают условиям:
- разрешающая способность не меньше 30 метров;
- желательный период съемки должен соответствовать октябрю-ноябрю, марту-апрелю (целесообразно получить осенний и весенний снимок одной и той же территории).
Перечень ссылок
1. истанционное изучение Земли. Основы и методы дистанционных исследований в геологии. – М.: «Мир», 1988. – 343 с.
2. Космические методы картографирования. – М.: МГУ, 1995. – 240 с.
3. ДП "Дніпрокосмос". Программное изделие "Обработка изображений высокой разрешающей способности" Руководство пользова
4. ERDAS, Inc. ERDAS Field Guide. Fourth Edition, 1997. - 654 с.
V. I. Voloshyn *, Ye. I. Bushuyev *, O. I. Parshina *, A. Y. Pankratov ** | Actual problems of agrarian land resources control and ways of their solution using space surveys data |
* Dniprocosmos State Company; ** APC «Inform», Dniepropetrovsk | |
There has been carried out evaluation of areas under winter crops using space images with estimation of crops state. The method is intended for application of agrometeorological support to practice. |
Поступила в редколлегию 19 ноября 2004 г.
Представлено членом редколлегии канд. биол. наук
