научная статья по теме МНОГОЛЕТНЯЯ БАЗА ДАННЫХ СПЕКТРАЛЬНОЙ ЯРКОСТИ ПОСЕВОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В ПЕРИОД ВЕГЕТАЦИИ Космические исследования

Текст научной статьи на тему «МНОГОЛЕТНЯЯ БАЗА ДАННЫХ СПЕКТРАЛЬНОЙ ЯРКОСТИ ПОСЕВОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В ПЕРИОД ВЕГЕТАЦИИ»

ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2009, № 4, с. 64-70

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ ^^^^^^

И ИНТЕРПРЕТАЦИИ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

УДК 551.507:631.10

МНОГОЛЕТНЯЯ БАЗА ДАННЫХ СПЕКТРАЛЬНОЙ ЯРКОСТИ ПОСЕВОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В ПЕРИОД ВЕГЕТАЦИИ

© 2009 г. Сидько А. Ф., Пугачева И. Ю.*, Шевырногов А. П.

Институт биофизики СО РАН, Красноярск, Академгородок *Тел: (3912) 49-46-03; e-mail: irina.pugacheva@mail.ru Поступила в редакцию 16.07.2008 г.

Представлены результаты исследования сезонной динамики отражательной способности посевов сельскохозяйственных культур (пшеницы, ячменя и овса) на территории Красноярского края. Проведен анализ спектральных кривых, полученных по данным полевых наземных измерений и спутниковой информации, который показал, что в выделенных классах имеется возможность использования тонких спектральных отличий для изучения пространственного распределения различных видов растительности и ее экологического состояния. На основании сформированной электронной базы данных спектральных коэффициентов яркости (СКЯ) показана возможность использования спектрофотометрической информации для оценки морфофизиологических изменений и видового состава сельскохозяйственных посевов. Показано, что выделенные контрасты могут быть эффективно использованы для получения полезной информации при обработке космических изображений, которым присущ высокий уровень естественных помех (изменение оптической толщины атмосферы, облачность, изменение угла визирования сканера, изменение высоты Солнца, высокая неоднородность зондируемой поверхности).

ВВЕДЕНИЕ

Первостепенной задачей спутникового и аэрокосмического мониторинга посевов сельскохозяйственных (с.-х.) культур является идентификация угодий, определение видового состава посевов. Сложность идентификации растительных объектов на спутниковых снимках заключается в том, что в течение вегетационного периода в процессе роста и развития растения претерпевают значительные изменения [Кондратьев, Федченко, 1982; Кочубей, Кобец и др., 1990; Кочубей, Шадчина и др., 1988; Рачкулик, Ситникова, 1981]. Обширные территории РФ, занимаемые с.-х. угодьями, достаточно сложно контролировать без точных карт землепользования. Требуемая информация в необходимых объемах может быть получена только на основе использования данных дистанционного зондирования. Многочисленные солнечно-синхронные орбитальные спутники (типа Terra, Landsat-7) обеспечивают глобальные наблюдения за растительным покровом и высокую оперативность передачи данных.

Для оценки состояния, определения видового состава посевов с.-х. культур по данным космических носителей, необходимо изучение взаимосвязей динамики спектральных отражательных свойств посевов с.-х. культур с их морфофизио-логическими параметрами, полученными в наземных полевых условиях, когда легко учесть все многообразие внешних условий, влияющих на спектры яркости [Кондратьев, Федченко, 1982;

Кочубей, Кобец и др., 1990, Кочубей, Шадчина и др., 1988].

Значительные изменения спектров отражения посевов в течение вегетационного периода связаны тесным образом с процессом накопления и разрушения фитопигментов, структурными изменениями и видовым составом растений [Сидько, Моисеева и др., 1982; Сидько, Филимонов и др., 1976; Сидько, Шевырногов, 1997; Сидько, Шевырногов, 1998; Сидько, 2004; Сидько, Соколов и др., 1985; Терсков, Сидько и др., 1983; Shevyrnogov, Б1й'ко, 1998]. Именно концентрация фитопигментов в наибольшей степени определяет форму и динамику спектральной яркости растительности в области ФАР (фотосинтетически активной радиации X = 380—750 нм). Современные геоинформационные системы сбора и обработки космических снимков растительности используют спектральные портреты наземных измерений, не учитывающие их сезонные изменения и состояние растительности.

Несмотря на определенные успехи в области применения дистанционных методов при оценке состояния посевов с.-х. культур, следует заметить, что сдерживающим фактором в их развитии является отсутствие комплексного экспериментального материала, полученного в полевых условиях в течение всего вегетационного периода. Неполные данные о видовом составе не позволяют надежно определять связи между спектрами отражения и фенологическими, биометрическими параметрами растительных покровов. Сопоста-

вимость результатов затруднена из-за применения различных методик регистрации, в частности, из-за использования в них различных спектральных диапазонов [Сидько, Моисеева и др., 1982; Сидько, Филимонов и др., 1976; Сидько, Ше-вырногов, 1997; Сидько, Шевырногов, 1998].

Настоящая статья посвящена изложению результатов изучения динамики спектральной отражательной способности посевов с.-х. культур в период их активной вегетации с целью получения достоверных карт произрастания и распределения различных видов посевов на территории юга Красноярского края. Исследование основывается на спектрофотометрических данных наземных и спутниковых измерений.

МЕТОДИКА И ОБЪЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

С целью изучения связи СКЯ посевов с.-х. культур с их видовой принадлежностью нами проводились исследования сезонной динамики спектральной яркости посевов пшеницы, ячменя и овса. Выбор этих объектов обусловлен следующими соображениями: они являются основными зерновыми культурами, высеваемыми и культивируемыми на большей территории нашей страны, в том числе и в Красноярском крае. Спектры регистрировались от всходов до полного созревания растений. Изучение сезонной динамики посевов с.-х. культур основывалось на данных спутниковых и наземных исследований.

Наземные полевые исследования проводились на опытных производственных полях учебного хозяйства "Миндерлинское". Размеры фотомет-рируемых участков составляли 100 и более 200 га [Сидько, Моисеева и др., 1982; Сидько, Филимонов и др., 1976; Сидько, Шевырногов, 1997; Сидько, Шевырногов, 1998; Сидько, 2004; Сидько, Соколов и др., 1985; Терсков, Сидько и др., 1983]. Всего в ходе эксперимента исследовалось более 10 различных полей. Регистрация спектров яркости посевов производилось полевым двухлучевым спектрофотометром (ПДСФ). Методика регистрации СКЯ посевов в полевых условиях спектрофотометром подробно описана в работах [Сидько, 2003; Сидько, Филимонов и др., 1976; Сидько, Шевырногов, 1997; Сидько, Шевырногов, 1998; Сидько, 2004]. Полученные спектры оцифровывались, и заносились в банк данных для получения спектральных эталонных портретов по каждой исследуемой культуре.

Изучение динамики спектральных коэффициентов отражения (СКО) посевов пшеницы, овса, ячменя в течение вегетационного периода проводилось по спутниковой информации MODIS/Terra (продукт MOD09GHK). Исследование основывалось на данных видимых (459—479 нм (3 канал), 545—565 нм (4 канал), 620—670 нм (1 канал)) и

ближнего инфракрасного (841—876 нм (2 канал)) каналов с пространственным разрешением 500 м. В качестве тестовых участков выбраны с.-х. поля расположенные на территории Балахтинского района Красноярского края. Размеры данных участков составляют 490 га (посев пшеницы), 325 га (посев овса), 250 га (посев ячменя), что позволяет выделять их на снимках с 500-метровым пространственным разрешением. Для определения пространственных координат полей использовались картосхемы расположения посевов М 1 : 25000, пространственная информация снимка, полученного 20 июня 2000 г. спутником Landsat-7 ETM+ с пространственным разрешением 30 м. Обработка спутниковых снимков проводилась с помощью программного обеспечения ENVI 4.0.

Полученные наземные и спутниковые данные экспортировались в Microsoft Excel для проведения статистической обработки и визуализации данных, путем построения трехмерных графиков. В ходе статистической обработки рассчитывались следующие параметры: среднее значение отражения для каждой длины волны (спектрального диапазона) тестового участка, доверительный интервал для среднего при статистической значимости ^-уровень) равной 0.05.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Наиболее целесообразным представляется выбор системы кодирования спектров растительности непосредственно по значениям СКЯ (р) для выбранных длин волн. Возможно представление спектра яркости растительности в виде многомерного вектора со значениями р^ в определенном интервале длин волн. Однако увеличение числа СКЯ, используемых для кодирования спектров, не только не повышает точность классификации (распознавания), но даже приводит к ее уменьшению. Минимум ошибки классификации растительности получается при числе длин волн на кривой СКЯ порядка 3—5 [Кондратьев, Фед-ченко, 1982; Кринов, 1947].

Качественный выбор длин волн может быть сделан по виду и форме спектров отражения различных природных образований. Этот вывод может быть обоснован расчетами энтропии для различных длин волн и объектов [Кондратьев, Фед-ченко, 1982].

n

Hx = - £ P lg p, (1)

i = 1

где Pj — вероятность получения значения р^ в интервале от р; до р; +1, при этом весь интервал р^ от 0 до 1 разбит на n состояний с шагом Ар (например, Ар = 0.005, Ар = 0.01—0.03). Величина энтро-

Р, % 70 г

- 1

— 2

...... 3

— ■ 4

60 50 40 30 20 10 0

400 450 500 550 600 650 700 750 800 850

Длина волны,нм

Рис. 1. СКЯ (р) посевов: ячменя — 1, овса — 3, пшеницы — 4, многолетней травы (тимофеевка) — 2 — в последней декаде июня месяца.

пии (И-к) будет зависеть от соотношения различных видов спектра р^. При выборе наиболее характерных длин волн следует стремиться к тому, чтобы возможная ошибка в интервале длин волн ДХ не привела к серьезному искажению оценки СКЯ, для чего рассчитывается зависимость про-й р

изводной у = .

й X

Результаты вычислений у и расчет энтропии показали, что для различных длин волн в одномерной системе кодирования спектров, наиболее оптимальная информативность СКЯ определяется 3—5 длинами волн, если при выборе длин волн принять в качестве предельно допустимого значения у = 0.00125 [Кондратьев, Федченко, 1982].

На основании выше предложенного мы выбрали наиболее характерные четыре длины волны в экстремальных точках перегиба кривой СКЯ посевов в диапазоне 400 < X < 840 нм. Это следующие волны: 460, 550, 680 и 800 нм. Поэтому в

Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.

Показать целиком