Отправить статью по E-mail 
Информативность спектральных вегетационных индексов для дешифрирования луговой и степной растительности Хакасии по наземным и спутниковым данным
- Авторы: Шевырногов А.П.1, Ботвич И.Ю.1, Письман Т.И.1, Волкова А.И.2, Кононова Н.А.1, Иванов С.А.1
-
Учреждения:
- Институт биофизики СО РАН
- Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова
- Выпуск: № 1 (2024)
- Страницы: 16-28
- Раздел: МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
- URL: https://ogarev-online.ru/0205-9614/article/view/260449
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0205961424010028
- EDN: https://elibrary.ru/GNCMTK
- ID: 260449
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Аннотация
В статье представлены результаты оценки возможности идентификации луговой и степной растительности Хакасии по наземным и спутниковым данным MODIS и LANDSAT 8 в течение вегетационного сезона 2017 г. По результатам полевых геоботанических исследований показано, что продуктивность растительности луга превышает продуктивность степной растительности. В результате наземных спектральных измерений показано, что мониторинг спектральной отражательной способности луговой и степной растительности может использоваться для их идентификации. При анализе спутниковых данных MODIS (на основе индекса NDVI, усовершенствованного индекса EVI, индекса влажности земной поверхности LSWI, индекса листовой поверхности LAI, интенсивности поглощения фотосинтетически активной радиации FPAR и чистой первичной продукции NPP) выявлено, что значения исследованных индексов для луговой растительности значительно превышают значения для степной растительности. В то же время радиационная температура LST для степной растительности выше, чем для луговой. Определены высокие положительные корреляционные связи между вегетационными индексами, характеризующими биомассу (NDVI, EVI, LAI, NPP) и гидротермическими условиями (LSWI, FPAR) для луговой и степной растительности. Однако коэффициенты корреляции между NDVI и LST, EVI и LST для степной растительности низкие. На основе полученных карт пространственного распределения индекса NDVI луговой и степной растительности по данным Landsat 8 за 29 июля показано, что индекс NDVI достоверно различается для исследуемых типов растительности. Для луговой растительности значение NDVI значительно больше, чем для степной.
Полный текст
Об авторах
А. П. Шевырногов
Институт биофизики СО РАН
Email: irina.pugacheva@mail.ru
Россия, Красноярск
И. Ю. Ботвич
Институт биофизики СО РАН
Автор, ответственный за переписку.
Email: irina.pugacheva@mail.ru
Россия, Красноярск
Т. И. Письман
Институт биофизики СО РАН
Email: irina.pugacheva@mail.ru
Россия, Красноярск
А. И. Волкова
Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова
Email: irina.pugacheva@mail.ru
Россия, Абакан
Н. А. Кононова
Институт биофизики СО РАН
Email: irina.pugacheva@mail.ru
Россия, Красноярск
С. А. Иванов
Институт биофизики СО РАН
Email: irina.pugacheva@mail.ru
Россия, Красноярск
Список литературы
- Барталев С. А., Егоров В. А., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Уваров И. А. Распознавание пахотных земель на основе многолетних спутниковых данных спектрорадиометра MODIS и локально-адаптивной классификации // Компьют. оптика. 2011. Т. 35. № 1. С. 103–116.
- Бондур В. Г., Воробьев В. Е. Космический мониторинг импактных районов Арктики // Исследование Земли из космоса. 2015. № 4. С. 4–24. doi: 10.7868/S0205961415040028.
- Ботвич И. Ю., Волкова А. И., Кононова Н. А., Иванова Ю. Д., Шевырногов А. П. Спектрометрирование травянистой растительности Красноярского края и республики Хакасия: методика измерений, хранение и обработка данных // XXI Международная научно-практическая конференция, посвященная памяти генерального конструктора ракетно-космических систем академика М. Ф. Решетнева “Решетневские чтения”, 18–22 ноября 2017 г. Красноярск. С. 398–400.
- Ерошенко Ф. В., Барталев С. А., Лапенко Н. Г., Самофал Е. В., Сторчак И. Г. Возможности дистанционной оценки состояния и степени деградации природных кормовых угодий // Соврем. пробл. дист. зондир. Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 7. С. 53–66.
- Зоркина Т. М. Фитоценология: учебно-метод. пособие. Абакан: Изд-во Хакасского государственного университета им. Н. Ф. Катанова, 2003. 48 с.
- Ларько А. А., Иванова Ю. Д., Шевырногов А. П. Нелинейные тренды чистой первичной продукции растительности юга Красноярского края по спутниковым данным: методы и подходы // Фунд. исслед. 2015. № 3. С. 106–110.
- Музылев Е. Л., Старцева З. П., Зейлигер А. М., Ермолаева О. С., Волкова Е. В., Василенко Е. В., Осипов А. И. Использование спутниковых данных о характеристиках подстилающей поверхности и метеорологических характеристиках при моделировании водного и теплового режимов большого сельскохозяйственного региона // Соврем. пробл. дист. зондир. Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 44–60.
- Поляков А. В., Тимофеев Ю. М., Успенский А. Б. Возможности определения температуры и излучательной способности поверхности суши по данным спутниковых ик-зондировщиков высокого спектрального разрешения (ИКФС-2) // Исслед. Земли из космоса. 2010. № 4. С. 85–90.
- Родионова А. В., Тебердиев Д. М. Продуктивность долголетнего сеяного сенокоса и плодородие дерново-подзолистых почв // Успехи современной науки. 2017. Т. 1. № 10. C. 178–183.
- Савин И. Ю., Танов Э. Р., Харзинов С. Использование вегетационного индекса NDVI для оценки качества почв пашни (на примере Баксанского района Кабардино-Балкарии) // Бюллетень Почвенного института им. В. В. Докучаева. 2015. Вып. 77. С. 51–65.
- Соловьев В. И., Успенский С. А. Мониторинг температуры поверхности суши по данным геостационарных метеорологических спутников нового поколения // Исслед. Земли из космоса. 2009. № 3. С. 79–89.
- Черенкова Е. А. Использование спутниковых данных для анализа изменения влажности почвы и состояния растительного покрова юга европейской России в конце XX – начале XXI века // Исслед. Земли из космоса. 2011. № 6. С. 80–87.
- Черепанов С. К. Сосудистые растения России и сопредельных государств (в пределах бывшего СССР). Спб.: Мир и семья, 1995. 992 с.
- Шукилович А. Ю., Федотова Е. В., Маглинец Ю. А.Применение сенсора MODIS для оперативного мониторинга земель сельскохозяйственного назначения // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. 2016. 9(7). С. 1035–1044.
- Adamovich T. А., Domnina E. А., Timonov A. S., Rutman V. V., Ashikhmina T. Ya. Methodological techniques for identifying plant communities based on Earth remote sensing data and field research // Theoretical and Applied Ecology. 2019. No. 2. P. 39–43. doi: 10.25750/1995-4301-2019-2-039-043.
- Chandrasekar K, Sai M., Roy P. S., Dwevedi R. S. Land Surface Water Index (LSWI) response to rainfall and NDVI using the MODIS Vegetation Index product // International journal of remote sensing. 2010. V. 31(15). P. 3987–4005. doi: 10.1080/01431160802575653.
- Justice С. О., Vermote Е., Townshend J. R.G., Defries R., Roy D. Р., На D. К., Salomonson V. V., Privette J. L., Riggs G., Strahler А., Lucht W., Myneni R. В., Knyazikhin У., Running S. W., Nemani R. R., Wan Z., Huete A. R., van Leeuwen W., Woife R. E., Giglio Е., Muller J. P., Lewis Р., Barnsley M. J. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS): Land Remote Sensing for Global Change Research // IEEE transact. Geosci. and rеm. sens. 1998. У. 36. No. 4. Р. 1228–1249.
- Rouse J. W, Haas R. Н., Scheel J. A., Deering D. W. Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS // Proceedings, 3rd Earth Res. Techn. Satellite (ERTS) Symp. 1974. У. 1. Р. 48–62.
- Xiao Х., Boles S., Liu J., Zhuang D., Liu М. Characterization of forest types in Northeastern China, using multi-temporal SPOT-4 VEGETAТION sensor data // Rem. Sens. Environm. 2002. V. 82. Р. 335–348. doi: 10.1016/S0034-4257(02)00051-2.
Дополнительные файлы
