Оценка спектрально-отражательных свойств посевов в различных условиях произрастания
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-7443-2023-47-3-417-428Ключевые слова:
пшеница озимая, почвенный покров, экспозиция склонов, NDVI, Среднерусская возвышенностьАннотация
Оценка влияния условий произрастания на спектрально-отражательные характеристики посевов необходима для развития подходов к их мониторингу. В статье изложены результаты оценки спектрального индекса NDVI для посевов озимой пшеницы, расположенных на различных типах и подтипах почв и на склонах разных экспозиций в условиях юга Среднерусской возвышенности. Установлено, что тип почв оказывает статистически значимое влияние на значения вегетационного индекса озимых. Посевы, расположенные на черноземах, во все сроки периода активной вегетации, с середины апреля по конец июня, характеризуются более высокими значениями NDVI, чем посевы на серых лесных почвах. Соответствующая особенность выявлена для озимых, расположенных на склонах как северной, так и южной экспозиции. В среднем за период активной вегетации, с апреля по июнь, значения индекса посевов, расположенных на черноземах, на 3–4 % выше, чем посевов на серых лесных почвах. Величина спектрального индекса, усредненная за период активной вегетации, для озимых на склонах южных экспозиций выше на 2–3 %, чем для посевов на склонах северных экспозиций. Для пшеницы озимой в период максимальных значений вегетационного индекса и некоторые другие сроки периода активной вегетации характерна тенденция увеличения значений NDVI в ряду подтипов почв «серые лесные – темно-серые лесные – черноземы выщелоченные – черноземы оподзоленные – черноземы типичные».
Благодарности: Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках Государственного задания № FZWG-2023-0011.
Скачивания
Библиографические ссылки
Список литературы
Денисов П.В., Середа И.И., Трошко К.А., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Толпин В.А. 2021. Возможности и опыт оперативного дистанционного мониторинга состояния озимых культур на территории России. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 18(2): 171–185. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-2-171-185
Косолапов В.М., Трофимов И.А., Трофимова Л.С., Яковлева Е.П. 2015. Агроландшафты Центрального Черноземья. Районирование и управление. Москва, Издательский дом «Наука», 198 c.
Лебедева М.Г., Соловьев А.Б., Толстопятова О.С. 2015. Агроклиматическое районирование Белгородской области в условиях меняющегося климата. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Естественные Науки, 9(206): 160–167.
Нечетова Ю.В., Нарожняя А.Г. 2010. Изучение овражно-балочной сети Белгородской области с применением ГИС-технологий. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель, 11(71): 96–100.
Спивак Л.Ф., Витковская И.С., Батырбаева М.Ж., Кауазов А.М. 2015. Анализ результатов прогнозирования урожайности яровой пшеницы на основе временных рядов статистических данных и интегральных индексов вегетации. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 12(2): 173–182.
Терехин Э.А. 2019. Сезонная динамика проективного покрытия растительности агроэкосистем на основе спектральной спутниковой информации. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 16(4): 111–123. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-4-111-123
Шинкаренко С.С., Бодрова, В.Н., Сидорова Н.В. 2019. Влияние экспозиции склонов на сезонную динамику вегетационного индекса NDVI посевных площадей. Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование, 1(53):
–105. DOI: 10.32786/2071-9485-2019-01-12
Chen Y., Lu D., Moran E., Batistella M., Dutra L.V., Sanches I.D., da Silva R.F.B., Huang J., Luiz A.J.B., de Oliveira M.A.F. 2018. Mapping Croplands, Cropping Patterns, and Crop Types Using MODIS Time-Series Data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 69: 133–147. DOI: 10.1016/j.jag.2018.03.005
Gao L., Wang X., Johnson B.A., Tian Q., Wang Y., Verrelst J., Mu X., Gu X. 2020. Remote Sensing Algorithms for Estimation of Fractional Vegetation Cover Using Pure Vegetation Index Values: A Review. ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, 159: 364–377. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2019.11.018
Huete A., Didan K., Miura T., Rodriguez E.P., Gao X., Ferreira L.G. 2002. Overview of the Radiometric and Biophysical Performance of the MODIS Vegetation Indices. Remote sensing of environment, 83(1–2):195–213. DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00096-2
Imukova K., Ingwersen J., Streck T. 2015. Determining the Spatial and Temporal Dynamics of the Green Vegetation Fraction of Croplands Using High-Resolution RapidEye Satellite Images. Agricultural and Forest Meteorology, 206: 113–123. DOI: 10.1016/j.agrformet.2015.03.003
Jiang L., Liu Y., Wu S., Yang C. 2021. Analyzing Ecological Environment Change and Associated Driving Factors in China Based on NDVI Time Series Data. Ecological Indicators, 129: 107933. DOI: 10.1016/j.ecolind.2021.107933
Shammi S.A., Meng Q. 2021. Use Time Series NDVI and EVI to Develop Dynamic Crop Growth Metrics for Yield Modeling. Ecological Indicators, 121: 107124. DOI: 10.1016/j.ecolind.2020.107124
Tenreiro T.R., García-Vila M., Gómez J.A., Jiménez-Berni J.A., Fereres E. 2021. Using NDVI for the Assessment of Canopy Cover in Agricultural Crops within Modelling Research. Computers and Electronics in Agriculture, 182: 106038. DOI: 10.1016/j.compag.2021.106038
Wardlow B.D., Egbert S.L. 2010. A Comparison of MODIS 250-m EVI and NDVI Data for Crop Mapping: a Case Study for Southwest Kansas. International journal of remote sensing, 31:
–830. DOI: 10.1080/01431160902897858
Zhang J., Zhang L., Xu C., Liu W., Qi Y., Wo X. 2014. Vegetation Variation of Mid-Subtropical Forest Based on MODIS NDVI Data – A Case Study of Jinggangshan City, Jiangxi Province. Acta ecologica sinica, 34(1): 7–12. DOI: 10.1016/j.chnaes.2013.09.005
Zhao X., Wu T., Wang S., Liu K., Yang J. 2023. Cropland Abandonment Mapping at Sub-Pixel Scales Using Crop Phenological Information and MODIS Time-Series Images. Computers and Electronics in Agriculture, 208: 107763. DOI: 10.1016/j.compag.2023.107763
Просмотров аннотации: 68
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2023 Региональные геосистемы
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
