Особенности использования данных дистанционного зондирования Земли для определения состояния растительного покрова. Применение радиометрической и геометрической коррекции. Определение факторов, влияющих на точность и адекватность математических моделей.
Применение космоснимков для проведения подкормокСегодня производители зерна поставлены в такие условия, когда вносимые дозы удобрений должны быть экономически оправданы и максимально окупаться прибавкой урожая при одновременном снижении агроэкологической нагрузки на поля. Азот применяют в несколько этапов - под основную обработку почвы (рано весной) и в виде подкормки в фазы кущения, трубкования, колошения и формирования зерна. В этой связи перспективными для растениеводства являются методы, основанные на регистрации оптических характеристик отраженной от листьев солнечной радиации с использованием космических съемок (данных дистанционного зондирования Земли). Большой интерес представляют методы, основанные на комплексном использовании результатов полевой диагностики содержания азота в РП, например, с помощью обычного N-тестера и данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Также важное значение имеет применение данных ДЗЗ для регулярного мониторинга состояния сельхозугодий, своевременного выявления и картирования участков полей, пораженных вредителями и болезнями, выявления и картирования «неоднородностей», обусловленных дефицитом питательных веществ в почве и т.д.Так как отражательные свойства зеленой растительности в инфракрасной области гораздо выше чем в видимой, практически все современные спутники ДЗЗ осуществляют съемку в видимой и ближней инфракрасной (NIR) областях спектра, а некоторые - в средней (SWIR) и даже длинноволновой (LWIR) области спектра [1,2]. Рисунок 1 - Отражательные свойства растительности и почв в видимой (1-3), ближней (4) и средней (5-7) инфракрасной области спектра солнечного излучения Если два объекта на поверхности земли находятся на расстоянии меньше пространственного разрешения оптической системы, то их изображения сольются. С точки зрения пространственного разрешения космические снимки делятся на 4 класса: низкого разрешения - более 250 м/пиксель, среднего разрешения - (10-250) м/пиксель, высокого разрешения - (1-10) м/пиксель и сверхвысокого разрешения - менее 1 м/пиксель. Согласно современным представлениям, свойства солнечного излучения, отраженного от такой системы, определяются, в основном, пятью факторами: - оптическими свойствами листьев и других фитоэлементов, которые изменяются в течение вегетационного периода и существенным образом зависят от параметров окружающей среды;Обработку данных ДЗЗ разделяют на два этапа: предварительную обработку и тематическую обработку. При этом под предварительной обработкой обычно понимают набор действий (процессов), преобразующих исходную информацию, полученную наземной станцией приема, в некоторые продукты ДЗЗ стандартных уровней обработки, пригодных для архивации и дальнейшего использования. Как правило, предварительная обработка включает в себя такие процессы, как радиометрическую коррекцию, географическую привязку и геометрическую коррекцию изображений[2]. К сожалению, некоторые виды предварительной обработки, такие как фильтрация и изменение контраста приводят к изменению спектральных характеристик снимка, поэтому после их применения нельзя использовать многие методы тематической обработки, основанные на анализе значений спектральной яркости пикселей (классификации, арифметические преобразования каналов и др.). Классификация с обучением - это процесс, при котором происходит сравнение значения яркости каждого пиксела с эталонами, в результате, каждый пиксел относится к наиболее подходящему классу объектов.Применение не простого отношения, а нормализованной разности между спектральными яркостями каналов позволяет уменьшить негативное влияние таких явлений как различия в освещенности снимка, облачности, дымки, поглощение радиации атмосферой и пр. При появлении всходов и в течение вегетационного периода росту биомассы соответствует увеличение значений NDVI, а с наступлением периода созревания снижается содержание хлорофилла и, соответственно, значения NDVI. Например, при образовании колоса озимой пшеницы и его последующем наливе, его биомасса нарастает в том числе и за счет оттока органических веществ из листьев, которые в этот период поглощают меньше солнечной энергии. На значения NDVI влияет также видовой состав растительности, ее сомкнутость, экспозпция и угол наклона поверхности, цвет почвы под разреженной растительностью и т.д. Таким образом, поскольку значения NDVI зависят от множества контролируемых и не контролируемых (случайных) факторов, нельзя «присвоить» каждой культуре и ее состоянию конкретные значения индекса.Например, для определения азота в верхнем ярусе РП достаточно произвести полевые измерения его содержания N-тестером на ограниченном количестве точек (М) и далее смоделировать его распределение на всей площади, занимаемой данной культурой.
План
Оглавление
Введение
1. Особенности использования данных дистанционного зондирования Земли для определения состояния растительного покрова
2. Основные этапы и виды обработки ДЗЗ
2.1 Применение данных ДЗЗ для мониторинга состоянии РП, картирования неоднородностей и экспресс-анализа агрохимического состояния РП и почв
2.2 Методы моделирования содержания азота в РП и гумуса почве
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
