Вход

Растительность

Оценка состояния растительности и прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур являются основой исследований в области точного земледелия и экономического планирования в аграрном секторе. Наиболее перспективные направления исследований связаны с использованием данных дистанционного зондирования Земли в существующих моделях развития растений.

Все продукты оценки состояния растений генерируются по ортотрансформированным, атмосферно откорректированным космическим снимкам, на изображениях произведено маскирование облачности.

Категория продуктов «Оценка состояния растительности»

Карты оценки интенсивности вегетации (30 м)

Карты интенсивности вегетации генерируются по алгоритму, включающему расчет вегетационных индексов, выполнение классификации индексированного и маскированного изображения и генерализацию результата.

Продукт интенсивность вегетации (30 м) генерируется по мультиспектральным данным съемочной системы Landsat-8 на основании красного, ближнего инфракрасного, среднего инфракрасного и теплового спектральных каналов снимка.

Пространственное разрешение: 30 м.
Временное разрешение: 16 дней.

Карты оценки интенсивности вегетации (6.5 м)

Карты интенсивности вегетации (6,5 м) генерируется по мультиспектральным данным съемочной системы RapidEye на основании красного, крайнего красного и ближнего инфракрасного спектральных каналов. В качестве обязательной исходной информации для генерации данного продукта используются пользовательские данные о структуре посевов.

Качественная оценка состояния растительности осуществляется по следующим градациям:

  • открытая почва,
  • слабая интенсивность,
  • средняя интенсивность,
  • хорошая интенсивность
  • очень хорошая интенсивность.

Пространственное разрешение: 6.5 м.

Категория продуктов «Параметры роста растительности»

Основными факторами, влияющим на спектральные характеристики растений являются соотношение пигментов, особенности внутреннего строения листьев, общее содержание влаги. Спектральные характеристики изменяются в зависимости от фазы развития, биологического вида, условий окружающей среды и состояния растений. На уровне растительного покрова идентификация химических составляющих растений представляется сложной задачей, так как отражение сильно зависит от размеров, ориентации листьев, плотности растительности и характеристик среды, таких как тип подстилающей поверхности и угол падения солнечных лучей. Несмотря на это, некоторые биохимические свойства растений могут быть установлены по спектру отражения растительного покрова.

Для оценки состояния растений применяются вегетационные индексы - математические комбинации значений отражения двух или более участков спектра (каналов космического снимка), подобранных для отображения определенных свойств растительности на основе знаний о спектральных особенностях растительного покрова.

Направления использования: Вегетационные индексы являются относительными величинами, коррелирующими с теми или иными параметрами роста растений (хлорофилл, биомасса, листовое покрытие) и могут быть использованы при обнаружении проблемных зон в пределах всего хозяйства и каждого поля в отдельности, а также в качестве исходных параметров в моделях урожайности сельскохозяйственных культур.

Продукты категории «Параметры роста» представляют собой растровые изображения вегетационных индексов и моделируемых показателей, предназначенных для оценки состояния посевов по следующим параметрам:

  • Объем биомассы, прирост биомассы
  • Содержание азота в листьях растений
  • Содержание хлорофилла в листьях растений
  • Интенсивность поглощения фотосинтетически активной радиации
  • Структура растительного покрова (проективное покрытие)
  • Влагосодержание

Все растровые изображения вегетационных индексов генерируются по радиометрически- и атмосферно корректированным данным дистанционного зондирования Земли.

Карты качественной оценки объема биомассы

Нормализованный относительный индекс биомассы NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)

показатель количества фотосинтетически активной биомассы на земной поверхности. Для расчета индекса используются значения спектральной яркости в красном и ближнем инфракрасном диапазонах спектра.

Назначение: Индекс предназначен для обнаружения и оценки интенсивности вегетации растений.

Методика:

Индекс NDVI вычисляется по формуле:
NDVI = (NIR – Red)/(NIR + Red)
где NIR – отражение в ближней инфракрасно области, RED – отражение в красной области спектра.

NDVI рассчитывается по снимкам высокого, среднего и низкого пространственного разрешения, имеющим спектральные каналы в красном (0,55-0,75 мкм) и ближнем инфракрасном диапазоне спектра (0,75-1,0 мкм).

Диапазон значений индекса -1 – 1. Для растительности индекс NDVI принимает положительные значения, чем больше объем фитомассы, тем выше значения индекса.

На значения индекса влияет видовой состав растительности, ее сомкнутость, состояние, экспозиция склонов и угол наклона поверхности, цвет почвы под разреженной растительностью. В случае, если густота растительного покрова более 70 % индекс умеренно чувствителен к изменениям почвенного фона. Если густота растительного покрова меньше 30% и более 80% NDVI применять не стоит.

Авторы метода: впервые описан - Rouse et al. (1973), концепция впервые представлена - Kriegler et al. (1969).

Пространственное разрешение: Карты объема биомассы NDVI в сервисе Геоаналитика.Агро генерируются по данным Landsat-8, Sentinel-2, RapidEye с пространственным разрешением 30, 10 и 6,5 метров соответственно. *

* По запросу карты NDVI могут быть предоставлены и с более высоким пространственным разрешением (до 1.5 м).

Временное разрешение: Определяется периодичностью используемой съемочной системы (1-16 дней).

Карта качественной оценки биомассы растений, пространственное разрешение 6.5 м
Усовершенствованный вегетационный индекс (Enhanced Vegetation Index, EVI)

улучшенный индекс биомассы растений, представляющий собой модификацию нормализованного относительного индекса растительности NDVI, при оценке состояния растений имеет преимущества, поскольку влияние почвы и атмосферы в значениях данного индекса минимизировано.

Направление использования: Индекс позволяет оценивать состояние растений, как в условиях густого растительного покрова, так и в условиях разреженной растительности.

Методика:

Индекс EVI вычисляется по формуле:
EVI = (NIR – Red)/(NIR + C1*Red-C2*BLUE+L)*(1+L)
где Blue – отражение в синей области спектра, Red – отражение в красной области,NIR – отражение в ближней инфракрасной области.

Коэффициенты C1, C2 и L эмпирически установлены как равные 6.0, 7.5, и 1.0 соответственно (Huete и др., 1997). Индекс может принимать значения от –1 до 1. Для зеленой растительности обычны значения от 0.2 до 0.8

Авторы метода: Rouse J.W. и др., 1973 Tucker C.J., 1979 Jackson R.D. и др., 1983 Kriegler F.J. и др., 1969 Sellers P.J., 1985 Huete A.R. и др., 1997

Пространственное разрешение: Карты объема биомассы EVI в сервисе Геоаналитика.Агро генерируются по данным Landsat-8 и RapidEye с пространственным разрешением 30 и 6.5 метров соответственно.

Временное разрешение: по данным Landsat – 16 дней, по данным RapidEye – до 1 суток.

Карты прироста биомассы

Продукт прироста биомассы представляет собой моделируемые биогеофизические данные общего прироста биомассы, выраженные в килограммах сухого вещества на гектар в день. Продукт характеризует темпы роста растительности на глобальном уровне.

Направления использования: обнаружение аномальных зон вегетации, агрометеорологические модели, прогнозирование урожайности.

Методика:

Прирост биомассы является разницей между количеством органического вещества, производимого в процессе фотосинтеза (валовой первичной продукцией, Gross Primary Productivity) и количеством органического вещества, затраченного на дыхание растений; напрямую связан с чистой первичной продукцией (Net Primary Productivity).

В качестве исходных данных модели используются метеорологические данные (приходящая коротковолновая солнечная радиация) и количество поглощённой синтетически активной радиации, рассчитываемой по десятидневным композитам атмосферно корректированных снимков Proba-V. В модель вносятся поправки на температурный режим и концентрацию оксида углерода, влияющие на активность фотосинтеза.

Единицы измерения: кг/га/день.

Авторы метода: Else Swinnen, Roel Van Hools , Herman Eerens (2015) Algorithm Theoretical Basis document: Dry Matter Productivity, Issue I2.00.

Пространственное разрешение продукта: 1000 м.

Временное разрешение: Продукт предоставляется раз в декаду (10 дней).

Источник: http://land.copernicus.eu/global/products/dmp

Поставщик данных: European Space Agency (Европейское космическое агентство)

Карты содержания азота в листьях растений

Зеленый нормализованный разностный вегетационный индекс (Green Normalized Difference Vegetation Index, GNDVI))

показатель фотосинтетической активности растительного покрова, наиболее часто используемый при оценке влагосодержания и концентраций азота в листьях растений. GNDVI более чувствителен к концентрациям хлорофилла a по сравнению с индексом NDVI.

Назначение: Индекс применим при оценке угнетенной и стареющей растительности. Эффективен при оценке содержания азота в листьях растений по мультиспектральным данным, у которых отсутствует крайний красный канал.

Методика:

Индекс GNDVI вычисляется по формуле:
GNDVI = (NIR – green)/(NIR + green)
где NIR – отражение в ближней инфракрасно области, GREEN – отражение в зеленой области.

Диапазон значений индекса -1 – 1.

Авторы метода: Gitelson, Merzlyak, 1996

Пространственное разрешение: Карты качественной оценки содержания азота в листьях растений GNDVI в сервисе Геоаналитика.Агро генерируются по данным Landsat с пространственным разрешением 30 метров.

Временное разрешение: 16 суток.

Нормализованный разностный Red Edge индекс (Normalized Difference Red Edge Index, NDRE)

показатель фотосинтетической активности растительного покрова, используемый для оценки концентраций азота в листьях растений с использованием ближнего инфракрасного (750-1000 нм) и крайнего красного (690 – 730 нм) каналов.

Назначение: Индекс применим при оценке угнетенной и стареющей растительности. Эффективен при оценке содержания азота в листьях растений по мультиспектральным данным, у которых есть крайний красный и ближний инфракрасный спектральные каналы.

Методика:

Индекс NDRE вычисляется по формуле:
NDRE = (NIR – RedEdge)/(NIR + RedEdge)
где NIR – отражение в ближней инфракрасно области, RedEdge – отражение в крайней красной области.

Диапазон значений индекса -1 – 1. Для растительности индекс NDRE принимает положительные значения, чем выше содержание азота в листьях растений, тем больше значения индекса.

Авторы метода: Barnes et al., 2000

Пространственное разрешение: Карты качественной оценки содержания азота в листьях растений NDRE в сервисе Геоаналитика.Агро генерируются по данным Sentinel-2 и RapidEye с пространственным разрешением 10 и 6.5 метров соответственно. Временное разрешение NDRE по данным Sentinel-2 - 10 дней, по данным RapidEye – до 1 дня.

Карты содержания азота в листьях растений 6.5 м

Карты содержания хлорофилла в листьях растений

Относительный индекс хлорофилла (Green chlorophyll index, ClGreen)

показатель фотосинтетической активности растительного покрова, наиболее часто используемый при оценке содержания хлорофилла a и b в листьях растений по мультиспектральным данным ДЗЗ у которых отсутствует крайний красный канал.

Методика:

Индекс ClGreen вычисляется по формуле:
ClGreen =NIR/GREEN – 1
где GREEN – отражение в зеленой области спектра, NIR– отражение в ближней инфракрасной области спектра

Чем больше содержание хлорофилла в листьях растений, тем выше значения индекса.

Авторы метода: Gitelson et al. (2005)

Пространственное разрешение: Карты качественной оценки содержания хлорофилла в листьях растений Clgreen в сервисе Геоаналитика.Агро генерируются по данным Landsat-8, Sentinel-2 и RapidEye с пространственным разрешением 30, 10 и 6.5 метров соответственно.

Временное разрешение: Определяется периодичностью используемой съемочной системы (1-16 дней).

Индекс хлорофилла MCARI/OSAVI (отношение Modified chlorophyll absorption ratio index, MCARI к Optimized Soil Adjusted Vegetation Index, OSAVI)

показатель фотосинтетической активности растительного покрова, используемый при оценке содержания хлорофилла a и b в листьях растений. Преимущество данного индекса - минимизация влияния подстилающей не вегетирующей поверхности на значение индекса.

Назначение: оценка содержания хлорофилла a и b в листьях растений с использованием космических снимков, имеющих крайний красный канал.

Методика:

Индекс MCARI/OSAVI вычисляется по формуле:

Чем выше содержание хлорофилла в листьях растений, тем выше значения индекса. ё

Авторы метода: Daughtry et al. (2000)

Пространственное разрешение: Карты качественной оценки содержания хлорофилла в листьях растений MCARI/OSAVI в сервисе Геоаналитика.Агро генерируются по данным Sentinel-2 и RapidEye с пространственным разрешением 10 и 6.5 метров соответственно.

Определяется периодичностью используемой съемочной системы (1-10 дней).

Карты содержания хлорофилла в листьях растений 6.5 м
Карты интенсивности поглощения фотосинтетически активной радиации

Поглощаемая растениями энергия света расходуется на фотосинтез, , синтез хлорофилла, а часть энергии идет на нагрев и переизлучение. Свет с разной частотой излучения по-разному влияет на рост, развитие растений и фотосинтез. Фотосинтетически активная радиация (ФАР), часть коротковолновой, или интегральной солнечной радиации (ИР) в диапазоне длин волн 380—710 нм, имеющая наибольшее значение для физиологических процессов растений; оказывающая фотосинтетический, фото-морфогенетический и тепловой эффекты.

Эффективность использования ФАР единицей площади агроценоза оценивается по доле ФАР, поглощаемой растениями.

Назначение: обнаружение аномальных зон вегетации, оценка состояния и подверженности стрессу.

Методика:

Продукт Fraction of Photosynthetically Active Radiation (FPAR) позволяет оценить долю радиации в «фотосинтетически активном» диапазоне волн (380—710 нм), поглощаемую растительным покровом.

Продукт FPAR (MODIS) - данные предоставляемые Геологической службой США (USGS) и Национальным управлением по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA).

Для создания продукта интенсивности поглощения фотосинтетически активной радиации (FPAR) используется 7 спектральных зон съёмки данных спутниковых систем MODIS Terra и Aqua, прошедших атмосферную коррекцию (648 нм, 858 нм, 470 нм, 555 нм, 1240 нм и 2130 нм) – продукт (MOD09), при создании продукта учитывается карта типов земной поверхности (используется производный продукт данных MODIS - MOD12) и дополнительная наземная информация.

Авторы метода: Steve W. Running (Team Member) Ranga B. Myneni (Team Member) Ramakrishna Nemani (Associate Member) Joseph M. Glassy (Software Engineer)

Пространственное разрешение: 1000 м

Временное разрешение: 4-8 дней

Карты содержания влаги в почве и листьях растений

Нормализованный разностный водный индекс (Normalized difference Water index, NDWI)

показатель содержания влаги в почве и листьях растений. Для расчета индекса используются значения спектральной яркости в зеленом и среднем инфракрасном диапазонах спектра.

Назначение: оценка неоднородности степени увлажнения растительности и почв по данным ДЗЗ у которых отсутствует средний инфракрасный канал.

Методика:

Индекс NDWI вычисляется по формуле:
NDWI = (GREEN – NIR)/(GREEN + NIR)
где GREEN – отражение в зеленой области, NIR – отражение в ближней инфракрасной области спектра

Диапазон значений индекса -1 – 1.

Авторы метода: McFeeters, 1996

Пространственное разрешение: Карты качественной оценки содержания влаги в почве и листьях растений NDWI в сервисе Геоаналитика.Агро генерируются по данным RapidEye с пространственным разрешением 6.5 метров.

Временное разрешение: до 1 суток.

Нормализованный разностный индекс влажности (Normalized difference moisture index, NDMI)

показатель содержания влаги в почве и листьях растений. Для расчета индекса используются значения спектральной яркости в ближнем инфракрасном и среднем инфракрасном диапазонах спектра. Данный индекс более чувствителен к содержанию влаги в почве и листьях растений по сравнению с индексом NDWI за счет использования среднего инфракрасного канала.

Назначение: оценка неоднородности степени увлажнения растительности и почв.

Методика:

Индекс NDMI вычисляется по формуле:
NDMI = (NIR – SWIR)/(NIR + SWIR)
где NIR – отражение в ближней инфракрасно области, SWIR – отражение в средней инфракрасной области спектра.

Авторы метода: Gao B.C.,1995

Пространственное разрешение: Карты качественной оценки содержания влаги в почве и листьях растений NDMI в сервисе Геоаналитика.Агро генерируются по данным Landsat-8 и Sentinel-2 с пространственным разрешением 30 и 10 метров соответственно.

Временное разрешение: Определяется периодичностью используемой съемочной системы - 16 дней для продуктов, полученных по данным Landsat-8 и 10 дней для продуктов, полученных по данным Sentinel-2.

Карты проективного покрытия растительности

Для оценки проективного покрытия в сервисе Геоаналитика.Агро используется индекс листовой поверхности. Индекс листовой поверхности ( Leaf Area Index, LAI) - показатель, характеризующий степень проективного покрытия почвы растительностью, а также способность растений поглощать солнечную радиацию, необходимую для формирования биомассы, кроме того данный индекс позволяет оценивать объем эвапотранспирации.

В сервисе Геоаналитика.Агро карты структуры растительного покрова предоставляются в виде двух продуктов: по данным MODIS с пространственным разрешением 1000м, по данным RapidEye с пространственным разрешением 6,5 м.

Направления использования: оценка состояния культур, в качестве одного из параметров модели при прогнозировании урожайности.

Индекс листовой поверхности LAI (MODIS)

Методика:

Продукт LAI (MODIS) – данные, предоставляемые Геологической службой США (USGS) и Национальным управлением по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA).

Для создания продукта LAI (MCD15A3) используется 7 спектральных зон съёмки данных MODIS Terra и MODIS Aqua , прошедших атмосферную коррекцию (648 нм, 858 нм, 470 нм, 555 нм, 1240 нм и 2130 нм) – продукт (MOD09), учитывается карта типов земной поверхности (производный продукт данных MODIS - MOD12).

Авторы метода: Steve W. Running, Ranga B. Myneni, Ramakrishna Nemani, Joseph M. Glassy

Пространственное разрешение: 1000 м
Временное разрешение: 4-8 дней

Индекс листовой поверхности LAI (RapidEye)

Методика:

Для оценки LAI площади листовой поверхности (с одной стороны листа) на единицу площади территории для сельскохозяйственных культур и травянистой растительности с помощью данных RapidEye используется эмпирическое соотношение, связывающие LAI и NDVI:
LAI=(0.108×NDVI-0.009)×(1+38.859×Exp(0.667×NDVI))
где NDVI – нормализованный относительный индекс биомассы.

Диапазон значений индекса 0 – 8. Для растительности индекс LAI принимает положительные значения, чем больше проективное покрытие растений, тем выше значения индекса.

Пространственное разрешение: Карты структуры растительного покрова (LAI) в сервисе Геоаналитика.Агро генерируются по данным RapidEye с пространственным разрешением 6.5 метров.

Временное разрешение: до 1 суток.

Авторы метода: Sang‐Il Na, Suk Young Hong, Yi‐Hyun Kim, Kyoung‐Do Lee, So‐Young Jang

Карта проективного покрытия растительности, пространственное разрешение 6.5 м

Категория продуктов «Мониторинг земледелия»

Управление сельскохозяйственным производством на различных уровнях требует наличия объективной и регулярно обновляемой информации.

Использование серий разновременных космических снимков в течение вегетационного сезона и в период проведения уборочных работ, с привлечением агрономических и земельно-кадастровых данных позволяет осуществлять контроль структуры посевных площадей, проводить оперативный мониторинг хода уборки урожая.

Продукты категории Мониторинг земледелия:

  • Карты структуры посевов
  • Серии карт «Уборка урожая»

Карта структуры посевов

  • карта посевов сельскохозяйственных культур (яровые, озимые, пропашные, травы)

Временное разрешение: раз в сезон
Пространственное разрешение: 6,5, 10, 30 м (в зависимости от съемочной системы)

Серии карт «Уборка урожая»

  • серии разновременных карт интенсивности вегетации на полях в период проведения уборочных работ, создаваемые по разновременным данным ДЗЗ.
  • cерии разновременных карт доли убранных площадей в пределах сельскохозяйственных угодий

Временное разрешение: 1 день и более
Пространственное разрешение: 6,5, 10, 30 м (в зависимости от съемочной системы)

В качестве дополнительной исходной информации для создания перечисленных выше продуктов используются векторные границы угодий и карты типов землепользования, предоставляемые пользователем.