Методы дистанционного зондирования Земли в изучении проективного покрытия растительности залежных земель

DOI: 10.35595/2414-9179-2021-1-27-418-431

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторе

А.О. Полетаев

Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Институт наук о Земле,
ул. Победы, д. 85, 308015, Белгород, Россия;
E-mail: poletaev@bsu.edu.ru

Аннотация

В статье рассмотрены методы изучения проективного покрытия растительности (FVC). Исследована возможность использования для этой задачи снимков со спутника Sentinel-2 и описана методика получения растра проективного покрытия растительности.

Представлены фрагменты классифицированных растров, созданных путем интерполяции точек, полученных из растров проективного покрытия растительности на территорию изучения за 2018–2020 гг. Показана динамика показателя FVC за 2018–2020 гг., определено варьирование максимальных, средних и минимальных величин за указанный период. Проведено сопоставление максимальных, минимальных и средних значений проективного покрытия растительности с величинами сумм осадков по данным архива погоды за периоды между использованными спутниковыми снимками. Проведен корреляционный анализ между значениями показателя FVC (максимальными, средними, минимальными) и суммами осадков, показавший слабую взаимосвязь между данными величинами. Рассчитаны суммы значений среднесуточной испаряемости за периоды между использованными спутниковыми снимками, определены значения баланса между суммами осадков и суммами значений среднесуточной испаряемости. Сопоставлены графики изменения баланса между суммами осадков и суммами значений среднесуточной испаряемости с графиками изменения FVC максимального, минимального и среднего. Выявлено, что максимальные значения баланса предшествуют во времени максимальным значениям FVC и минимальные значения баланса совпадают во времени с минимальными значениями FVC или предшествуют им. Показан пример пространственной взаимосвязи между повышенными, по сравнению с окружающим фоном, значениями FVC растра проективного покрытия растительности и курганами, выделенными по карте высот, полученной с помощью БПЛА.

Ключ. слова

проективное покрытие растительности, залежные земли, Sentinel-2, среднесуточная испаряемость

Список литературы

  1. Бузук Г.Н., Созинов О.В. Методы учета проективного покрытия растений: сравнительная оценка с использованием фотоплощадок. Известия Самарского научного центра Российской академии наук, 2014. Т. 16. № 5 (5). C. 1644–1649.
  2. Караев А.И., Сушко С.Л., Горбач Н.М. Расчетный метод определения режимов орошения с использованием климатических показателей. MOTROL. Commission of Motorization and Energetics in Agriculture, 2015. Т. 17. № 9. С. 9–12.
  3. Николаева Т.Г., Григорьян Б.Р., Сунгатуллина Л.М. Сохранение биоразнообразия и почвенного плодородия — основа устойчивого развития органического сельского хозяйства. Ученые записки Казанского университета. Серия Естественные науки, 2011. Т. 153. № 1. С. 136–151.
  4. Смекалова Т.Н. Памятники эпохи бронзы и раннего железного века на полуострове Тарханкут: Каталог. Симферополь: Доля, 2010. 204 с.
  5. Смекалова Т.Н., Волошинов А.А., Гарипов А.С. Дистанционные и геофизические методы в изучении системы расселения, пространственной структуры и хозяйственных типов позднескифских поселений Юго-Западного Крыма. Stratum plus, 2016. № 4. С. 269–298.
  6. Терехин Э.А. Сезонная динамика проективного покрытия растительности агроэкосистем на основе спектральной спутниковой информации. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2019. Т. 16. № 4. С. 111–123. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-4-111-123.
  7. Шевченко Е.Н., Кузнецов А.Н., Кириллова Н.А. Залежные земли как способ сохранения биоразнообразия степных фитоценозов. Материалы IX Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы экологии», Гродно, 23–25 октября 2013 г. С. 60–62.
  8. Gao L., Wang X., Johnson B.A., Tian Q., Wang Y., Verrelst J., Mu X., Gu X. Remote sensing algorithms for estimation of fractional vegetation cover using pure vegetation index values: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2020. V. 159. P. 364–377. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2019.11.018.
  9. Kim J., Kang S., Seo B., Narantsetseg A., Han Y. Estimating fractional green vegetation cover of Mongolian grasslands using digital camera images and MODIS satellite vegetation indices. GIScience & Remote Sensing, 2020. V. 57. No. 1. P. 49–59. DOI: 10.1080/15481603.2019.1662166.
  10. Lisetskii F.N., Marinina О.А., Poletaev А.О., Zelenskaya Е.Ya. Comparative evaluation of pollution by heavy metals of ploughed and fallow land at various duration of agropedogenesis. Journal of Agriculture and Environment, 2020. No. 3 (15). P. 1–6. DOI: 10.23649/jae.2020.3.15.2.
  11. Lisetskii F.N., Marininа O.A., Jakuschenko D.G. A new approach to dating the fallow lands in old-cultivated areas of the steppe zone. Research Journal of pharmaceutical, biological and chemical sciences, 2014. V. 5. No. 6. P. 1325–1330.
  12. Melville B., Fisher A., Lucieer A. Ultra-high spatial resolution fractional vegetation cover from unmanned aerial multispectral imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2019. V. 78. P. 14–24. DOI: 10.1016/j.jag.2019.01.013.
  13. Sankey T.T., McVay J., Swetnam T.L., McClaran M.P., Heilman P., Nichols M. UAV hyperspectral and lidar data and their fusion for arid and semi‐arid land vegetation monitoring. Remote Sensing in Ecology and Conservation, 2018. V. 4. No. 1. P. 20–33. DOI: 10.1002/rse2.44.
  14. Vermeulen L.M., Munch Z., Palmer A. Fractional vegetation cover estimation in southern African rangelands using spectral mixture analysis and Google Earth Engine. Computers and Electronics in Agriculture, 2021. V. 182. P. 105980. DOI: 10.1016/j.compag.2020.105980.
  15. Wang B., Jia K., Liang S., Xie X., Wei X., Zhao X., Yao Y., Zhang X. Assessment of Sentinel-2 MSI spectral band reflectances for estimating fractional vegetation cover. Remote Sensing, 2018. V. 10. No. 12. P. 1927. DOI: 10.3390/rs10121927.

Для цитирования: Полетаев А.О. Методы дистанционного зондирования Земли в изучении проективного покрытия растительности залежных земель. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 1. С. 418–431 DOI: 10.35595/2414-9179-2021-1-27-418-431

For citation: Poletaev A.O. Remote sensing methods in the study of fractional vegetation cover of fallow lands. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2021. V. 27. Part 1. P. 418–431. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-1-27-418-431 (in Russian)