Modelling of soybean vegetation cycles in the southern part of the Far East based on optical and radar satellite imagery | Моделирование вегетационных циклов сои в южной части Дальнего Востока на основе оптических и радарных спутниковых изображений

Modelling of soybean vegetation cycles in the southern part of the Far East based on optical and radar satellite imagery | Моделирование вегетационных циклов сои в южной части Дальнего Востока на основе оптических и радарных спутниковых изображений

2023

Stepanov, A.S. | Dubrovin, K.N.

English. The research aimed to build models of the vegetation development for soybean crops cultivated in the Far East based on data from remote sensing of the Earth from space. To achieve this goal, we considered optical and radar images obtained from the Sentinel-1, Sentinel-2 satellites, as well as the MODIS spectroradiometer for arable lands of the Khabarovsk Territory (Khabarovsk District) and the Amur Region (Arkharinsk, Ivanovsky and Oktyabrsky Districts) in 2021. For individual fields with soybean, pixel by pixel, time series of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Dual polarimetric Radar Vegetation Index (DpRVI) were formed (from April to October 2021), and their characteristics were assessed depending on the fields' geographic location. Soybean NDVI seasonal time series fitting study was performed using Fourier transform, double logistic function, Gaussian function, double Gaussian function and double sine function. The average approximation error ranged from 7 to 15%, depending on the type of function. The average values of extremes and the average statistical day of the onset of the maximum of the approximated time series were calculated. The seasonal patterns of NDVI and DpRVI for soybeans were similar in different regions of the southern part of the Far East. At the same time, they differ significantly from the seasonal patterns of other agricultural crops in the macroregion. The generated time series can be used to identify, clarify the boundaries of individual fields, control the soybean crop rotation. To approximate the NDVI seasonal variation curves, the best results were obtained by using the Fourier transform and the double logistic function, the error was 6.99 and 7.61%, respectively.

Show more [+]

Less [-]

Russian. Исследования проводили с целью построения моделей вегетационного развития сои на Дальнем Востоке на основе данных дистанционного зондирования Земли из космоса. Для достижения поставленной цели рассматривали оптические и радарные изображения, полученные со спутников Sentinel-1, Sentinel-2, а также спектрорадиометра MODIS для пахотных земель Хабаровского края (Хабаровский район) и Амурской области (Архаринский, Ивановский и Октябрьский районы) в 2021 г. Для отдельных полей с соей, попиксельно, были сформированы временные ряды Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) и Dual polarimetric Radar Vegetation Index (DpRVI) (в период с апреля по октябрь 2021 г.), а также проведена оценка их характеристик в зависимости от географического расположения полей. Исследование по аппроксимации временных рядов сезонного хода NDVI для сои проводили с использованием преобразования Фурье, двойной логистической функции, функции Гаусса, двойной функции Гаусса и двойной синусоидальной функции. Средняя ошибка аппроксимации находилась в диапазоне от 7 до 15% в зависимости от типа функции. Рассчитывали средние значения экстремумов и среднестатистический день наступления максимума аппроксимированных временных рядов. Графики сезонного хода NDVI и DpRVI для сои были схожими в разных районах южной части Дальнего Востока. При этом они существенно отличаются от графиков сезонного хода прочих сельхозкультур макрорегиона. Сформированные временные ряды могут быть использованы для идентификации, уточнения границ отдельных полей, контролирования севооборота сои. Для аппроксимации кривых сезонного хода NDVI наилучшие результаты обеспечило использование преобразования Фурье и двойной логистической функции – ошибка составила соответственно 6,99 и 7,61%.

Show more [+]

Less [-]

Bibliographic information

Достижения науки и техники АПК | Achievements of Science and Technology in Agribusiness

Issue

6

ISSN

0235-2451

Other Subjects

Teledetection; Variation saisonniere; Teledeteccion; Federacion de rusia; Index de vegetation; Federation de russie; Agriculture de precision; Variacion estacional; Agricultura de precision; Indice de vegetacion