Оценка возможности определения продуктивности и видового состава агроценозов на основе наземных и спутниковых данных

Использование космических средств и технологий для мониторинга окружающей природной среды

УДК 528.88:633.1

И. Ю. Ботвич, А. Ф. Сидько Институт биофизики Сибирского отделения Российской академии наук, Россия, Красноярск

А. П. Шевырногов, Т. И. Письман Сибирский федеральный университет, Россия, Красноярск

ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОДУКТИВНОСТИ И ВИДОВОГО СОСТАВА АГРОЦЕНОЗОВ НА ОСНОВЕ НАЗЕМНЫХ И СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ

Представлена новая методика оценки урожайности посевов сельскохозяйственных культур на основе использования хлорофилльного фотосинтетического потенциала (ХФСП), вычисляемого по спутниковым данным. Проведено изучение ХФСП сельскохозяйственных культур в течение вегетационного периода по спутниковым данным среднего и высокого пространственного разрешения (Тегга/МОБ18 и Landsat 7 ЕТМ+). Определена степень взаимосвязи ХФСП и урожайности культур. Полученные спутниковые данные хорошо согласуются с наземными наблюдениями.

Важнейшими задачами спутникового мониторинга растительных покровов суши являются идентификация сельскохозяйственных угодий, определение их видового состава и морфофизиологических характеристик растений. Съемки из космоса дают возможность не только улучшить сбор сельскохозяйственной статистики, повышая точность, однородность, объективность и частоту наблюдений, но и существенно усовершенствовать методы оперативного наблюдения, контроля за состоянием посевов и прогноза урожая [1; 2].

Представлены результаты оценки возможности определения урожайности и видового состава посевов сельскохозяйственных культур на основе изучения хлорофилльного фотосинтетического потенциала (ХФСП), рассчитанного по спутниковым данным.

При разработке метода расчета значений ХФСП по спутниковой информации учитывались особенности расчета ХФСП (S) по наземным спектрофотометриче-ским данным [3], а также особенности спектральных диапазонов каждого из спутников (Landsat 7 ETM+ и Terra/MODIS). В результате было установлено, что для расчета параметра S необходимо определить площадь треугольника, координатами вершин которого являются значения спектрального отражения в зеленом, красном и ближнем инфракрасном каналах и средние значения длин волн в соответствующих каналах.

Площадь треугольника вычисляется с использованием геометрических свойств векторного произведения по формуле

S = 1(12 -1 Mr, - r ) + (1з -l Mr - r )|/2,

где Xi - длина волны; ri - значение спектрального отражения; i = 1, 2, 3.

При расчете ХФСП информации, полученной со спутника Terra/MODIS, используются данные зеленого (545.565 нм), красного (620...670 нм) и ближнего инфракрасного (841.876 нм) каналов; со спутника Landsat 7 ETM+ - используются данные зеленого (525.625 нм), красного (630.690 нм) и ближнего инфракрасного (750.900 нм) каналов.

В качестве тестовых участков выбраны поля, засеянные пшеницей (Triticum aestivum L.), гречихой (Fagopyrum esculentum) и овсом (Avena sativa L.). По-

севы пшеницы и гречихи расположены на территории Минусинского района Красноярского края, посевы овса - на территории Алтайского района республики Хакасия. Выбор этих объектов обусловлен тем, что культуры пшеницы, гречихи и овса являются основными культурами, высеваемыми и культивируемыми на большей территории нашей страны [4].

В результате проведенных исследований было установлено, что величина значений ХФСП (по данным спутниковой информации Тегга/МОБШ) отражает степень засоренности культур на территории Красноярского края и республики Хакасия; величина значений ХФСП (по данным ЬаМ8а1 7 ЕТМ+) является индикатором урожайности сельскохозяйственных культур на исследуемых территориях. Установлено также существование возможности разделения посевов по видовому составу с помощью величины хлорофилль-ного фотосинтетического потенциала на основе спутниковой информации ЬаМ8а1 7 ЕТМ+.

Библиографические ссылки

1. Классификация некоторых типов сельскохозяйственных посевов в южных регионах России по спутниковым данным МоШб / С. А. Барталев, Е. А. Лупян, И. А. Нейштадт, И. Ю. Савин // Исслед. Земли из космоса. 2006. № 3. С. 68-75.

2. Султангазин У. М., Муратова Н. Р., Терехов А. Г. Использование космического мониторинга в планировании и прогнозировании параметров зернового производства // Соврем. пробл. дистанц. зондирования Земли из космоса: физ. основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов / под ред. Е. А. Лупян, О. Ю. Лавровой. М. : Полиграфсервис, 2004. С. 291-297.

3. Сидько А. Ф. Дистанционный метод определения хлорофилльного фотосинтетического потенциала посевов сельскохозяйственных культур на примере пшеницы, ячменя и овса // Изв. АН. Сер. биол. 2004. № 5. С. 547-555.

4. Сезонная динамика продуктивности агроцено-зов юга Минусинской котловины / Е. Ю. Жукова, А. П. Шевырногов, В. М. Жукова и др. // Вестник Том. гос. ун-та. 2009. № 323. С. 354-357.

Решетневскце чтения

I. Yu. Botvich, A. F. Sidko Institute of Biophysics of Russian Sciences Academy, Siberian Branch, Russia, Krasnoyarsk

A. P. Shevyrnogov, T. I. Pisman Siberian Federal University, Russia, Krasnoyarsk

ESTIMATION OF THE POSSIBILITY OF AGROPHYTOCENOSIS PRODUCTIVITY AND BIODIVERSITY PROGNOSIS ON THE BASE OF FIELD INVESTIGATION AND SATELLITE MONITORING

Potential productivity of agricultural crops can be evaluated using a new method based on chlorophyll photosynthetic potential (CPSP) derived from satellite information. CPSPs of the crops have been studied by medium and high spatial resolution satellite data (MODIS/Terra and Landsat 7 ETM+). CPSP and crop productivity have been found to be interrelated. The obtained satellite evaluations are in good agreement with the ground-truth observation data.

© BOTBHH H. ro., ffleBLipHoroB A. n., CHABKO A. O., nnctMaH T. H., 2011

УДК 621.396.91/.96

И. Г. Елизарьева, Л. А. Семенова

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

КОСМИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ КАК НЕОБХОДИМОСТЬ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПРОГНОЗОВ

Изложены проблемы космического мониторинга России, описано состояние спутниковой группировки и зависимость от нее точности прогнозов погоды; представлены пути решения данных проблем.

Космические технологии применяются для решения комплекса вопросов. Спутниковые данные используются в метеорологии, геологоразведке, землепользовании; применяются при контроле за состоянием лесов (что особенно важно в летний период), сельхозугодий, ледников, атомных станций, территорий с активной нефтедобывающей инфраструктурой; при передвижении экологически опасных грузов.

Изображения земной поверхности делаются с помощью оптической или радиолокационной аппаратуры, установленной на космических аппаратах (КА). Эти КА запускаются обычно на низкие полярные орбиты высотой от 500 до 1 000 км или на геостационарные орбиты высотой около 36 тыс. км (здесь обычно размещены спутники с аппаратурой для обзорных метеонаблюдений видимой поверхности Земли). На сегодняшний день крупнейшая в мире группировка спутников дистанционного зондирования Земли, состоящая из восьми аппаратов, принадлежит Индии; у России - два КА. Неудивительно, что Россия является крупнейшим покупателем снимков земной поверхности, полученных с индийских спутников [1].

Космический мониторинг имеет ряд преимуществ, по сравнению с авиаразведкой: высокую оперативность, большую площадь охвата земной поверхности и меньшие операционные расходы. На охраняемой

территории спутниковые данные служат существенным дополнением к традиционным методам обнаружения, а на неохраняемой - единственным средством мониторинга и оценки последствий, в частности, лесных пожаров.

Мониторинг окружающей среды необходим для Росгидромета. Точность прогноза погоды зависит от информации, которая на 90 % использует данные с зарубежных КА, касающиеся только территории России. Но для более точного прогноза необходимы данные о состоянии атмосферы над территориями сопредельных государств, а также о формировании воздушных потоков всего земного шара.

России, чтобы не зависеть от зарубежной спутниковой информации, необходимо иметь национальную группировку, состоящую из 13 КА. Минимум для решения задачи повышения точности прогноза погоды -это три полярно-орбитальных и три геостационарных КА.

Библиографическая ссылка

1. Крупнейшим покупателем индийских снимков из космоса стала Россия. [Электронный ресурс]. 25.08.2010. URL: http//www.i-mash.ru/ (дата обращения: 11.09.2011).