Марийский институт переподготовки кадров агробизнеса
Навигация

Календарь событий

Июль 2024
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30 31 1 2 3 4

QR-код сайта:

Марийский институт переподготовки кадров агробизнеса

Документы

Устав института (скачать)

Приложение (скачать)

Лицензия на осуществление образовательной деятельности
 

Методы оценки вегетационных индексов растительного покрова

16.07.2021

Характерным свойством растительности является спектральная отражательная способность, определяемая специфическими характеристиками отражения солнечного излучения в разных диапазонах электромагнитного спектра (ЭМ), зависящими от состояния растений. Закономерности, связывающие структуру и состояние растительного покрова с ее отражательными способностями, позволяют использовать результаты ДЗЗ для идентификации типов землепользования, а также видов и состояния растительности.

За последние годы разработано и используется на практике около 200 так называемых вегетационных индексов (ВИ), которые позволяют связать характерные особенности почвенного покрова, а также роста и развития растительного покрова (в частности, посевов сельскохозяйственных культур) с результатами ДЗЗ в видимом и инфракрасном диапазонах ЭМ спектра.

Расчет большей части вегетационных индексов базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от прочих факторов) участках кривой спектральной отражательной способности растений. На красную зону спектра (0,62-0,75 мкм) приходится максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом, а на ближнюю инфракрасную зону (0,75-1,3 мкм) - максимальное отражение энергии клеточной структурой листа, т.е. высокая фотосинтетическая активность (связанная, как правило, с большой фитомассой растительности) ведет к более низким значениям коэффициентов отражения в красной зоне спектра и большим значениям в ближней инфракрасной. Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять растительность от прочих природных объектов.

Вегетационный индекс - это показатель, рассчитываемый в результате операций с разными спектральными диапазонами (каналами) ДДЗ, и имеющий отношение к параметрам растительности в данном пикселе снимка. Эффективность ВИ определяется особенностями отражения; эти индексы выведены главным образом эмпирически. Преимуществом вегетационных индексов являются легкость их получения и широкий диапазон решаемых с их помощью задач.

Почти все распространенные вегетационные индексы используют только соотношение красного-ближнего инфракрасного каналов, предполагая, что в ближней инфракрасной области лежит линия открытой почвы. Подразумевается, что эта линия означает нулевое количество растительности [31, 32].

Существует значительное разнообразие вегетационных индексов. Примерами индексов, которые измеряют наклон линий между точкой конвергенции и точкой RED-NIR соотношения в пикселе, являются NDVI, SAVI и RVI. Примерами индексов, которые измеряют перпендикулярное расстояние от почвенной линии до точки RED-NIR в пикселе, являются индексы PVI, WDVI и DVI.

При всем разнообразии большей частью вегетационные индексы работают плохо для территорий с разреженным растительным покровом. Если растительный покров скудный, то спектр снимка в основном зависит от почвы. Почвы могут сильно различаться по отражению, даже если для анализа используются очень широкие спектральные диапазоны. Исследования показали, что почвенный фон сильно влияет на индексы: если он яркий, то значение индекса будет меньше, если темный - больше. Многие фоновые материалы (почва, камни, растительная подстилка) сильно варьируют в красном- ближнем инфракрасном диапазоне, и это может сильно изменить индекс. Для устранения этих проблем эффективно применение анализа спектральных смесей.

Для определенных ВИ существуют свои пороги чувствительности к разреженности растительности (например, нецелесообразно применение индексов RVI, NDVI, IPVI, DVI при растительном покрове менее 30%, SAVI, MSAVI1, MSAVI2, PVI, WDVI, GVI - менее 15% [31]).

Практическое применение нашли 27 вегетационных индексов, основными из которых являются индексы первой группы, определяемые по степени поглощения и отражения широких полос света в ближней инфракрасной области спектра: NDVI, SRI, EVI, ARVI, SGI [33].

Индексы этой группы отражают общее количество растительности и используются для оценки ее состояния при решении широкого круга задач. Они суммируют и отражают обобщенные параметры таких показателей, как содержание хлорофилла, площадь листовой поверхности, сомкнутость и структура растительного покрова. Вегетационные индексы этой группы хорошо коррелируют с индексом фотосинтетически активной радиации (ФАР) и индексом листовой поверхности. Их можно определить, используя мультиспектральные аэрокосмические аппараты, имеющие спектральные каналы в красной (0,60-0,75 мкм) и ближней инфракрасной (0,75-1,3 мкм) зонах, способные передавать снимки высокого и среднего разрешения. Основное назначение этих индексов - картирование растительного покрова, выявление площадей покрытых и не покрытых растительностью, оценка и мониторинг состояния растительного покрова, оценка продуктивности и урожайности.

Разработаны также ВИ «зелености» (NDVI, MRESRI, VOG1 и др.), которые дают представление об общем количестве и состоянии растительности на поверхности земли. Отличие в том, что для расчетов этих индексов учитывается степень отражения световых волн на участке спектра от 0,690 до 0,750 мкм, т. е. рассматривается область ближнего инфракрасного склона спектральной кривой растительности.

Использование значений коэффициентов отражения в узких спектральных зонах позволяет с помощью индексов фиксировать даже небольшие изменения состояния растительности. Расчет индексов возможен только по гиперспектральным аэрокосмическим снимкам.

Кроме этого, разработаны ВИ для оценки эффективности использования световой энергии, поглощения азота и синтеза основных органических веществ в растениях, контроля обеспеченности растений водой, а также для мониторинга засухи и др. [33, 34].

Одним из самых распространенных и используемых индексов для решения задач, использующих количественные оценки растительного покрова, является NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) - нормализованный относительный индекс растительности, представляющий собой простой количественный показатель количества фотосинтетически активной биомассы (обычно называемый вегетационным индексом).

Вегетационный индекс NDVI для растительности принимает положительные значения, и чем больше зеленая фитомасса, тем он выше. На значения индекса влияют также видовой состав растительности, ее сомкнутость, состояние, экспозиция и угол наклона поверхности, цвет почвы под разреженной растительностью.

NDVI часто используется как один из инструментов при проведении более сложных типов анализа, результатом которых могут являться карты продуктивности лесов и сельскохозяйственных земель, карты ландшафтов и природных зон, почвенные, аридные, фитогидрологические, фенологические и другие эколого-климатические карты [35].

Плотность растительности (NDVI) в определенной точке изображения равна разнице интенсивностей отраженного света в красном и инфракрасном диапазоне, деленой на сумму их интенсивностей, вычисляется по формуле [31]

NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)

где:

NIR - отражение в ближней инфракрасной области спектра;

RED - отражение в красной области спектра.

Расчет NDVI базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от прочих факторов) участках спектральной кривой отражения сосудистых растений. В красной области спектра (0,6-0,7 мкм) лежит максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом высших сосудистых растений, а в инфракрасной (0,7-1,0 мкм) находится область максимального отражения клеточных структур листа, т.е. высокая фотосинтетическая активность (связанная, как правило, с густой растительностью) ведет к меньшему отражению в красной области спектра и большему - в инфракрасной. Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко разделять и анализировать растительные и прочие природные объекты. Использование не простого отношения, а нормализованной разности между минимумом и максимумом отражений увеличивает точность измерения, позволяет уменьшить влияние таких явлений, как различия в освещенности снимка, облачности, дымки, поглощение радиации атмосферой и др.

Проблема почвенного «шума» наиболее актуальна для территорий с разреженной растительностью. Для них разработаны минимизирующие влияние почвы методы определения ВИ - SAVI, TSAVI и др. Использование этой группы индексов позволяет уменьшить почвенный «шум», изменяя характер поведения изовегетационных линий, что достигается путем сдвига точки, где встречаются эти линии. Данные индексы снижают почвенный «шум» за счет уменьшения динамического диапазона (dynamic range) индекса. Они немного менее чувствительны к изменению растительного покрова, чем NDVI, но более чувствительны, чем PVI.

Разработаны также индексы, устойчивые к влиянию атмосферы. Воздушная прослойка частично поглощает проходящий через нее свет, а также рассеивает его благодаря взвешенным аэрозолям. Соответственно, изменяется количество света, попадающее на приборы, что может вызвать ошибки в вычислении индексов. Особенно сильно это сказывается на сравнении результатов, полученных в разное время. Использование таких индексов, как GEMI, ARVI и других, позволяет решить эту задачу без применения специальной атмосферной коррекции благодаря снижению чувствительности к влиянию атмосферы за счет уменьшения динамического диапазона. В целом эти индексы менее чувствительны к изменению растительного покрова, чем NDVI. Если растительность невысокая, то они подвержены сильному влиянию почвенного слоя.

Формулы расчета ВИ для оценки и мониторинга состояния растительного покрова, продуктивности и урожайности полей, применяемых значительно реже, чем индекс NDVI, приведены в [31, 35-36] и других источниках.

 

Источник: Буклагин Д.С., Мишуров Н.П., Балабанов В.И., Зейлигер А.М., Петухов Д.А. Цифровые технологии оценки, планирования и прогнозирования использования земель сельскохозяйственного назначения: аналит. обзор – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2020. – 92 с., страница 17-21

 
Информация 



Мы находимся здесь:

424005, Республика Марий Эл, г.Йошкар-Ола, ул. Медицинская, д. 17

Наши телефоны:

+7 (8362) 22-34-26 (приемная)
+7 (8362) 46-34-94 (бухгалтерия)

Наш email:
maragrokadr@mail.ru



ФГБОУ ДПО МИПКА


Лицензия МОиН РМЭ
№ 531 от "30" сентября 2015 г.


Яндекс.Метрика


©2016 ФГБОУ ДПО МИПКА