ВВЕДЕНИЕ 3
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 5
Проекты спутникового картшрафнрования растительною покрова ..6
Спектральные вегетационные индексы 17
Продукты MODIS 18
МАТЕРИАЛЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 21
Территория исследования 21
Материалы космической съемки 22
Пр<ирамм1юе обеспечение 23
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 26
Получение данных 26
Конвертация данных 27
Построение и анализ временных радов вегетационных индексов в
эталонных точках 28
Дсшифровочный признак 31
Расчет дешифровочных признаков 32
Определение пороговых значений 34
Детектирование пашни 37
Оценка качества резулыаюв 38
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 43
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 44
ПРИЛОЖЕНИЯ
Растительный покров является неотъемлемой составляющей биосферы Земли и фундаментальным фактором создания условий для жизни на нашей планете (Вернадский. 1989). По имеющимся оценкам, примерно 77% поверхности суши (без учета Антарктиды и Гренландии) или 130-135 млн.км2 занято различными видами растительного покрова, представленного лесами (31,7%), пастбищами (26.0%), пашней (10.3%) и другими, как правило, менее продуктивными гидами земель (Макеаковекин, 2003).
Антропогенное воздействие в настоящее время сопровождается увеличением процессов трансформации и деградации растительного покрова, обусловленных, в час] нос ж. вырубкой лесов и их гибелью в результате техногенного воздействия, изменениями режимов землепользования, опустыниванием. Происходит значительное сокращение и изменение структуры пахотных земель. Предпринимаемые попытки расширения пахотных угодий могут вызывать деградацию почв и снижение уровня нх продуктивности. Существующая традиционная система сбора информации о сельскохозяйственных земель на уровне страны или её регионов, опирающаяся па данные комитетов государственной статистики, не может быть признана полностью объективной и отвечающей современным требованиям но уровню полноты, достоверности и оперативности получаемых данных. Эти предпосылки служит основанием для развития методов исследования растительного покрова, основанных на использовании систем дистанционного зондирования Земли из космоса. Технические возможности современных спутниковых систем дистанционного
зондирования позволяют осуществлять глобальные наблюдения
растительного покрова в широком диапазоне длин волн электромагнитного излучения, величин временного разрешения.
Цель работы заключается в исследовании нового признака для детектирования пахотных земель но данным MODIS для территории Республики Taiapciaii.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
1. Обзор проектов спутникового картографирования растительного покрова, обзор продуктов MODIS.
2. Получение из открытого архива Геологической службы США продуктов MODI3QI. MYDI3QI, конвертация исходных данных, получение растровых слоев вегетационных индексов (NDVI и EVI) в
формате GEOTif.
3. Построение и анализ временных рядов вегетационных индексов в эталонных точках.
4. Расчет дешифровочного признака, отделяющего пахотные земли от естественного травостоя. Определение пороговых значений.
5. Детектирование пахотных земель для территории Республики Татарстан.
6. Оценка качества результатов.
В результате проделанной работы были решены следующие задачи:
• Выполнен обзор проектов спутникового картографирования растительного покрова и методов детектирования пахотных земель по ДДЗЗ.
• Для 106 эталонных участков по ДДЗЗ MODIS построены временные ряды ВИ NDVI и BVI в период с марта по ноябрь для 2000 - 2017 годов. Проведена статистическая обработка и анализ сезонной динамики ВИ для трех категорий земель: яровые культуры, озимые культуры и естественный травостой. Отличие динамики дат максимума ВИ культурной и естественной растительности легло в основу дешифровочного признака, отделяющего пахотные земли от естественного травостоя.
• С использованием созданной программы (на языке R) для исследуемой территории рассчитан дешифровочиын признак, определены пороговые значения и выполнено детектирование пахотных земель.
• Анализ полученных результатов показа;!, что, с учетом пространственной детальности спутниковых данных, пахотные земли на территории исследования распознаются адекватно. Реализованный метод может дорабатываться с привлечением других классифицирующих признаков.
