Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Восемнадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

XVIII.F.158

Использование метода главных компонент для оценки ожидаемой средней районной урожайности на основе наземной и спутниковой информации

Клещенко А.Д. (1), Савицкая О.В. (1), Косякин С.А. (1)
(1) ФГБУ "ВНИИСХМ", Обнинск, Россия
В ФГБУ «ВНИИСХМ» разрабатывается метод оценки средней районной урожайности зерновых культур с использованием наземных и спутниковых данных Modis. Спутниковая информация предоставлена Институтом космических исследований РАН (ИКИ РАН) и доступна на сервисе Вега (http://pro-vega.ru/). В настоящее время проходят производственные испытания этого метода.
Статистическое моделирование связи урожайности с агрометеорологическими и спутниковыми параметрами осуществлялось методом корреляционно – регрессионного анализа. На первом этапе были выявлены параметры, наиболее тесно коррелируемые с урожайностью. При этом проводилась также оценка насколько тесно параметры коррелируют между собой. Наблюдалась высокая корреляция как между спутниковыми индексами (NDVI, LAI, VCI), так и метеорологическими параметрами (осадки, дефицит влажности воздуха, гидротермический коэффициент Селянинова). Поэтому для устранения мультиколлинеарности, из модели были исключены переменные, имеющие высокие тесные связи с другими независимыми переменными. При этом, с агрометеорологической точки зрения бывает достаточно сложно отдать предпочтение какой-то определенной переменной, поэтому оставалась та, которая имеет больший коэффициент корреляции с зависимой переменной. При таком подходе пришлось пожертвовать информативностью выкидываемых параметров. Использование метода главных компонент позволяет использовать все имеющиеся экспериментальные данные. Основная идея метода заключается в том, чтобы выделить в многомерном пространстве группы тесно коррелирующих между собой переменных и заменить их без потери информативности главными компонентами, между которыми корреляция отсутствует. При этом главные компоненты являются линейными комбинациями исходных переменных.
Были построены регрессионные модели, где в качестве аргументов использовались главные компоненты, а не исходные показатели. В модель включались компоненты с собственными значениями, большими 1. По ним был произведен расчет ожидаемой средней районной урожайности озимой пшеницы. Сравнительный анализ оправдываемости расчетов показал явные преимущества регрессии, построенной на основе метода главных компонент.

Ключевые слова: метод главных компонент, спутниковая информация, средняя районная урожайность

Презентация доклада

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

330