Моделирование спектральных данных для оценки состояния растительности, учитывая почвенное и антропогенное влияние

В современном мире аэрокосмическая информация, получаемая различными приборами стала необходимостью в ряде научных исследованиях и практических приложениях. Технологии дистанционного зондирования широко используються для управления природными ресурсами, обнаружение изменений в экосистемах, в целях сохранения окружающей среды и ряд других вопросов глобального значения. При помощи дистанционного зондирования могут быть измерены растительные параметры, которые используються в регрессионном моделировании для оценки состояния и прогнозирование урожая сельскохозяйственной растительности. Для полного использования самолетных и спутниковых данных необходима определенная информация о спектральном поведении растительности в разных условиях вырастания. В этом смысле результаты наземных спектрометрических исследований дополняют длинный список геопространственных данных. Эти исследования более экономически эффективны и технически доступны, что спомогает при интерпретации и обеспечивает справочный источник для проверки и потверждения результатов дистанционного зондирования. Особено полезны временные данные о состоянии и развитии сельскохозяйственной растительности.
Настоящий доклад посвящен спектрально-биофизическому регрессионому моделированию сельскохозяйственной растительности, учитывая онтогенезис растений и условия вырастания (свойства почв и антропогенное влияние – удобрения, загрязнение почв тяжелыми металами). Наземные измерения во видимом и инфракрасном диапазонах были проведены для установления емпирических связей спектрального отражения посевов с агрономическими переменными, включая как значимый фактор специфичные условия вырастания. Временные связи были использованы, так как обеспечивают возможность для оценки состояния растительности в период выращивания. Биопараметры, вычисленные из спектральных данных, были использованы в моделях для прогнозирования урожая, связывая его с агрономическими переменными в отдельных фенологических фаз развития. Для прогнозирования урожая были использованы несколько методов, результаты которых были сравнены.
Работа выполнена при поддержки проектов НСНИ-МОН №Б-1306/03 и №НЗ-1410/04.