Использование вегетационного индекса NDVI для оценки качества почв пашни (на примере Баксанского района Кабардино-Балкарии)

Автор: Савин И.Ю., Танов Э.Р., Харзинов С.

Журнал: Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева @byulleten-esoil

Статья в выпуске: 77, 2015 года.

Бесплатный доступ

Разработан новый подход к оценке качества пахотных земель, основанный на использовании спутниковых данных MODIS. Суть подхода состоит в экспертном анализе кривых вегетационного индекса NDVI за последние 10-12 лет по отдельности для разных групп культур, а также межгодовой вариабельности сезонного максимума вегетационного индекса NDVI, величина которого используется в качестве индикатора состояния посевов и урожайности культур на отдельных полях. По характеру кривых вегетационного индекса NDVI все кривые удалось экспертно классифицировать на группы, характеризующие озимые, ранние яровые и поздние яровые культуры. Разработанный подход к оценке качества пахотных угодий апробирован на примере Баксанского района Кабардино-Балкарии. Анализ проведен для всех пахотных угодий района, маска которых была получена путем визуального дешифрирования границ полей по спутниковым данным Landsat. На основе разработанного подхода все поля района ранжированы по качеству пахотных земель. Полученные данные предназначены для использования при кадастровой оценке земель, а также для оптимизации размещения основных сельскохозяйственных культур в республике. Разработанный подход может быть использован и для других районов и субъектов Российской Федерации.

Еще

Оценка земель, пахотные почвы

Короткий адрес: https://sciup.org/14313604

IDR: 14313604

Список литературы Использование вегетационного индекса NDVI для оценки качества почв пашни (на примере Баксанского района Кабардино-Балкарии)

  • Лупян Е.А., Савин И.Ю., Барталев С.А., Толпин В.А., Балашов И.В., Плотников Д.Е. Спутниковый сервис мониторинга состояния растительности (“Вега”)//Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 1. С. 190-198.
  • Почвенная карта Кабардино-Балкарской ССР. М-б 1: 200000. М., ГУГК, 1985.
  • Савин И.Ю. О тоне изображения открытой поверхности почв как прямом дешифровочном признаке//Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2013. № 71. С. 52-64.
  • Савин И.Ю. Симакова М.С. Спутниковые технологии для инвентаризации и мониторинга почв в России//Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 5. С. 104-115.
  • Савин И.Ю., Барталев С.А., Лупян Е.А., Толпин В.А., Хвостиков С.А. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутниковых данных: возможности и перспективы//Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 3. С. 275-285.
  • Толпин В.А., Балашов И.В., Лупян Е.А., Савин И.Ю. Спутниковый сервис “Вега”//Земля из космоса. 2011. Вып. 9. С. 32-37.
  • Фомин Н.П., Сапожников П.М. Новые подходы к государственной кадастровой оценке земель сельскохозяйственного назначения . http://www.valnet.ru/m7.phtml
  • Bala S.K., Islam A.S. Correlation between potato yield and MODIS-derived vegetation indices//International J. of Remote Sensing. 2009. V. 30. Iss. 10. P. 2491-2507.
  • Baret F., Guyot G. Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment//Remote Sensing of Environment. 1991. Vol. 35. P. 161-173.
  • Benedetti R., Rossinni P. On the use of NDVI profiles as a tool for agricultural statistics: the case study of wheat yield estimate and forecast in Emilia Romagna//Remote Sensing of Environment. 1993. Vol. 45. P. 311-326.
  • Bouman B.A.M., Uenk D., Haverkort A.J. Estimation of ground cover of potato by reflectance measurements//Potato Research. 1992. Vol. 35. P. 111-125.
  • Elvidge C.D., Lyon R.J.P. Influence of rock-soil spectral variation on assessment of green biomass//Remote Sensing of Environment. 1985. Vol. 17. P. 265-279.
  • Huete A. R., Jackson R.D., Post D.F. Spectral response of a plant canopy with different soil backgrounds//Remote Sensing of Environment. 1985. Vol. 17. P. 37-53.
  • Groten S.M.E. NDVI crop monitoring and early yield assessment of Burkina Faso//International J. of Remote Sensing. 1993. Vol. 14(8). P. 1495-1515.
  • Liu W. T., Kogan F. Monitoring Brazilian soybean production using NOAA/AVHRR based vegetation condition indices//International J. of Remote Sensing. 2002. Vol. 23(6). P. 1161-1179.
  • Medvedeva M.A., Savin I.Yu., Isaev V.A. Determination of Area of Drought-Affected Crops Based on Satellite Data (Exemplified by Crops in Chuvashia in 2010)//Russian Agricultural Sciences. 2012. Vol. 38. No 2. P. 121-125.
  • Quarmby N.A., Milnes M., Hindle T.L., Silicos N. The use of multitemporal NDVI measurements from AVHRR data for crop yield estimation and prediction//International J. of Remote Sensing. 1993. Vol. 14. P. 199-210.
  • Rasmussen M.S. Operational Yield forecast using AVHRR NDVI data: reduction of environmental and inter-annual variability//International J. of Remote Sensing. 1997. Vol. 18(5). P. 1059-1077.
  • Rembold F., Atzberger C., Savin I., Rojas O. Using low resolution satellite imagery for yield prediction and yield anomaly detection//Remote Sensing. 2013. Т. 5. № 4. С. 1704-1733.
  • Remote sensing support to crop yield forecast and area estimates the international archives of the photogrammetry//Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2006. Vol. XXXVI. No. 8/W48 ISPRS WG VIII/10.
  • Saravanan S. Estimating Yield of Irrigated Potatoes Using Aerial and Satellite Remote Sensing//All Graduate Theses and Dissertations. 2011. Paper 1049.
  • Savin I.Yu., Nègre Т. Agro-meteorological Monitoring in Russia and Central Asian Countries. OPOCE EUR 22210EN. Ispra (Italy), 2006. 214 p.
  • Unganai L.S., Kogan F.N. Drought monitoring and corn yield estimation in Southern Africa from AVHRR data//Remote Sensing of Environment. 1998. Vol. 63. P. 219-232.
  • Yang C., Everitt J.H., Bradford J.M., Escobar D.E. Mapping grain sorghum growth and yield variations using airborne multispectral digital imagery//Transactions of ASAE. 2000. Vol. 43(6). P. 1927-1938.
Еще
Статья научная