Опыт комплексирования многозональных снимков NOAA/AVHRR и «Landsat-7» для прогноза урожайности озимой пшеницы (на примере районов Киевской области)

Лялько, ВИ, Сахацкий, АИ, Жолобак, ГМ, Ходоровский, АЯ, Греков, ЛД, Буянова, ИЯ, Соколов, ВВ, Ющенко, МВ
Косм. наука технол. 2003, 9 ;(4):099-103
https://doi.org/10.15407/knit2003.04.099
Язык публикации: Русский
Аннотация: 
Приведено теоретическую основу использования данных NOAA/AVHRR для прогнозирования урожайности зерновых культур. Дано обоснование особенностей расчета нормализованного вегетационного индекса NDVI со спутников NOAA и применения снимков «Landsat-7» для прогнозирования урожайности озимой пшеницы в пределах исследуемой территории (Киевская область, Украина). Выявлено, что на данном этапе исследований линейная регрессионная зависимость между суммой NDVI и урожайностью есть более надежной для составления прогноза.
Ключевые слова: «Landsat-7», «NOAA/AVHRR», многозональные снимки, прогноз урожайности
References: 
1.  Васюхина Т. М., Винниченко Н. К. Определение видов и состояния сельскохозяйственных культур по материалам многозональной аэрофотосъемки // Некоторые результаты исследования природных ресурсов с помощью самолетных и полигонных средств. — Ленинград: Гидрометеоиздат, 1980.—С. 64—72.
2.  Куперман Ф. М. Морфофизиология растений. Морфофизи-ологический анализ этапов органогенеза различных жиз­ненных форм покрытосеменных растений. — М.: Высшая школа, 1984.—240 с.
3.  Bullok P. R. Operational estimates of Western Canada grain production using NOAA AVHRR LAC data // Can. J. Remote Sensing.—1992.—18, N 1.—P. 23—28.
4.  Dabrowska-Zielinska K., Kogan F., Ciolkosz A., et al. Modell­ing of crop growth conditions and crop yield in Poland using AVHRR-based indices // Int. J. Remote Sensing.—2002.—23, N 6.—P. 1109—1123.
5.  Illera P., Delgado J. A., Fernandez Unzueta &. A, Fernandez Manso A. A. Integration of NOAA-AVHRR and meteorological data in a GIS — Application for vegetation monitoring in Castilla у Leon, Spain // Proc. of the 19th EARSeL Symposium on Remote Sensing in the 21st Century/Valladolid/ Spain /31 May—2 June, 1999. — Rotterdam: Millpress, 2000.—P. 47— 54.
6.  Kumar K., Monteith G. L. Remote sensing of crop growth // Plants and the daylight spectrum / Ed. by H. Smith. — London: Acad. Press, 1981.—P. 133—144.
7.  Prince S. D. A model of regional primary production for use with coarse resolution satellite data // Int. J. Remote Sensing.— 1991.—6, N 7.—P. 1313—1330.
8.  Rasmussen M. S. Operational yield forecast using AVHRR NDVI data reduction of environmental and inter annual variability // Int. J. Remote Sensing.—1997.—18, N 5.— P. 1059—1077.
9.  Rasmussen M. S. Developing simple, operational, consistent NDVI — vegetation models by applying environmental and climatic information: Part 1. Assessment of net primary produc­tion // Int. J. Remote Sensing.—1998.—19, N 1.—P. 97—117.
10.  Rasmussen M. S. Developing simple, operational, consistent NDVI — vegetation models by applying environmental and climatic information. Part 11: Crop yield assessment // Int. J. Remote Sensing.—1998.—19, N 1.—P. 119—139.
11.  Ruimy M. S., Saugier В., Dedieu G. Methodology for the estimation of terrestrial net primary production from remotely-sensed data // J. Geophys. Res.—1994.—D3.—P. 5263— 5283.

12. Steven M. D., Demetriades-Shah Т. Н. Spectral indices of crop productivity under condition of stress // Advances in Digital Image Processing: Int. J. of Remote Sensing Soc.—1987.— 18.—P. 593—601, 3431—3442.