Використання деривативних вегетаційних індексів для усунення перешкод, що створюються відбиттям ґрунту при дистанційному зондуванні рослинності
Рубрика:
| Кочубей, СМ, Казанцев, ТА, 1Донець, ВВ 1Корпорація «Науково-виробниче об’єднання «Арсенал», Київ |
| Косм. наука технол. 2008, 14 ;(3):069-074 |
| https://doi.org/10.15407/knit2008.03.069 |
| Мова публікації: російська |
Анотація: Вивчалась можливість використання деривативного вегетаційного індексу для визначення концентрації хлорофілу за спектрами відбиття систем грунт‒рослинність з неповним проективним покриттям грунту. Вимірювалась спектри відбиття модельних систем, які включали листки рослин з різним вмістом хлорофілу на фоні темного і світлого грунту. При зменшенні величини проективного покриття до 25 % відхилення в оцінці хлорофілу практично не перевищували похибку рівняння регресії, яке використовували для розрахунку концентрації. Отримані результати свідчать про дієвість запропонованого підходу в умовах низького рівню покриття грунту рослинністю. Дані польових вимірювань спектрів відбиття посівів різною густотою підтверджують отримані лабораторні результати.
|
| Ключові слова: концентрація, рівняння регресії, хлорофіл |
References:
2. Кочубей С. М. Оценка основных параметров сельскохозяйственных посевов по спектру отражения растительности в оптическом диапазоне // Космічна наука і технологія.—2003.—9, № 5/6.—С. 185—190.
3. Шадчина Т. М. Наукові основи дистанційного моніторингу стану посівів зернових. — Київ: Укр. фітосоц. центр, 2001.—319 с
4. Arnon D. I. Copper enzymes in isolated chloroplasts. Polyphenoloxidase in Beta vulgaris // Plant Physiol.— 1949.—24.—P. 1 — 15.
5. Jacquemoud S., Bacour C, Polive H., Frangi J.-P. Comparison of four radiative transfer models to simulate plant canopies reflectance: direct and inverse mode // Remote Sens. Environ.—2000.—74.—P. 471—481.
6. Kochubey S. M., Bidyuk P. I. A Novel Approach to remote sensing of vegetation // Proc. SPIE.—2003.—5093.— P. 181 — 188.
7. Kochubey S., Kazantsev T. Changes in the first derivatives of leaf reflectance spectra of various plants induced by variations of chlorophyll content // J. Plant Physiol.— 2007.—164, N 12.—P. 1648—1655.
8. Kochubey S. M., Yatsenko V. A. Monitoring system for agricultural crops on chlorophyll basis // Proc. SPIE.— 2000.—5232.—P. 92—99.
9. Savitzky A., Golay M. Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures // Analyt. Chem.—1964.—36, N 8.—P. 1627—1639.
10. Sims D. A., Gamon J. A. Relationships between leaf pigment content and spectral reflectance across a wide range of species, leaf structures and developmental stages // Remote Sens. Environ.—2002.—81.—P. 337—354.
11. Yatsenko V., Kochubey S., Donets V., Kazantsev T. Hardware software complex for chlorophyll estimation in phytocenoses under field conditions // Proc. SPIE.— 2005.—5964.—P. 267—270.
12. Zarco-Tejada P. J., Miller J. R. , Harron J., et al. Needle chlorophyll content estimation through model inversion using hyperspectral data from boreal conifer forest canopies // Remote Sens. Environ.—2004.—89, N 2.—P. 189— 199.