Развитие метода автоматического распознавания озимых культур на основе спутниковых данных для оценки их состояния на территории Республики Крым
Плотников Д.Е., Ёлкина Е.С., Дунаева Е.А., Хвостиков С.А., Лупян Е.А., Барталев С.А.
// Таврический вестник аграрной науки, 2020. № № 1(21). С.64-83.
2542-0720
Республика Крым характеризуется заметным видовым разнообразием озимых и практически полным отсутствием снежного покрова в зимний период. При этом сельскохозяйственные культуры региона нередко испытывают последствия наступления засушливых условий, которыемогут усугубляться нехваткой воды для орошения. Агрометеорологические обследования и систематический сбор геоботанической, статистической и геопространственной информации позволяет осуществлятьназемную поддержку при разработке методов дистанционной оценки озимых на основе спутниковых данных.Цель работы–развитие методаавтоматического, регулярного и оперативного распознавания озимых культур на территории РеспубликиКрым для поддержки исследований, направленных на оценку состояния растений, в том числе на основе имитационноймоделиих развития. В рамках работы получили развитие методы восстановления свободных от мешающих факторов временных серий дистанционных индикаторов состояния растительного покрова на основе локальной взвешенной регрессии полиномами. Построенные с использованием улучшенного метода распознавания региональные карты озимых былиоценены с помощью результатов наземных обследований, данныхфотоинтерпретации снимков высокого пространственного разрешения,а также были сопоставлены с данными региональной статистики,в результате чего получены оценки точности карт и пространственное распределение ошибок распознавания. Общая точность распознаванияозимых сезона 2018–2019 гг.составила 85,9%, отклонения площадей выявленных озимых от районной статистики составили примерно 3%. Временные серии полученных на основе регионально-параметризованной модели развития озимой пшеницы значений LAI продемонстрировали достаточно высокий уровень соответствия дистанционным оценкам по данным MODIS (87,7%), что указывает на возможность использования имитационных моделей развития культур для региональной оценки состояния озимых.
Ссылка на текст:
http://tvan.niishk.ru/data/documents/7_11.pdf
- Институт космических исследований РАН, Москва
- Научно-исследовательский институт сельского хозяйства Крыма, Симферополь