В системе ASIS FAO используется индекс состояния растительности (VHI), вычисляе-мый на базе нормализованного разностного вегетационного индекса (NDVI). Значения ASI могут быть использованы для прогноза сель-скохозяйственного урожая с помощью много-факторной регрессии. Для этого проводится регрессионный анализ между показателем урожайности (количеством урожая) и индекса-ми VCI (индекс состояния вегетации) и TCI (индекс состояния температуры) и составля-ется регрессионное уравнение для региона. Несмотря на наглядность данных, приведен-ных на сайте Earth Observation, сформирован-ные на базе индекса VHI эти данные имеют существенный недостаток, заключающийся в неучете эффекта насыщения индекса NDVI при высоком содержании хлорофилла в расте-ниях. Целью проводимого исследования явля-ется разработка методики корректировки данных, приведенных на сайте EARTH OB-SERVATION, базирующихся на основе вычис-ления индекса состояния растительности VCI системы ASIS FAO, применительно к кон-кретным регионам мира, В статье матема-тически показано, что эффект насыщения в индексе VCI проявляется сильнее, чем у NDVI. Исследовано условие превышения относи-тельной погрешности индекса VCI изза на-сыщения соответствующей относительной погрешности индекса NDVI. Для этого исполь-зован метод логарифмирования, взятия про-изводной и замены дифференциала на прира-щения. Показано, что сделанный вывод верен как при нулевой, так и при ненулевой абсо-лютной погрешности насыщения NDVI. На основе полученных результатов дана реко-мендация замены индекса VHI на ранее пред-ложенный индекс TCIM. На основе проведеного исследования разработана методика коррек-тировки данных системы ASIS FAO.
индекс состояния рас-тительности, нормализованный разностный вегетационный индекс, эффект насыщения, погрешность, коррекция, методика
1. Rojas O. Protocol for Country - Level ASIS. Calibration and national adaptation process. FAO UN. Panama city, 2015. URL: http://www.fao.org/glews/eartobservation.
2. Gommes R., Kaitakire F. The challenges off index - based insurance for food security. European Commission. - URL: http://www.fao.org/glews/eartobservation.
3. Pontailler J., Hymus G.J., Drake B.G. Estimation of leaf area index using ground - based remote sensed NDVI measurements: validation and comparison with two indirect tech-niques. Canadian Journal of Remote Sensing. Vol. 29, no. 3, pp. 381-387, 2003.
4. Haboudane D., Miller J.R., Tremblay N., Pattey E., Vigneault P. Estimation of leaf area index using ground spectral measurements over agriculture crops^ prediction capability assessment of optical indices. - URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.432.7669&rep=rep1&type=pdf.
5. Алиева С.С. Разработка универсального комбинированного индекса засухи влажности почвы // Вестн. КрасГАУ. - 2017. - № 8. - С. 136-141.
