Цель исследования - отработка метода распознавания чистых паров по наземным дистанционным и спутниковым данным в те- чение вегетационного сезона 2018 г. Объек- том исследования являются чистые пары и посевы пшеницы на территории Красноярско- го НИИСХ ФИЦ КНЦ СО РАН вблизи п. Минино (Красноярский край). При проведении наземной спектрометрии исследуемых тестовых уча- стков использовался полевой спектрометри- ческий комплекс, состоящий из портативногоспектрорадиометра Spectral Evolution PSR- 1100F, компьютера, калибровочного отра- жающего эталона, цифрового фотоаппарата и программного обеспечения. В результате наземной спектрометрии исследованы отра- жательные спектральные свойства чистых паров и посевов пшеницы, которые принято выражать коэффициентом спектральной яр- кости (КСЯ). Проведены измерения коэффици- ента спектральной яркости объектов в диа- пазоне от 320 до 1100 нм. Для дешифрирова- ния чистого пара и посевов пшеницы исполь- зовалась спутниковая информация Sentinel-2B. На основе наземных и спутниковых данных рассчитывались спектральные индексы: NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) и NDSI (Normalized Difference Soil Index). По результа- там наземной спектрометрии показано, что в период вегетации земли под паром и посевы зерновых культур различаются по оптическим характеристикам. На основе анализа спутни- ковых данных по динамике вегетационного индекса NDVI и почвенного индекса NDSI пока- зана возможность идентификации чистого пара и точного контроля времени распашки полей под паром в течение вегетационного сезона. На исследуемых полях под паром хо- рошо распознаются даты проведения распаш- ки (10 и 25 июля) - индекс NDVI резко уменьша- ется от 0.4 (разреженная растительность) до 0.05 (оголенная почва). Одновременно в да- ты проведения распашки значение почвенного индекса NDSI возрастает. Показана примени- мость почвенного индекса NDSI для иденти- фикации чистых паров.
чистые пары, дистанци- онное зондирование, наземная спектрометрия, коэффициент спектральной яркости, спутники
1. Терехин Э.А. Методические основы оценки площади чистых паров на основе данных дистанционного зондирования // Научные ведомости. Сер. Естественные науки. - 2014. - № 3 (174). - Вып. 26. - С. 148-156
2. Берзин А.М., Полосина В.А. Повышение эффективности чистых и сидеральных па- ров в лесостепных и степных районах Сибири // Вестн. КрасГАУ. - 2018. - № 3. - С. 39-44.
3. Мальцев Н.Н., Батудаев А.П., Мальцева Т.В. и др. Урожайность культур севооборота в зависимости от обработки чистого пара в степной зоне Бурятии // Вестн. КрасГАУ. - 2017. - № 9. - С. 3-7
4. Терехин Э.А. Применение материалов космической съемки для оценки площади и состояния чистых паров Белгородской области // Научные ведомости. Сер. Естественные науки. - 2015. - № 15 (212). - Вып. 32. - С. 178-183.
5. Барталев С.А., Лупян Е.А., Нейштадт И.А. Дистанционная оценка параметров сельскохозяйственных земель по спутниковым данным спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. - 2005. - Вып. 2. - Т. 2. - С. 228-236.
6. Плотников Д.Е., Барталев С.А., Лупян Е.А. Признаки распознавания пахотных земель на основе многолетних рядов данных спутникового спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2010. - Вып. 7 (1). - С. 330-334.
7. Wallace C.S.A., Thenkabail P., Rodriguez J.R. et al. Fallow-land algorithm based on neighborhood and temporal anomalies (FANTA) to map planted versus fallowed croplands using MODIS data to assist in drought studies lead- ing to water and food security assessments // GIScience & Remote Sensing. - 2017. - Vol. 54. - № 2. - P. 258-282. - DOIhttps://doi.org/10.1080/15481603.2017.1290913.
8. Wu Z., Thenkabail P., Mueller R. et al. Seasonal cultivated and fallow cropland mapping using MODIS-based automated cropland classification algorithm // J. Applied Rem. Sens. - 2014. - № 8. - DOIhttps://doi.org/10.1117/1.JRS.8.083685.
