Мониторинг фенологического развития сельскохозяйственной растительности на основе анализа временных рядов спутниковых данных Modis
Автор: Ботвич И.Ю., Шевырногов А.П.
Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии @technologies-sfu
Статья в выпуске: 6 т.11, 2018 года.
Бесплатный доступ
К настоящему времени разработано множество методов оценки состояния и фенологического развития посевов по временным рядам спутниковых данных. Большинство из них эффективны только при использовании наземных полевых измерений. В статье представлен новый метод определения времени начала и конца вегетационного периода посевов сельскохозяйственных культур. Данный метод основан на комплексном анализе отражательных-Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) и излучательных - Land Surface Temperature (LST) характеристик растительности. Изучены особенности фазовых портретов агрофитоценозов, построенных в двумерном пространстве значений LST и NDVI. Выполнен анализ фенологической изменчивости агрофитоценозов в периоды вегетации 2006, 2016-2017 гг. на юге Красноярского края и Республики Хакасия. Выявлены отличия фазовых портретов агрофитоценозов от других видов растительности в пространстве (LST, NDVI). Показана возможность определения времени и длительности фенологических состояний агрофитоценозов, особенностей перехода из одного состояния в другое.
Период вегетации, дистанционное зондирование, фенология, сельскохозяйственные культуры
Короткий адрес: https://sciup.org/146279379
IDR: 146279379 | УДК: 528.8.04, | DOI: 10.17516/1999-494X-0080
Agricultural vegetation phenology monitoring by Modis data time series analysis
To date, many methods have been developed for assessing the state and phenological development of crops using time series of satellite data. Most of them are effective when used ground field measurements. The article presents a new method for determining of the beginning and the end dates of the crops vegetation period. This method is based on a complex analysis of reflective - Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and radiative - Land Surface Temperature (LST) characteristics of vegetation. The features of agrophytocenoses phase portraits in the two-dimensional space LST and NDVI are studied. An analysis of the phenological variability of agrophytocenoses during the vegetation periods of 2006, 2016-2017 in the south of the Krasnoyarsk Territory and the Republic of Khakassia has been performed. The distinctive features of phase portraits in space (LST, NDVI) of agrophytocenosis from other vegetation species are revealed. The possibility of determining the time and duration of the phenological states of agrophytocenosis, the features of the transition from one state to another, is shown.
Список литературы Мониторинг фенологического развития сельскохозяйственной растительности на основе анализа временных рядов спутниковых данных Modis
- Tao F., Zhang S., Zhang Z. Spatiotemporal changes of wheat phenology in China under the effects of temperature, day length and cultivar thermal characteristics, Europ. J. Agronomy, 2012, 43, 201-212.
- Brown M.E, K.M. de Beurs, Marshall M. Global phenological response to climate change in crop areas using satellite remote sensing of vegetation, humidity and temperature over 26 years, Remote Sensing of Environment, 2012, 126, 174-183.
- Zeng L., Wardlow Brian D., Wang R., Shan J., Tadesse T., Hayes M., Li D. A hybrid approach for detecting corn and soybean phenology with time-series MODIS data, Remote Sensing of Environment, 2016, 18, 237-250.
- ZhangX., Friedl M.A., Schaaf C.B., Strahler A.H., Hodges J.C.F., Gao F., Reed B.C., HueteA. Monitoring vegetation phenology using MODIS, Remote Sensing of Environment, 2003, 84 (3), 471-475.
- Satir O., Berberoglu S. Crop yield prediction under soil salinity using satellite derived vegetation indices, Field Crops Research, 2016, 192, 134-143.
- Zhang X., Mark A.F., Crystal B.S., Alan H.S., John C.F.H., Gao F., Bradley C.R., Alfredo H. Monitoring vegetation phenology using MODIS, Remote Sensing of Environment, 2003, 84, 471-475.
- Hmimina G., Dufrêne E., Pontailler J.-Y., Delpierre N., Aubinet M., Caquet B., A. de Grandcourt, Burban B., Flechard C., Granier A., Gross P., Heinesch B., Longdoz B., Moureaux C., Ourcival J.-M., Rambal S., L. Saint André, Soudani K. Evaluation of the potential of MODIS satellite data to predict vegetation phenology in different biomes: An investigation using ground-based NDVI measurements, Remote Sensing of Environment, 2013, 132, 145-158.
- Verma M., Friedl M.A., Finzi A., Phillips N. Multi-criteria evaluation of the suitability of growth functions for modeling remotely sensed phenology, Ecological Modelling, 2016, 323, 123-132
- Reed B.C., Brown J.F., VanderZee D., Loveland T.R., Merchant J.W., Ohlen D.O. Measuring phenological variability from satellite imagery, Journal of Vegetation Science, 1994, 5, 703-714.
- Pan Y., Li L., Zhang J., Liang S., Zhu X., Sulla-Menashe D. Winter wheat area estimation from MODIS-EVI time series data using the Crop Proportion Phenology Index, Remote Sensing of Environment, 2012, 119, 232-242.
- Fisher J. I., Mustard J. F., Vadeboncoeur M. A. Green leaf phenology at Landsat resolution:scaling from the field to the satellite, Remote Sensing of Environment, 2006, 100 (2), 265.
- Ahl D.E., Gower S.T., Burrows S.N., Shabanov N.V., Myneni R.B., Knyazikhin Y. Monitoring spring canopy phenology of a deciduous broadleaf forest using MODIS, Remote Sensing of Environment, 2006, 104, 88-95.
- Fisher J.I., Mustard J.F., Cross-scalar satellite phenology from ground Landsat and MODIS data, Remote Sensing of Environment, 2007, 109 (3), 261-273.
- Cao R., Chen J., Shen M., Tang Y. An improved logistic method for detecting spring vegetation phenology in grasslands from MODIS EVI time-series data, Agricultural and Forest Meteorology, 2015, 200, 9-20.
- White M.A., Thornton P.E., Steven W.R. A continental phenology model for monitoring vegetation responses to interannual climatic variability, Global Biogeochemical Cycles, 1997, 11, 217-234.
- White M.A., Nemani R.R. Canopy duration has little influence on annual carbon storage in the deciduous broadleaf forest, Global Change Biology, 2003, 9, 967-972.
- White M.A., Nemani R.R. Real-time monitoring and short-term forecasting of land surface phenology, Remote Sensing of Environment, 2006, 104, 43-49.
- Kim S., Kang S., Lim J.-H., Chun J.-H., Sung J.-H. Regional parameterization of canopy onset models using MODIS and flowering onset data, Ecological Modelling, 2012, 247, 190.
- Suzuki R., Nomaki T., Yasunari T. West-east contrast of phenology and climate in northern Asia revealed using a remotely sensed vegetation index, International Journal of Biometeorology, 2003, 47, 126-138.
- Медведева М.А., Барталёв С.А., Лупян Е.А., Матвеев А.М., Толпин В.А., Пойда А.А. Возможности оценки момента наступления вегетационного сезона на основе спутниковых и метеорологических данных, Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2008, 5 (2), 313-321.
- Deering D.W. Rangeland reflectance characteristics measured by aircraft and spacecraft sensors. Ph.D. Dissertation, Texas A & M University, College Station, TX, 1978, 338.
