Стр. 5 - В.И. Майорова, Д.А. Гришко, В.В. Муравьев, А.Г. Топорков - Использование космических средств наблюдения для мониторинга локальных экосистем

Рис. 4. Взаимосвязь значений индекса
NDVI и степени развития зеленой био-
массы
около 10 м, можно говорить и о
мониторинге не всего поля в це-
лом, а отдельных его участков,
по той же самой методике, рас-
сматривая эти участки как само-
стоятельные объекты.
Для оценки качественного
состояния подстилающей по-
верхности можно воспользо-
ваться рис. 4, где отображена
взаимосвязь значений индекса
NDVI и степени развития зеле-
ной биомассы.
Полученные данные, даже в
усредненной форме, хотя и ото-
бражали ожидаемую динамику
изменения NDVI, но все же со-
держали некоторое число различного рода провалов и всплесков
(рис. 5 и 6). Кроме того, для исследуемого региона характерно пе-
ременное землепользование с наличием так называемых полей под
паром (рис. 6, а).
Таким образом, становится очевидным, что те ряды данных, где
кривая NDVI не выходит за пределы значения 0,2± 0,05, представля-
ют собой неактивные поля (пар) (см. рис. 6, а). Вместе с тем, мак-
симум NDVI, приходящийся на интервал 0,3 ±0,1, показывает, что с
большой долей вероятности мы имеем дело с территорией, отведен-
ной под пастбища или под вспомогательный засев, не требующий
существенного использования почвенных ресурсов (рис. 6, б). Следо-
вательно, для составления математических моделей имеет смысл рас-
сматривать только те поля, максимальный индекс NDVI которых выше
значения 0,45, причем, согласно уже имеющимся исследованиям, для
большинства сельскохозяйственных культур максимум приходится на
диапазон 0,6. . . 0,7 (см. рис. 5).
При анализе полученных данных был выявлен тот факт, что неко-
торые из выбранных полей засевались озимыми культурами, у кото-
рых период вегетации разделен на два временных промежутка: период
роста приходится на осень, а период созревания — на весну и часть
лета. Тем самым появляется необходимость изменения временного
интервала исследования, индекс NDVI становится также функцией
от количества зимних осадков, экстремальных значений температуры
и времени взаимных переходов между сезонами и других факторов,
что существенно усложняет предлагаемую математическую модель
для прогнозирования. Вместе с тем, следует отметить, что методы
186 ISSN 0236-3941. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Машиностроение”. 2012