Ацэнка стану агралясных тэрыторый на аснове гіперспектральных спадарожнікавых дадзеных і вегетацыйных індэксаў

Ком-Умбу, размешчаны ў правінцыі Асуан, знаходзіцца на поўдні Егіпта, у верхнім цячэнні ракі Ніл, недалёка ад возера Насер. Гэта важны горад і аазіс уздоўж Ніла з добра развітым сектарам арашанай сельскай гаспадаркі, у асноўным вырошчваннем бавоўны, збожжа і эканамічных лясоў, што робіць яго змешаным сельскагаспадарчым рэгіёнам. З-за адрозненняў у структуры лісця і полага традыцыйныя адзінкавыя індэксы расліннасці не могуць адначасова ахопліваць лясную гаспадарку і сельскую гаспадарку; таму для ацэнкі неабходна спалучэнне індэксаў.

Уводзіны ў праект

Нядаўна Сіаньская аэракасмічная каманда Кітайскай акадэміі навук выкарыстала гіперспектральны спадарожнік для візуалізацыі рэгіёна Ком-Умбу ў губернатары Асуан, Егіпет (Малюнак 1). У межах пакрыцця гіперспектральных дадзеных для скрынінга і маскіроўкі сельскагаспадарчых культур, а таксама для ацэнкі зеляніны і ўтрымання хларафіла выкарыстоўваўся пашыраны індэкс расліннасці; для ацэнкі ўтрымання антоціанаў у лісці выкарыстоўваўся індэкс адлюстравання антоціанаў 2; а для прадстаўлення эфектыўнасці выкарыстання святла і хуткасці росту лясоў выкарыстоўваўся індэкс суадносін чырвонага і зялёнага колераў. Былі створаны індэксныя карты і карты здароўя сельскай гаспадаркі і лясной гаспадаркі, якія спалучаюць вышэйзгаданыя індэксы, якія можна выкарыстоўваць для ацэнкі ўзнікнення стрэсу ад шкоднікаў і хвароб, а таксама для ацэнкі нарыхтоўкі драўніны ў рэгіёне. Уваходныя выявы былі падзелены на дзевяць катэгорый у залежнасці ад здароўя сельскагаспадарчых культур, што дапамагае ацаніць агульны стан здароўя сельскагаспадарчых культур на выявах.

△ Малюнак 1. Аб'яднанае выява XIGUANG-003 у натуральных колерах, накладзенае на базавую карту Google

△Малюнак 2 Палепшаны індэкс расліннасці

Палепшаны індэкс расліннасці (EVI) — гэта аптымізаваны індэкс расліннасці, прызначаны для паляпшэння рэакцыі на расліннасць і пашырэння магчымасцей маніторынгу расліннасці.Ён заснаваны на нармалізаваным індэксе рознасці расліннасці (NDVI) і ўдасканальваецца яго за кошт выкарыстання больш строгай камбінацыі дыяпазонаў і алгарытму для ліквідацыі некаторых варыяцый умоў апрамянення, звязаных з вуглом сонечнага святла, тапаграфіяй, воблачнасцю/ценем і атмасфернымі ўмовамі, тым самым паляпшаючы рэакцыю EVI на расліннасць.

Формула разліку EVI выглядае наступным чынам: EVI = (NIR - чырвоны) / (NIR + 6*чырвоны - 7,5*сіні + 1), дзе NIR - гэта каэфіцыент адлюстравання блізкага інфрачырвонага дыяпазону, Red - каэфіцыент адлюстравання чырвонага святла, а Blue - каэфіцыент адлюстравання сіняга святла. Рэгулюючы вагі і каэфіцыенты гэтых палос, EVI можа лепш адлюстроўваць тонкую структуру і стан здароўя расліннасці.

Перавага EVI заключаецца ў яго адчувальнасці да змен у структуры полага, у тым ліку індэкса плошчы лісця (LAI), тыпу полага, фазы вегетацыі і структуры полага. EVI можа лепш вызначаць біяфізічныя параметры расліннасці, такія як утрыманне хларафіла і біямаса, тым самым павышаючы дакладнасць маніторынгу стану росту і змяненняў расліннасці.

ІВТ мае шырокі спектр прымянення, у тым ліку ў сельскай гаспадарцы, лясной гаспадарцы, экалогіі і навуцы аб навакольным асяроддзі. У сельскай гаспадарцы ІВТ можа выкарыстоўвацца для маніторынгу росту сельскагаспадарчых культур, ацэнкі стану пажыўных рэчываў у сельскагаспадарчых культурах і прагназавання ўраджайнасці. У лясной гаспадарцы ІВТ можа выкарыстоўвацца для маніторынгу здароўя лясоў і ацэнкі структуры лясоў і іх экалагічнай функцыі. У экалогіі і навуцы аб навакольным асяроддзі ІВТ можа выкарыстоўвацца для маніторынгу і ацэнкі экалагічных праблем, такіх як змяненне расліннага покрыва, дэградацыя зямель і ўрбанізацыя.

△Малюнак 3 Індэкс адлюстравання антоціанаў 2

Індэкс адлюстравання антоціанаў 2 (ARI2) — гэта індэкс дыстанцыйнага зандзіравання, які выкарыстоўваецца для маніторынгу ўтрымання антоціанаў у расліннасці.Гэта паляпшэнне індэкса адлюстравання антоціанаў 1 (ARI1), які паляпшае рэакцыю на ўтрыманне антоціанаў шляхам карэкціроўкі камбінацыі палос і алгарытму.

Формула для разліку ARI2: ARI2 = (NIR - 0,57*Чырвоны - 0,2*Зялёны) / (NIR + 0,88*Чырвоны + 0,2*Зялёны), дзе NIR — гэта каэфіцыент адлюстравання блізкага інфрачырвонага дыяпазону, Red — каэфіцыент адлюстравання чырвонага святла, а Green — каэфіцыент адлюстравання зялёнага святла. У параўнанні з ARI1, ARI2 мае павялічаную вагу ў чырвоным дыяпазоне і паменшаную вагу ў зялёным дыяпазоне, тым самым паляпшаючы адчувальнасць да ўтрымання антоціанаў.

Перавага ARI2 заключаецца ў яго рэакцыі на ўтрыманне антоціанаў у раслінным полазе. Антоціаны - гэта пігменты, якія прысутнічаюць у раслінах у нізкіх канцэнтрацыях, але аказваюць значны ўплыў на рост і здароўе раслін. Кантралюючы змены значэнняў ARI2, можна зразумець змены ўтрымання антоціанаў у раслінным полазе, тым самым робячы высновы аб стане росту і стрэсавых умовах расліннасці.

Прымяненне ARI2 у першую чаргу ахоплівае такія галіны, як экалогія, навука аб навакольным асяроддзі і сельская гаспадарка. У экалогіі ARI2 можа быць выкарыстаны для маніторынгу здароўя і прадуктыўнасці экасістэм, такіх як лясы і лугі. У навуцы аб навакольным асяроддзі ARI2 можа быць выкарыстаны для ацэнкі ўплыву на расліннасць такіх экалагічных праблем, як якасць глебы, забруджванне і змяненне клімату. У сельскай гаспадарцы ARI2 можа быць выкарыстаны для маніторынгу росту сельскагаспадарчых культур, ацэнкі ўзроўню стрэсу сельскагаспадарчых культур і вызначэння ўраджайнасці.

△Малюнак 4 Індэкс суадносін чырвонага і зялёнага колераў

Індэкс чырвона-зялёнага суадносін — гэта індэкс дыстанцыйнага зандзіравання, які выкарыстоўваецца для маніторынгу стану здароўя і тэндэнцый росту расліннасці.Індэкс разлічваецца шляхам параўнання каэфіцыента адлюстравання чырвонай і зялёнай палос святла, і формула выглядае наступным чынам: Індэкс суадносін чырвонага і зялёнага = чырвоны / зялёны.

Чырвонае святло звычайна адлюстроўвае ўтрыманне хларафіла ў раслінах, а зялёнае — іх агульную структуру і стан здароўя. Такім чынам, разлічыўшы індэкс суадносін чырвонага і зялёнага колераў, мы можам зразумець стан росту і ўзровень здароўя расліннасці.

Індэкс суадносін чырвонага і зялёнага колераў (R-Green Ratio) мае перавагі дзякуючы сваёй прастаце, лёгкасці разліку і магчымасці хутка атрымліваць інфармацыю аб росце расліннасці. Аднак яго абмежаванне заключаецца ў адносна нізкай адчувальнасці да структуры полага і фактараў навакольнага асяроддзя, што патэнцыйна не дазваляе дакладна адлюстроўваць стрэс расліннасці і іншую падрабязную інфармацыю. Хоць R-Green Ratio з'яўляецца зручным індэксам дыстанцыйнага зандзіравання, здольным хутка атрымліваць інфармацыю аб росце расліннасці, ён можа не дакладна адлюстроўваць стрэс расліннасці і іншую падрабязную інфармацыю. У практычным прымяненні неабходна спалучаць яго з іншымі індэксамі дыстанцыйнага зандзіравання і дадзенымі палявых абследаванняў, каб усебакова зразумець стан росту і ўзровень здароўя расліннасці.

△Малюнак 5 Стан ураджаю

Назіраючы за размеркаваннем здароўя сельскагаспадарчых культур на малюнку 5, было выяўлена, што стан здароўя некаторых раёнаў у цэлым быў вышэйшым, чым у навакольных раёнах. Гэтыя раёны ў асноўным размяшчаліся ў раёнах адносна аддаленых ад горада і недалёка ад ракі Ніл і яе прытокаў, што таксама пацвярджае мадэль арашальнага земляробства ў рэгіёне, абмежаваную воднымі рэсурсамі.

△Малюнак 6. Стан ураджаю ў гарачых і халодных зонах

Карта індэксаў вегетацыі на малюнку 2-5 можа адлюстроўваць размеркаванне росту і здароўя сельскагаспадарчых культур і мае пэўны эфект візуалізацыі. Аднак, калі індэксы маюць занадта вялікія або малыя адрозненні паміж верхняй і ніжняй межамі, візуалізацыя будзе парушана. Таму мы падзялілі растравыя дадзеныя індэкса здароўя сельскагаспадарчых культур на кропкавыя дадзеныя ў адпаведнасці з сеткай.

Далей для кожнай прыкметы ў наборы кропак разлічваецца статыстыка Getis-Ord Gi*. Статыстыка Gi* атрымліваецца з атрыманых z-балаў і p-значэння. Для статыстычна значных станоўчых z-балаў, чым вышэй z-бал, тым шчыльнейшая кластарызацыя высокіх значэнняў (гарачых кропак). Для статыстычна значных адмоўных z-балаў, чым ніжэй z-бал, тым шчыльнейшая кластарызацыя нізкіх значэнняў (халодных кропак), і p-значэнне выкарыстоўваецца для вызначэння ўзроўню даверу да выніку.

Дзякуючы вышэйзгаданым разлікам мы можам атрымаць месцы, дзе ў прасторы сканцэнтраваны элементы высокай або нізкай каштоўнасці, і вызначыць халодныя і гарачыя зоны, дзе стан сельскагаспадарчых культур значна ніжэйшы або вышэйшы, чым у навакольных раёнах, тым самым адлюстроўваючы стан сельскай гаспадаркі рэгіёна больш інтуітыўна зразумелым чынам.

Акрамя таго, можна будзе вектарызаваць гарачыя і халодныя зоны, а таксама далей аналізаваць форму рэгіёнаў, адлегласці паміж імі і ўзаемасувязь паміж рэгіёнамі, рэкамі і гарадамі на аснове вектарных межаў гарачых і халодных зон, каб глыбока вывучыць мясцовую мадэль развіцця сельскай гаспадаркі.