Гиперспектрлік спутниктік деректер мен өсімдік индекстеріне негізделген агроорман шаруашылығы аумақтарының денсаулығын бағалау

Асуан губернаторлығында орналасқан Ком Умбу Мысырдың оңтүстігінде, Ніл өзенінің жоғарғы жағында, Насер көлінің маңында орналасқан. Бұл Ніл бойындағы маңызды қала және оазис, суармалы ауыл шаруашылығы секторы жақсы дамыған, негізінен мақта, дәнді дақылдар және экономикалық ормандар өсіреді, бұл оны аралас ауыл шаруашылығы аймағына айналдырады. Жапырақ пен шатыр құрылымындағы айырмашылықтарға байланысты дәстүрлі бірыңғай өсімдік индекстері орман шаруашылығы мен ауыл шаруашылығын бір уақытта қамти алмайды; сондықтан бағалау үшін индекстердің үйлесімі қажет.

Жобаға кіріспе

Жақында Қытай Ғылым академиясының Сиань аэроғарыштық тобы Египеттің Асуан губернаторлығының Ком Умбу аймағын суретке түсіру үшін гиперспектрлік спутникті пайдаланды (1-сурет). Гиперспектрлік деректердің диапазондық қамту аймағында өсімдіктерді іріктеу және бүркеу, сондай-ақ дақылдардың жасылдығы мен хлорофилл мөлшерін бағалау үшін кеңейтілген өсімдік жамылғысының индексі пайдаланылды; жапырақ антоцианинінің мөлшерін бағалау үшін антоцианиннің шағылысу индексі 2 пайдаланылды; ал қызыл-жасыл қатынас индексі жарықты пайдалану тиімділігі мен орманның өсу қарқынын көрсету үшін пайдаланылды. Жоғарыда аталған индекстерді біріктіретін индекс карталары мен ауыл шаруашылығы және орман шаруашылығының денсаулық карталары жасалды, оларды зиянкестер мен аурулардың пайда болуын бағалау, сондай-ақ аймақтың ағаш жинауын бағалау үшін пайдалануға болады. Кіріс суреттер дақылдардың денсаулығына негізделген тоғыз санатқа бөлінді, бұл суреттердегі дақылдардың жалпы денсаулық жағдайын бағалауға көмектеседі.

△ 1-сурет. XIGUANG-003 ұшағының Google базалық картасымен қабаттасқан шынайы түсті біріктірілген кескіні

△2-сурет Өсімдік жамылғысының жақсартылған индексі

Өсімдік жамылғысының жақсартылған индексі (EVI) - өсімдіктерге сезімталдықты жақсарту және өсімдіктерді бақылау мүмкіндіктерін жақсарту үшін жасалған оңтайландырылған өсімдік жамылғысының индексі.Ол қалыпты айырмашылықты өсімдік жамылғысының индексіне (NDVI) негізделген және күн бұрышына, топографияға, бұлт/көлеңкеге және атмосфералық жағдайларға байланысты сәулелену жағдайындағы кейбір ауытқуларды жою үшін қатаңырақ жолақ комбинациясы мен алгоритмді қолдану арқылы оны жақсартады, осылайша EVI-дің өсімдіктерге жауап беру қабілетін арттырады.

EVI есептеу формуласы: EVI = (NIR - Қызыл) / (NIR + 6*Қызыл - 7,5*Көк + 1), мұндағы NIR - инфрақызылға жақын шағылысу, қызыл - қызыл жарық шағылысу, ал көк - көк жарық шағылысу. Осы жолақтардың салмақтары мен коэффициенттерін реттеу арқылы EVI өсімдіктердің жұқа құрылымы мен денсаулық жағдайын жақсырақ көрсете алады.

EVI артықшылығы оның жапырақ ауданының индексін (LAI), жапырақ жамылғысының түрін, өсімдік фазасын және жапырақ жамылғысының құрылымын қоса алғанда, жамылғы құрылымындағы өзгерістерге сезімталдығында. EVI хлорофилл мөлшері мен биомассасы сияқты өсімдіктердің биофизикалық параметрлерін жақсырақ бөліп ала алады, осылайша өсімдіктердің өсу күйі мен өзгерістерін бақылаудың дәлдігін арттырады.

EVI ауыл шаруашылығы, орман шаруашылығы, экология және қоршаған ортаны қорғау ғылымдарын қоса алғанда, кең ауқымды қолданысқа ие. Ауыл шаруашылығында EVI дақылдардың өсуін бақылау, дақылдардың қоректік заттарының күйін бағалау және дақылдардың өнімділігін болжау үшін пайдаланылуы мүмкін. Орман шаруашылығында EVI ормандардың денсаулығын бақылау және орман құрылымы мен экологиялық функциясын бағалау үшін пайдаланылуы мүмкін. Экология мен қоршаған ортаны қорғау ғылымында EVI өсімдік жамылғысының өзгеруі, жердің деградациясы және урбанизация сияқты қоршаған орта мәселелерін бақылау және бағалау үшін пайдаланылуы мүмкін.

△3-сурет Антоцианиннің шағылысу индексі 2

Антоцианиннің шағылысу индексі 2 (ARI2) - өсімдіктердегі антоцианин мөлшерін бақылау үшін қолданылатын қашықтықтан зондтау индексі.Бұл антоцианиннің шағылысу индексі 1 (ARI1) бойынша жақсару болып табылады, ол жолақ комбинациясы мен алгоритмді реттеу арқылы антоцианин құрамына реакцияны жақсартады.

ARI2 есептеу формуласы: ARI2 = (NIR - 0,57*Қызыл - 0,2*Жасыл) / (NIR + 0,88*Қызыл + 0,2*Жасыл), мұндағы NIR - инфрақызылға жақын шағылысу, қызыл - қызыл жарық шағылысу, ал жасыл - жасыл жарық шағылысу. ARI1-мен салыстырғанда, ARI2 қызыл жарық жолағындағы салмақтың жоғарылауына және жасыл жарық жолағындағы салмақтың төмендеуіне ие, осылайша антоцианин құрамына сезімталдықты жақсартады.

ARI2 артықшылығы оның өсімдік жамылғысындағы антоцианин мөлшеріне сезімталдығында. Антоцианиндер - өсімдіктерде төмен концентрацияда болатын, бірақ өсімдіктердің өсуі мен денсаулығына айтарлықтай әсер ететін пигменттер. ARI2 мәндерінің өзгерістерін бақылау арқылы өсімдік жамылғысындағы антоцианин мөлшеріндегі өзгерістерді түсінуге болады, осылайша өсімдіктердің өсу мәртебесі мен стресстік жағдайларын анықтауға болады.

ARI2 қолданылуы негізінен экология, қоршаған ортаны қорғау ғылымы және ауыл шаруашылығы сияқты салаларды қамтиды. Экологияда ARI2 ормандар мен жайылымдар сияқты экожүйелердің денсаулығы мен өнімділігін бақылау үшін пайдаланылуы мүмкін. Қоршаған ортаны қорғау ғылымында ARI2 топырақ сапасы, ластану және климаттың өзгеруі сияқты қоршаған орта мәселелерінің өсімдіктерге әсерін бағалау үшін пайдаланылуы мүмкін. Ауыл шаруашылығында ARI2 дақылдардың өсуін бақылау, дақылдардың стресс деңгейін бағалау және өнімділікті анықтау үшін пайдаланылуы мүмкін.

△4-сурет Қызыл-жасыл қатынас индексі

Қызыл-жасыл арақатынас индексі - өсімдіктердің денсаулық жағдайын және өсу үрдістерін бақылау үшін қолданылатын қашықтықтан зондтау индексі.Индекс қызыл және жасыл жарық жолақтарының шағылысу коэффициентін салыстыру арқылы есептеледі және формуласы келесідей: Қызыл-Жасыл қатынасы Индекс = Қызыл / Жасыл.

Қызыл жарық әдетте өсімдіктердің хлорофилл мөлшерін көрсетеді, ал жасыл жарық олардың жалпы құрылымы мен денсаулығын көрсетеді. Сондықтан, қызыл мен жасылдың арақатынас индексін есептеу арқылы өсімдіктердің өсу мәртебесі мен денсаулық деңгейін түсінуге болады.

Қызыл-жасыл қатынас индексі (R-жасыл қатынасы) қарапайымдылығымен, есептеудің қарапайымдылығымен және өсімдіктердің өсуі туралы ақпаратты тез алу мүмкіндігімен тиімді. Дегенмен, оның шектеуі оның шатыр құрылымы мен қоршаған орта факторларына салыстырмалы түрде төмен сезімталдығында, өсімдіктердің күйзелісі мен басқа да егжей-тегжейлі ақпаратты дәл көрсете алмауында. R-жасыл қатынасы өсімдіктердің өсуі туралы ақпаратты тез алуға қабілетті ыңғайлы қашықтықтан зондтау индексі болғанымен, ол өсімдіктердің күйзелісі мен басқа да егжей-тегжейлі ақпаратты дәл көрсетпеуі мүмкін. Тәжірибелік қолдануда өсімдіктердің өсу мәртебесі мен денсаулық деңгейін жан-жақты түсіну үшін оны басқа қашықтықтан зондтау индекстерімен және далалық зерттеу деректерімен біріктіру қажет.

△5-сурет. Өсімдік денсаулығы

5-суреттегі дақылдардың денсаулығының таралуын бақылау арқылы кейбір аудандардың денсаулығы қоршаған аудандарға қарағанда жалпы алғанда жоғары екені анықталды. Бұл аудандар негізінен қаладан салыстырмалы түрде алыс және Ніл өзені мен оның салаларына жақын жерлерде орналасқан, бұл аймақтағы су ресурстарымен шектеулі суармалы егіншілік моделін де растады.

△6-сурет. Ыстық және суық аймақтардағы дақылдардың денсаулығы

2-5 суреттегі өсімдік жамылғысының индекс картасы дақылдардың өсуі мен денсаулығының таралуын көрсете алады және белгілі бір визуализация әсеріне ие. Дегенмен, жоғарғы және төменгі шекаралары арасында тым үлкен немесе кіші айырмашылықтары бар индекстер үшін визуализацияға әсер етеді. Сондықтан, біз дақылдардың денсаулығы индексінің растрлық деректерін торға сәйкес нүктелік деректерге іріктеп алдық.

Келесі кезекте, нүктелік деректер жиынындағы әрбір ерекшелік үшін Getis-Ord Gi* статистикасы есептеледі. Gi* статистикасы алынған z-ұпайы мен p-мәнінен алынады. Статистикалық тұрғыдан маңызды оң z-ұпайлары үшін z-ұпайы неғұрлым жоғары болса, жоғары мәнді (ыстық нүктелер) кластерлеу соғұрлым тығыз болады. Статистикалық тұрғыдан маңызды теріс z-ұпайлары үшін z-ұпайы неғұрлым төмен болса, төмен мәнді (суық нүктелер) кластерлеу соғұрлым тығыз болады және p-мәні нәтиженің сенімділік деңгейін анықтау үшін қолданылады.

Жоғарыда келтірілген есептеулер арқылы біз жоғары немесе төмен құнды элементтердің кеңістікте шоғырланатын орындарын анықтай аламыз және дақылдардың денсаулығы қоршаған аймақтарға қарағанда айтарлықтай төмен немесе жоғары суық және ыстық аймақтарды анықтай аламыз, осылайша аймақтың ауылшаруашылық денсаулығын интуитивті түрде көрсете аламыз.

Сонымен қатар, жергілікті ауыл шаруашылығын дамыту моделін тереңірек зерттеу үшін ыстық және суық аймақтарды векторлауға, сондай-ақ ыстық және суық аймақтардың векторлық шекараларына негізделген аймақтардың пішінін, олардың арасындағы қашықтықты және аймақтар мен өзендер мен қалалар арасындағы байланысты одан әрі талдауға болады.