Global Vision Media Focus
Компания в общей сложности 15 раз появлялась в эфире CCTV, а ее охват через партийные СМИ, центральные СМИ и местные официальные СМИ составил 50 миллионов человек.
Идентификация видов растительности на основе узкополосного антоцианового индекса.
Введение
Использование индекса фотосинтетических пигментов в узком диапазоне гиперспектральной съемки позволяет точно различать виды растительности. В данном исследовании используются гиперспектральные данные со спутника Xiguang-105 (также известного как Tianxianpei) и данные Sentinel-2 для расчета индекса антоцианов ARI1 и выделения лесных массивов в пределах сельскохозяйственных угодий. Благодаря спектральному разрешению 9 нм и узкополосной конструкции спутника Xiguang-105 (Tianxianpei) разница в отражательной способности в точно определенных точках 550 нм и 700 нм значительно усиливается, что позволяет легко выявлять характеристики лесных массивов. По сравнению с результатами Sentinel-2, наблюдается меньшее количество ложных срабатываний, а полученные результаты имеют меньший уровень шума. Кроме того, достаточно одного изображения, что исключает необходимость в данных временных рядов, обеспечивая таким образом быстрые и надежные спектральные данные для мониторинга «несельскохозяйственной» зоны сельскохозяйственных угодий.
Методы и принципы
Таблица 1. Сравнение параметров полос
Индекс пигментации листьев (ARI1) используется для измерения количества пигментов в растительности, связанных со стрессом. ARI1 очень чувствителен к антоцианам в листьях; более высокое значение ARI1 указывает на рост или гибель растительного покрова. Формула расчета следующая:
Значение варьируется от 0 до 0,2+, в то время как диапазон для общих зеленых растительных зон составляет от 0,001 до 0,1.
Как узкополосный индекс растительности, чем ближе центральная длина волны к длине волны, требуемой формулой, и чем меньше ширина на половине максимума (FWHM), тем лучше результаты расчета индекса отражают истинную концентрацию антоцианов.
Мы сравнили данные со спутников Sentinel-2 и Xiguang-105 (спутник «Тяньсяньпэй»). Данные Sentinel-2 были собраны с 1 по 10 апреля 2025 года и представляют собой медианный сводный результат. Данные спутника Xiguang-105 (спутник «Тяньсяньпэй») были собраны 6 апреля 2025 года.
Используя данные со спутника Xiguang-1 05 (Тяньсяньпэй) и Sentinel-2, были выбраны две полосы, наиболее близкие к 550 нм и 700 нм, и рассчитан индекс ARI1. Для получения результатов индекса использовалась простая пороговая сегментация для исключения лесных массивов на сельскохозяйственных угодьях, а результаты со спутника Xiguang-1 05 (Тяньсяньпэй) и Sentinel-2 были сопоставлены и оценены.
Таблица 2. Сравнение диапазонов длин волн, используемых при расчете индекса.
Отображение результатов
Зона 1
Рисунок 1. Индекс ARI1 спутника Sentinel-2, регион 1.
Рисунок 2. Результаты извлечения данных о сельскохозяйственных угодьях и лесных массивах с помощью спутника Sentinel-2, регион 1.
Рисунок 3. Индекс ARI1 спутника Xiguang-1 05 (Тяньсяньпэй), регион 1.
Рисунок 4. Результаты извлечения данных о сельскохозяйственных и лесных угодьях со спутника Xiguang-1 05 (Тяньсяньпэй), регион 1.
Зона 2
Рисунок 5. Результаты извлечения данных о сельскохозяйственных угодьях и лесных массивах с помощью спутника Sentinel-2, регион 2.
Рисунок 6. Результаты извлечения данных о сельскохозяйственных угодьях и лесных массивах со спутника Xiguang-1 05 (Тяньсяньпэй), регион 2.
Зона 3
Рисунок 7. Результаты извлечения данных о сельскохозяйственных угодьях и лесных массивах с помощью спутника Sentinel-2, регион 3.
Рисунок 8. Результаты извлечения данных о сельскохозяйственных угодьях и лесных массивах со спутника Xiguang-1 05 (Тяньсяньпэй), регион 3.
Результаты сравнения показывают, что по сравнению с обычным индексом NDVI индекс ARI1 может отражать различия между культурами и может использоваться в таких сценариях, как анализ стресса для растений и вырубка незаконно заготовленных лесных участков на сельскохозяйственных угодьях.
Поскольку спутник Sentinel-2 имеет ограниченное количество диапазонов, эти диапазоны не идеально соответствуют длинам волн, необходимым для формулы. Кроме того, широкая полоса пропускания Sentinel-2 делает невозможным точное получение коэффициента отражения на определенной длине волны. Поэтому диапазон значений для расчета индекса ARI на Sentinel-2 короче, чем у спутника Xiguang-105 (также известного как спутник Tianxianpei), что указывает на более низкую способность дифференциации сельскохозяйственных культур на основе индекса ARI1 по сравнению со спутником Xiguang-105 (также известным как спутник Tianxianpei).
На основе результатов выделения сельскохозяйственных угодий и лесных массивов с использованием того же простого метода пороговой сегментации, результаты выделения с помощью Sentinel-2 демонстрируют высокий уровень шума типа «соль и перец», а также больше ложных срабатываний в западной части изображения. В отличие от этого, результаты со спутника Xiguang-1 05 (также известного как Tianxianpei) показывают лучшие результаты.
По сравнению с широкополосными мультиспектральными данными, гиперспектральные данные имеют явное преимущество при расчете узкополосных индексов растительности.