Giperspektral sun'iy yo'ldosh ma'lumotlari va o'simlik indekslari asosida agroo'rmonchilik hududlarining sog'lig'ini baholash

Asvan gubernatorligida joylashgan Kom Umbu Misrning janubida, Nil daryosining yuqori oqimida, Nosir ko'li yaqinida joylashgan. Bu Nil bo'yidagi muhim shahar va voha bo'lib, sug'oriladigan qishloq xo'jaligi sektori yaxshi rivojlangan, asosan paxta, don va iqtisodiy o'rmonlarni yetishtiradigan, bu esa uni aralash qishloq xo'jaligi mintaqasiga aylantiradi. Barg va soyabon tuzilishidagi farqlar tufayli an'anaviy yakka o'simlik indekslari bir vaqtning o'zida o'rmonchilik va qishloq xo'jaligini qamrab ololmaydi; shuning uchun baholash uchun indekslarning kombinatsiyasi zarur.

Loyihaga kirish

Yaqinda Xitoy Fanlar akademiyasining Sian aerokosmik guruhi Misrning Asvan gubernatorligidagi Kom Umbu mintaqasini tasvirga olish uchun giperspektral sun'iy yo'ldoshdan foydalangan (1-rasm). Giperspektral ma'lumotlarning diapazoni doirasida ekinlarni skrining qilish va niqoblash, shuningdek, ekinlarning yashilligi va xlorofil miqdorini baholash uchun Kengaytirilgan o'simliklar indeksi ishlatilgan; barg antosiyanin miqdorini baholash uchun antosiyanin aks ettirish indeksi 2; yorug'likdan foydalanish samaradorligi va o'rmonlarning o'sish sur'atini ifodalash uchun qizil-yashil nisbat indeksi ishlatilgan. Yuqoridagi indekslarni birlashtirgan indeks xaritalari va qishloq xo'jaligi va o'rmon xo'jaligi salomatligi xaritalari yaratildi, ular zararkunandalar va kasalliklar stressining paydo bo'lishini baholash, shuningdek, mintaqaning yog'och yig'im-terimini baholash uchun ishlatilishi mumkin. Kirish tasvirlari ekinlarning salomatligiga qarab to'qqiz toifaga bo'lingan, bu esa tasvirlardagi umumiy ekinlarning salomatlik holatini baholashga yordam beradi.

△ 1-rasm. XIGUANG-003 ning Google bazaviy xaritasi bilan qoplangan haqiqiy rangli birlashtirilgan tasviri

△ 2-rasm. O'simliklar indeksining yaxshilanishi

Kengaytirilgan o'simlik indeksi (EVI) - bu o'simliklarga javob berishni yaxshilash va o'simliklarni monitoring qilish imkoniyatlarini oshirish uchun mo'ljallangan optimallashtirilgan o'simlik indeksi.U Normallashtirilgan Farqli O'simliklar Indeksiga (NDVI) asoslangan va quyosh burchagi, topografiya, bulut/soya va atmosfera sharoitlari bilan bog'liq nurlanish sharoitlaridagi ba'zi o'zgarishlarni bartaraf etish uchun yanada qat'iyroq diapazon kombinatsiyasi va algoritmidan foydalanish orqali uni yaxshilaydi va shu bilan EVI ning o'simliklarga javob berishini oshiradi.

EVI hisoblash formulasi quyidagicha: EVI = (NIR - Qizil) / (NIR + 6*Qizil - 7.5*Moviy + 1), bu yerda NIR yaqin infraqizil nurlanishni aks ettirish, Qizil qizil yorug'likning aks ettirish va Moviy ko'k yorug'likning aks ettirishidir. Ushbu polosalarning og'irliklari va koeffitsientlarini sozlash orqali EVI o'simliklarning nozik tuzilishi va sog'lom holatini yaxshiroq aks ettirishi mumkin.

EVI ning afzalligi uning barg maydoni indeksi (LAI), to'p turi, vegetatsiya fazasi va to'p tuzilishi kabi to'p tuzilishidagi o'zgarishlarga sezgirligidadir. EVI o'simliklarning xlorofill miqdori va biomassasi kabi biofizik parametrlarini yaxshiroq ajratib olishi va shu bilan o'simliklarning o'sish holati va o'zgarishlarini kuzatish aniqligini oshirishi mumkin.

EVI qishloq xo'jaligi, o'rmon xo'jaligi, ekologiya va atrof-muhit fanlari kabi keng qo'llanilish sohalariga ega. Qishloq xo'jaligida EVI ekinlarning o'sishini kuzatish, ekinlarning ozuqaviy holatini baholash va hosildorlikni bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. O'rmon xo'jaligida EVI o'rmonlarning sog'lig'ini kuzatish va o'rmon tuzilishi va ekologik funktsiyasini baholash uchun ishlatilishi mumkin. Ekologiya va atrof-muhit fanlarida EVI o'simlik qoplamining o'zgarishi, yerlarning degradatsiyasi va urbanizatsiya kabi ekologik muammolarni kuzatish va baholash uchun ishlatilishi mumkin.

△ 3-rasm Antosiyaninning aks ettirish indeksi 2

Antosiyaninni aks ettirish indeksi 2 (ARI2) - bu o'simliklardagi antosiyanin miqdorini kuzatish uchun ishlatiladigan masofadan zondlash indeksi.Bu antosiyanin aks ettirish indeksi 1 (ARI1) ning yaxshilanishi bo'lib, u diapazon kombinatsiyasi va algoritmini sozlash orqali antosiyanin tarkibiga javobni yaxshilaydi.

ARI2 ni hisoblash formulasi quyidagicha: ARI2 = (NIR - 0.57*Qizil - 0.2*Yashil) / (NIR + 0.88*Qizil + 0.2*Yashil), bu yerda NIR yaqin infraqizil nurlanishni aks ettirish, qizil qizil yorug'likning aks ettirish va yashil yorug'likning aks ettirishidir. ARI1 bilan taqqoslaganda, ARI2 qizil yorug'lik tasmasida og'irlikning oshishi va yashil yorug'lik tasmasida og'irlikning kamayishiga ega, shu bilan antosiyanin miqdoriga sezgirlikni yaxshilaydi.

ARI2 ning afzalligi uning o'simlik qoplamidagi antosiyanin miqdoriga sezgirligidadir. Antosiyaninlar o'simliklarda past konsentratsiyalarda mavjud bo'lgan, ammo o'simliklarning o'sishi va sog'lig'iga sezilarli ta'sir ko'rsatadigan pigmentlardir. ARI2 qiymatlarining o'zgarishini kuzatish orqali o'simlik qoplamidagi antosiyanin miqdoridagi o'zgarishlarni tushunish mumkin, shu bilan o'simlikning o'sish holati va stress sharoitlarini xulosa qilish mumkin.

ARI2 ning qo'llanilishi asosan ekologiya, atrof-muhit fanlari va qishloq xo'jaligi kabi sohalarni qamrab oladi. Ekologiyada ARI2 o'rmonlar va o'tloqlar kabi ekotizimlarning sog'lig'i va unumdorligini kuzatish uchun ishlatilishi mumkin. Atrof-muhit fanida ARI2 tuproq sifati, ifloslanish va iqlim o'zgarishi kabi ekologik muammolarning o'simliklarga ta'sirini baholash uchun ishlatilishi mumkin. Qishloq xo'jaligida ARI2 ekinlarning o'sishini kuzatish, ekinlarning stress darajasini baholash va hosildorlikni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin.

△4-rasm Qizil-yashil nisbat indeksi

Qizil-yashil nisbat indeksi o'simliklarning sog'liq holati va o'sish tendentsiyalarini kuzatish uchun ishlatiladigan masofadan zondlash indeksidir.Indeks qizil va yashil chiroq polosalarining aks ettirish qobiliyatini taqqoslash orqali hisoblanadi va formula quyidagicha: Qizil-yashil nisbat indeksi = Qizil / Yashil.

Qizil chiroq odatda o'simliklarning xlorofill miqdorini aks ettiradi, yashil chiroq esa ularning umumiy tuzilishi va sog'lig'ini aks ettiradi. Shuning uchun, qizil-yashil nisbat indeksini hisoblash orqali biz o'simliklarning o'sish holati va sog'liq darajasini tushunishimiz mumkin.

Qizil-yashil nisbat indeksi (R-yashil nisbat) soddaligi, hisoblash qulayligi va o'simliklarning o'sishi haqida tezkor ma'lumot olish qobiliyati tufayli foydalidir. Biroq, uning cheklovi soyabon tuzilishi va atrof-muhit omillariga nisbatan past sezgirligida bo'lib, o'simliklarning stressini va boshqa batafsil ma'lumotlarni aniq aks ettira olmaydi. R-yashil nisbati o'simliklarning o'sishi haqida tezkor ma'lumot olishga qodir qulay masofadan zondlash indeksi bo'lsa-da, u o'simliklarning stressini va boshqa batafsil ma'lumotlarni aniq aks ettirmasligi mumkin. Amaliy qo'llanmalarda o'simliklarning o'sish holati va sog'liq darajasini har tomonlama tushunish uchun uni boshqa masofadan zondlash indekslari va dala tadqiqot ma'lumotlari bilan birlashtirish zarur.

△5-rasm. Ekin salomatligi

5-rasmda ekinlarning sog'lomlik taqsimotini kuzatish orqali ba'zi hududlarning sog'lomlik darajasi odatda atrofdagi hududlarga qaraganda yuqori ekanligi aniqlandi. Bu hududlar asosan shahardan nisbatan uzoqda va Nil daryosi va uning irmoqlariga yaqin hududlarda joylashgan bo'lib, bu mintaqada suv resurslari bilan cheklangan sug'orish dehqonchilik modelini ham tasdiqladi.

△ 6-rasm. Issiq va sovuq zonalarda ekinlarning sog'lig'i

2-5-rasmdagi o'simliklar indeksi xaritasi ekinlarning o'sishi va sog'lig'ining taqsimlanishini aks ettirishi mumkin va ma'lum bir vizualizatsiya effektiga ega. Biroq, yuqori va pastki chegaralari o'rtasida haddan tashqari katta yoki kichik farqlarga ega indekslar uchun vizualizatsiya ta'sir qiladi. Shuning uchun biz ekinlar sog'lig'i indeksi rastr ma'lumotlarini panjara bo'yicha nuqta ma'lumotlariga namuna oldik.

Keyin, nuqta ma'lumotlar to'plamidagi har bir xususiyat uchun Getis-Ord Gi* statistikasi hisoblanadi. Gi* statistikasi olingan z-ball va p-qiymatdan olinadi. Statistik jihatdan ahamiyatli musbat z-balllar uchun z-ball qanchalik yuqori bo'lsa, yuqori qiymatli (issiq nuqtalar) klasterlash shunchalik zich bo'ladi. Statistik jihatdan ahamiyatli manfiy z-balllar uchun z-ball qanchalik past bo'lsa, past qiymatli (sovuq nuqtalar) klasterlash shunchalik zich bo'ladi va p-qiymat natijaning ishonchlilik darajasini aniqlash uchun ishlatiladi.

Yuqoridagi hisob-kitoblar orqali biz yuqori yoki past qiymatli elementlar fazoda to'planadigan joylarni olishimiz va ekinlarning sog'lig'i atrofdagi hududlarga qaraganda sezilarli darajada past yoki yuqori bo'lgan sovuq va issiq zonalarni aniqlashimiz mumkin, shu bilan mintaqaning qishloq xo'jaligi sog'lig'ini yanada intuitiv tarzda namoyish etishimiz mumkin.

Bundan tashqari, mahalliy qishloq xo'jaligini rivojlantirish modelini chuqur o'rganish uchun issiq va sovuq zonalarni vektorlashtirish, shuningdek, mintaqalarning shaklini, ular orasidagi masofani hamda issiq va sovuq zonalarning vektor chegaralari asosida mintaqalar, daryolar va shaharlar o'rtasidagi munosabatni yanada tahlil qilish mumkin bo'ladi.