Данные съёмки беспилотных и спутниковых систем в анализе спектральных характеристик посадок монокультур лесообразующих пород Сибири

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2025

Идентификатор DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-5-145-157

Ключевые слова: siberia, monoculture plantings, spectral indices, ndvi, landsat, unmanned aerial vehicle (UAV), сибирь, посадки монокультур, спектральные индексы, бпла

Аннотация: Выполнен анализ данных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и спутниковых систем применительно к выявлению спектральных характеристик посадок монокультур лесообразующих пород Сибири. Исследование выполнено на примере уникального эксперимента посадок монокультур шести лесообразующих видов Сибири: сосна сибирская, лиственница, осПоказать полностьюина, берёза, сосна обыкновенная, ель. Проведена серия инструментальной регистрации спектральных характеристик растительности в различных фенологических фазах с периодичностью в сезоне до 14 дней с применением системы БПЛА RedEdge-MX и квазисинхронных материалов из каталога данных Landsat OLI, TIRS (англ. Operational Land Imager, Thermal Infrared Sensor). Рассмотрено первое приближение модельных кривых, описывающих изменения спектральных признаков монокультур в течение полного фенологического цикла (120- 275-е дни сезона). Сезонные тренды NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index) для каждой монокультуры были представлены полиномиальными кривыми второй степени. Для лиственных древостоев коэффициент детерминации модельной кривой составил 0,77-0,95 (для данных БПЛА RedEdge-MX) и 0,61-0,93 (для ряда Landsat OLI). Для хвойных древостоев - на уровне 0,41-0,96. Сравнение данных, полученных со спутника и БПЛА, показало приемлемый уровень сопоставимости значений NDVI. Расхождение значений зафиксировано на уровне 15-35 %, при этом в течение фенологического периода полного лета (180-220-е дни сезона) уровень относительного отклонения между двумя наборами данных минимален (не более 15-20 %). The paper analyzes data from unmanned aerial vehicles (UAV) and satellite systems in order to identify the spectral characteristics of monoculture plantings of Siberian forest-forming species. The study is based on a unique experiment plot in which six forest-forming species of Siberian forest stands, including Siberian pine, larch, aspen, birch, pine, and spruce, were planted in monoculture. A series of instrumental registrations of the spectral characteristics of vegetation in various phenological phases with a periodicity of up to 14 days per season were carried out using the UAV/RedEdge-MX system and quasi-synchronous materials from the Landsat OLI/TIRS (Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor) data catalog. The first approximation of model curves describing changes in spectral characteristics of monocultures over the entire phenological cycle (120-275 days of the season) was considered. For each monoculture, seasonal NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) trends were illustrated using second-degree polynomial curves. For deciduous stands, the coefficients of determination of the model curve were 0.77-0.95 (for UAV/RedEdge-MX data) and 0.61-0.93 (for the Landsat OLI). For coniferous stands, the coefficient of determination was at the level of 0.41-0.96. There was a satisfactory degree of NDVI value comparability between satellite and UAV data. The discrepancy between the values was recorded at the level of 15-35 %, while the relative deviation between the two sets of data during the phenological period of full summer (180-220 days of the season) was minimal (no more than 15-20 %).

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса

Выпуск журнала: Т. 22, 5

Номера страниц: 145-157

ISSN журнала: 20707401

Место издания: Москва

Издатель: Институт космических исследований РАН

Персоны

  • Пономарёв Е.И. (Сибирский федеральный университет)
  • Якимов Н.Д. (Сибирский федеральный университет)
  • Краснощёков К.В. (Красноярский научный центр СО РАН)
  • Дергунов А.В. (Красноярский научный центр СО РАН)

Вхождение в базы данных