Оцінка основних параметрів сільськогосподарських посівів по спектру відбивання рослинності в оптичному діапазоні

Кочубей, СМ
Косм. наука технол. 2003, 9 ;(5-6):185-190
https://doi.org/10.15407/knit2003.05.185
Мова публікації: Російська
Анотація: 
Показано, що спектральні криві відбивання рослинності містять достатню інформацію, щоб створити набір параметрів для ефективного контролю стану посівів сільськогосподарських культур. Для більшості з них використовується оцінка вмісту хлорофілу чи характеристики, що залежать від впливу внутрішньої структури листової тканини на відбивальну здатність листя в області поглинання хлорофілу. На прикладі озимої пшениці запропоновано новий хлорофільньїй індекс для оцінки вмісту хлорофілу в листках на основі кількісного параметра форми спектральної кривої відбивання. Ним є відношення двох максимумів у графіку першої похідної від спектральної кривої відбивання в області λλ 680—750 нм, яке корелює із вмістом хлорофілу. Використання фізичної, графічної і математичної моделей дозволило оцінити стійкість результатів обчислення концентрації хлорофілу із застосуванням вказаного хлорофільного індексу до впливу відбивання грунту. Показано, що відношення двох максимумів в графіку першої похідної змінюється не більш ніж на 5% і 11% при проективному покритті 50% и 25% відповідно, на фоні темного грунту чи піску. Коефіцієнт відбивання на λ = 550 нм корелює з вмістом хлорофілу і загального азоту, але виявляє чутливість до вмісту вологи в листках. Він також чутливий до вкладу відбивання від грунту. Тому комбінаторні оцінки хлорофілу, отримані за допомогою кількісного параметра, що характеризує форму спектру в області червоного краю, і коефіцієнта відбивання λ = 550 нм, дають можливість оцінювати величину проективного покриття для незімкнутих посівів, або вміст вологи в листках у зімкнутих посівах.
Ключові слова: оптичний діапазон, сільське господарство, спектр відбивання рослинності
References: 
1.  Жумарь А. Ю. Исследования влияния параметров расти­тельности на положение максимального наклона красного края // Исслед. Земли из космоса.—1990.— 4.—С. 15—20.
2.  Кочубей С. М., Кобец Н. И., Шадчина Т. М. Количествен­ный анализ формы спектральной кривой отражения листь­ев растений как способ тестирований их состояния // Физиология и биохимия культурных растений.—1988.— 20.—С. 535—539.
3.  Кочубей СМ., Кобец Н. И., Шадчина Т. М. Спектральные свойства растений как основа методов дистанционной диаг­ностики. — Киев: Наук, думка, 1990.—136 с.
4.  Шадчина Т. М. Наукові основи дистанційного моніторингу стану посівів зернових. — Київ, Український фітосоціо-логічний центр, 2001.—219 с
5.  Arnon D. I. Copper enzymes in isolated chloroplasts. Poly-phenoloxidase in Beta vulgaris II Plant Physiol.—1949.— 24.—P. 1 — 15.
6.  Demetriodes-Shan T. H., Steven M. D., Clark J. A. High resolution derivative spectra in remote sensing // Rem. Sens. Envir.—1993.—33.—P. 55—64.
7.  Kochubey S. M., Biduk P. I. Novel Approach to Remote Sensing of Vegetation // Proc. of SPIE. Int. Conf. «AeroSence. Technologies and Systems for Defence Security», 21-25 April 2003, Orlando USA. — 5093.—P. 373—378.
8.  Miller J. R., Hare E. W., Wu J. Quantitative characterization of the vegetation red edge reflectance. 1. An inverted Gaussian reflectance model // Int. J. Rem. Sens.—1990.—11.— P. 1755—1773.
9.  Savitzky A., Golay M. G. E. Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures // Analyt. Chem.— 1964.—36.—P. 1627—1639.

10. Zarko-Tejada P. J., Miller J. R., Mohammed G. H., et al. Vegetation stress detection through chlorophyll a+b estimation and fluorescence effects on hiperspectral imagery // J. Environ. Qual.—2002.—31.—P. 1433—1441.