Использование радиолокационных данных для мониторинга состояния посевов сельскохозяйственных культур на юге Дальнего Востока России
- Авторы: Верхотуров А.Л1, Степанов А.С2, Илларионова Л.В1
-
Учреждения:
- Вычислительный центр Дальневосточного отделения Российской академии наук (ВЦ ДВО РАН)
- Дальневосточный научно-исследовательский институт сельского хозяйства (ДВ НИИСХ)
- Выпуск: Том 23, № 4 (2024)
- Страницы: 1221-1245
- Раздел: Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний
- URL: https://bakhtiniada.ru/2713-3192/article/view/265771
- DOI: https://doi.org/10.15622/ia.23.4.11
- ID: 265771
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Использование радиолокационных спутниковых данных в мониторинге сельскохозяйственных культур является перспективным дополнением методов и технологий, базирующихся на анализе мультиспектральных изображений. К основным достоинствам радиолокационных вегетационных индексов относится их чувствительность к поляриметрическим свойствам принимаемого сигнала, а также независимость от облачности. Это особенно важно для территории юга российского Дальнего Востока, муссонный климат которого обеспечивает влажную и облачную погоду в период набора сельскохозяйственными культурами максимальной биомассы. Для оценки возможностей радиолокационных спутниковых данных на примере пахотных земель Хабаровского края и Амурской области были проанализированы 64 снимка космического аппарата Sentinel-1 за период наблюдений с мая по октябрь 2021 года. Для каждого снимка были рассчитаны значения индексов DpRVI, RVI, VH/VV и построены временные ряды для всего периода наблюдений по отдельным полям (всего 342 поля). По мультиспектральным снимкам Sentinel-2 с использованием маски облачности были построены временные ряды NDVI. Были рассчитаны характеристики экстремумов временных рядов для разных типов пахотных земель: сои, овса, и залежи. Показано, что для каждой сельхозкультуры кривые сезонного хода DpRVI, RVI, VH/VV имели характерный вид. Установлено, что индекс DpRVI продемонстрировал наиболее высокую устойчивость – коэффициенты вариации сезонного хода DpRVI были существенно ниже показателей для RVI и VH/VV. Также было выявлено, что сходство между сезонным ходом индексов сохранялось для удаленных друг от друга регионов – Хабаровского края и Амурской области. Были рассчитаны основные характеристики сезонного хода временных рядов радиолокационных индексов в сравнении с NDVI – величина максимума, дата наступления максимума и вариабельность этих показателей. Установлено, во-первых, что значения этих показателей в разных регионах схожи между собой; во-вторых, вариабельность максимума и дня наступления максимума для DpRVI ниже, чем для RVI и VH/VV; в-третьих, вариабельность максимума и дня наступления максимума для DpRVI сопоставима с NDVI. Таким образом, можно сделать вывод о том, что временные ряды радиолокационных индексов DpRVI, RVI, VH/VV для основных типов сельскохозяйственных земель Дальнего Востока имеют отличительные особенности и могут быть использованы в задачах классификации, моделирования урожайности и контроля севооборота.
Об авторах
А. Л Верхотуров
Вычислительный центр Дальневосточного отделения Российской академии наук (ВЦ ДВО РАН)
Email: andrey@ccfebras.ru
улица Ким Ю Чена 65
А. С Степанов
Дальневосточный научно-исследовательский институт сельского хозяйства (ДВ НИИСХ)
Email: stepanfx@mail.ru
улица Клубная 13
Л. В Илларионова
Вычислительный центр Дальневосточного отделения Российской академии наук (ВЦ ДВО РАН)
Email: illarionova_l@list.ru
улица Ким Ю Чена 65
Список литературы
- Якушев В.П., Захарян Ю.Г., Блохина С.Ю. Состояние и перспективы использования дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2022. Т. 19. № 1. С. 287–294.
- Fisette T., Rollin P., Aly Z., Campbell, L., Daneshfar, B., Filyer, P., Smith A., Davidson A., Shang J., Jarvis I. AAFC annual crop inventory // Second International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics). 2013. pp. 270–274.
- Лупян Е.А., Барталев С.А., Толпин В.А., Жарко В.О., Крашенинникова Ю.С., Оксюкевич А.Ю. Использование спутникового сервиса ВЕГА в региональных системах дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2014. Т. 11. № 3. С. 215–232.
- Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Кашницкий А.В., Балашов И.В., Барталев С.А., Бриль А.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Константинова А.М., Кобец Д.А., Мазуров А.А., Марченков В.В., Матвеев А.М., Миклашевич Т.С., Плотников Д.Е., Радченко М.В., Стыценко Ф.В., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А., Хвостиков С.А., Ховратович Т.С. Система «Вега-Science»: особенности построения, основные возможности и опыт использования // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2021. Т. 18. № 6. С. 9–31.
- Денисов П.В., Трошко К.А., Лупян Е.А., Толпин В.А. Возможности и опыт использования информационной системы ВЕГА-PRO для мониторинга сельскохозяйственных земель // Вычислительные технологии. 2022. Т. 27. № 3. С. 66–83.
- Macelloni G., Paloscia S., Pampaloni P., Ruisi R., Dechambre M., Valentin R., Chanzy A., Prevot L., Bruguier N. Modelling radar backscatter from crops during the growth cycle // Agronomie. 2002. vol. 22. № 6. pp. 575–579.
- Blaes X., Defourny P., Wegmuller U., Della Vecchia A., Guerriero L., Ferrazzoli P. C-band polarimetric indexes for maize monitoring based on a validated radiative transfer model // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2006. vol. 44. no. 4. pp. 791–800.
- McNairn H., Champagne C., Shang J., Holmstrom D., Reichert G. Integration of optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery for delivering operational annual crop inventories // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2009. vol. 64. no. 5. pp. 434–449.
- Mercier A., Betbeder J., Baudry J., Le Roux V., Spicher F., Lacoux J., Roger D., Hubert-Moy L.. Evaluation of Sentinel-1 & 2 time series for predicting wheat and rapeseed phenological stages // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2020. vol. 163. pp. 231–256.
- Li M., Bijker W. Potential of Multi-Temporal Sentinel-1A Dual Polarization SAR Images for Vegetable Classification in Indonesia // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2018. pp. 3820–3823.
- Harfenmeister K., Itzerott S., Weltzien C., Spengler D. Detecting Phenological Development of Winter Wheat and Winter Barley Using Time Series of Sentinel-1 and Sentinel-2 // Remote Sensing. 2021. vol. 13(24). no. 5036.
- Bao X., Zhang R., Lv J., Wu R., Zhang H., Chen J., Zhang B., Ouyang X., Liu G.. Vegetation descriptors from Sentinel-1 SAR data for crop growth monitoring // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2023. vol. 203(17). pp. 86–114.
- Kim Y., van Zyl J.J. A Time-Series Approach to Estimate Soil Moisture Using Polarimetric Radar Data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2009. vol. 47. no. 8. pp. 2519–2527.
- Trudel M., Charbonneau F., Leconte R. Using RADARSAT-2 polarimetric and ENVISAT-ASAR dual-polarization data for estimating soil moisture over agricultural fields // Canadian Journal of Remote Sensing. 2012. vol. 38. no. 4. pp. 514–527.
- Kumar S., Rao S., Sharma J. Radar Vegetation Index as an Alternative to NDVI for Monitoring of Soyabean and Cotton // Proceedings of the XXXIII INCA International Congress (Indian Cartographer). 2013. vol. 33. pp. 91–96.
- Nasirzadehdizaji R., Balik Sanli F., Abdikan S., Cakir Z., Sekertekin A., Ustuner M.. Sensitivity Analysis of Multi-Temporal Sentinel-1 SAR Parameters to Crop Height and Canopy Coverage // Applied Sciences. 2019. vol. 9(4). no. 655.
- Ratha D., Mandal D., Kumar V., McNairn H., Bhattacharya A., Frery A.C. A Generalized Volume Scattering Model-Based Vegetation Index From Polarimetric SAR Data // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2019. vol. 16. no. 11. pp. 1791–1795.
- Mandal D., Ratha D., Bhattacharya A., Kumar V., McNairn H., Rao Y.S., Frery A.C. A Radar Vegetation Index for Crop Monitoring Using Compact Polarimetric SAR Data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2020. vol. 58. no. 9. pp. 6321–6335.
- Chang J.G., Shoshany M., Oh Y. Polarimetric Radar Vegetation Index for Biomass Estimation in Desert Fringe Ecosystems // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2018. vol. 56. no 12. pp. 7102–7108.
- Periasamy S. Significance of dual polarimetric synthetic aperture radar in biomass retrieval: An attempt on Sentinel-1 // Remote Sensing of Environment. 2018. vol. 217. pp. 537–549.
- Mandal D., Kumar V., Ratha D., Dey S., Bhattacharya A., Lopez-Sanchez J. M., McNairn H., Rao Y.S. Dual polarimetric radar vegetation index for crop growth monitoring using Sentinel-1 SAR data // Remote Sensing of Environment. 2020. vol. 247. no. 111954.
- Sekertekin A., Marangoz A.M., Abdikan S. ALOS-2 and Sentinel-1 SAR data sensitivity analysis to surface soil moisture over bare and vegetated agricultural fields // Computers and Electronics in Agriculture. 2020. vol. 171. no. 105303.
- Ulaby F., Batlivala P., Dobson M. Microwave backscatter dependence on surface roughness, soil moisture, and soil texture: Part I-Bare soil // IEEE Transactions on Geoscience Electronics. 1978. vol. 16. no. 4. pp. 286–295.
- Дубровин К.Н., Степанов А.С., Верхотуров А.Л., Асеева Т.А. Идентификация сельскохозяйственных культур с использованием радарных изображений // Информатика и автоматизация. 2022. Т. 21. № 2. С. 405–426.
- Robertson L.D., Davidson A.A., McNairn H., Hosseini M., Mitchell S. Assessment of Multi-Frequency SAR for Crop Type Classification and Mapping // IGARSS-2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2019. pp. 489–492.
- Dubrovin K., Stepanov A., Verkhoturov A. Cropland Mapping Using Sentinel-1 Data in the Southern Part of the Russian Far East // Sensors. 2023. vol. 23(18). no. 7902.
Дополнительные файлы
