CC BY
27
пределах деятельного слоя, так и ниже его подошвы до глубины 10 м. Но уже сегодня мы можем сделать следующие выводы:
1. Выбранный и оборудованный участок по мониторингу за состоянием температурного режима грунтов южной границы криолитозоны представителен. Он отражает мощность сезонного промерзания-протаивания и находится в зоне распространения линз и островов многолетнемерзлых пород.
2. Для территории Ольхон, его степной части, установлен период запаздывания в распределении отрицательных температур, который составил 120130 суток на всю мощность деятельного слоя.
3. Зафиксирована среднегодовая температура грунтов ниже деятельного слоя с отметкой 3,6 м - минус 0,1 °С.
4. По данным годового мониторинга (предварительный анализ), отмечается увеличение глубины сезонного промерзания по сравнению с данными прошлого столетия с 2,5-3 м (по опубликованным данным) до 3-3,6 м (инструментальные измерения).
5. Температурный режим грунтов предопределяет периоды активизации солифлюкционных оползней в годовом цикле на острове Ольхон.
Статья поступила 10.02.2014 г.
Библиографический список
1. Васильев А.А., Дроздов Д.С., Москаленко Н.Г. Динамика температуры многолетнемерзлых пород Западной Сибири в связи с изменениями климата. Новосибирск: ГЕО, 2008. С. 10-18.
2. Иметхенов А.Б., Долхонова Э.З., Елбаскин П.Н. Ольхон - край родной. Улан-Удэ: Изд-во БурГУ, 1997. 352 с.
3. Кудрявцева В.А. Общее мерзлотоведение. М.: Изд-во МГУ, 1978. 464 с.
4. Лещиков Ф.Н. Криолитозона юга Восточной Сибири и ее инженерно-геологические особенности. Иркутск: Изд-во ИГУ, 1991. 428 с.
5. Лещиков Ф.Н. Мерзлые породы Приангарья и Прибайкалья. Новосибирск: Наука, 1978. 142 с.
6. Лещиков Ф.Н., Спесивцев В.И., Мирошниченко А.П. Оползневые деформации на берегах о. Ольхон. Новоси-
бирск: Наука, 1984. С. 71-76.
7. Малевский-Малевич С.П., Молькентин Е.К., Надежина Е.Д. и др. Моделирование и анализ возможностей экспериментальной проверки эволюции термического состояния многолетнемерзлых грунтов. Новосибирск: ГЕО, 2007. С. 2936.
8. Мяч Л.Т., Болтнева Л.И., Шерстюков Б.Г. Изменение климатических условий и температуры грунтов в районе озера Байкал во второй половине ХХ и в начале XXI века. Новосибирск: ГЕО, 2011. С. 80-90.
9. Пальшин Г.Б. Инженерная геология Прибайкалья. М.: Наука, 1968. 193 с.
10. Шерстюков А.Б. Запаздывание годового хода температуры почвогрунтов на глубинах до 320 см по данным метеостанций России. М.: Наука, 2010. С. 92-96.
УДК 528.88
МОНИТОРИНГ И КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ВОЗРАСТНЫХ КАТЕГОРИЙ РИСОВЫХ ПОСЕВОВ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ МНОГОЗОНАЛЬНОЙ СЪЕМКИ ЬДМйБДТ 7 ЕТМ+
© В.П. Ступин1, Хоанг Зыонг Хуан2, Чинь Ле Хунг3
1,2Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83. 3Технический университет им. Ле Куй Дон, 122000, Ханой, Вьетнам.
Возраст рисовых посевов является одной из важнейших характеристик для оценки состояния и прогнозирования урожайности ценнейшей культуры. Коэффициент отражательной способности рисовых полей в видимом и инфракрасном диапазоне позволяет определить возрастные категории посевов. В статье рассматривается методика мониторинга и картографирования возраста рисовых посевов на основе индекса развития RGVI, рассчитанного по данным многозональной съемки LANDSAT 7 ЕТМ+. Ил. 5. Библиогр. 9 назв.
Ключевые слова: дистанционное зондирование; многозональная съемка; индекс RGVI; возраст посевов риса.
1 Ступин Владимир Павлович, кандидат географических наук, доцент кафедры маркшейдерского дела и геодезии, тел.: 89647482242, e-mail: [email protected]
Stupin Vladimir, Candidate of Geography, Associate Professor of the Department of Mine Surveying and Geodesy, tel.: 89647482242, e-mail: [email protected]
2Хоанг Зыонг Хуан, аспирант, тел.: 89247005773, e-mail: [email protected] Hoang Duong Huan, Postgraduate, tel.: 89247005773, e-mail: [email protected]
3Чинь Ле Хунг, кандидат технических наук, преподаватель кафедры геодезии и картографии, тел.: 0986652185, e-mail: trinhlehungl [email protected]
Trinh Le Hung, Candidate of technical sciences, Lecturer of the Department of Geodesy and Cartography, tel.: 0986652185, e-mail: [email protected]
RICE CROP AGE CATEGORY MONITORING AND MAPPING BASED ON LANDSAT 7 ETM+ MULTISPECTRAL IMAGERY
V.P. Stupin, Hoang Duong Huan, Trinh Le Hung
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia. Le Quay Don Technical University, Hanoi, Vietnam, 122000
Age of rice crops is one of the most important characteristics for assessing rice condition and its yield predicting. The reflection coefficient of rice fields in the visible and infrared range allows to identify the age categories of rice crops. The article deals with the methods of monitoring and mapping of rice crop ages, which is based on rice growth vegetation index (RGVI), calculated by the data of multispectral imagery LANDSAT 7 ETM+. 5 figures. 9 sources.
Key words: remote sensing; multispectral image; RGVI index; age of rice crops.
Главной сельскохозяйственной культурой в республике Вьетнам, безусловно, является рис. Его посевы занимают огромные площади на равнинных территориях страны и, отчасти, в горной местности. Еще 25 лет назад Вьетнам импортировал рис, однако с 1990 по 2005 гг. его производство увеличилось втрое и стабилизировалось. По экспорту риса Вьетнам обошел Таиланд и вышел на второе место в мире после Индии, с прицелом на первое место в недалеком будущем. Урожайность этой культуры во Вьетнаме является самой высокой во всей Юго-Восточной Азии [1].
На равнинах в дельте Меконга собирают три урожая риса в год, что составляет 52% всего производства зерна страны (90% экспорта), в дельте реки Красной - два урожая. Во многих хозяйствах поля перемежаются каналами, в которых разводят креветок. В горных северных районах Вьетнама рис выращивают террасным способом, не вызывающим эрозию почв на довольно крутых склонах. Однако такая агротехника позволяет прокормить только самих жителей горных районов и все больше становится туристической достопримечательностью.
В то же время в стране отсутствует единая система научного прогнозирования урожайности риса на государственном и региональном уровнях. Не всегда оперативно осуществляется борьба с распространенными вредителями продовольственной культуры: су-ринамским и рыжим мукоедами, малым мучным и черным хрущами, рисовым долгоносиком, мавританской козявкой. Ежегодно во Вьетнаме после уборки урожая остается много рисовой шелухи, которая представляет собой ценнейшее сырье для промышленности, парфюмерии, медицины. К сожалению, половина шелухи используется как корм для скота, удобрение, сжигается в печах, а другая половина просто пропадает. Все перечисленное, безусловно, мешает выработке рациональной стратегии производства и гибкой политике продвижения этого ценнейшего злака на международные рынки. В результате экспортные цены на вьетнамский рис не слишком высоки.
Решение указанной проблемы видится в организации космического наблюдения за состоянием рисовых насаждений в стране, поскольку дистанционные методы, по сравнению с другими способами исследования и оценки природных ресурсов и окружающей
среды, обладают рядом важных преимуществ, особенно для обширных территорий. Дистанционный мониторинг обеспечивает высокий уровень обобщения данных по контролю и прогнозированию урожайности ценной культуры на всех возрастных стадиях развития (вегетация, цветение, колошение). В то же время во Вьетнаме существует не так много исследований в указанном выше направлении. Среди них можно, например, отметить радиолокационные исследования для мониторинга состояния и возраста риса в дельте реки Меконг и ряд других работ [2, 3, с. 147-154]. В настоящей статье на примере данных, полученных со спутника LANDSAT 7 ETM+, рассматриваются возможности использования многозональной съемки для контроля состояния риса и методика определения возраста рисовых посевов на основании индекса развития риса RGVI (Rice growth vegetation index).
Технологическая схема обработки данных LANDSAT 7 ETM+ включает следующие этапы (рис. 1):
- предварительная обработка изображения;
- вычисление индекса развития риса RGVI;
- определение возраста риса по данным многозональной съемки;
- картографирование возрастных категорий посевов риса.
Предварительная обработка изображения заключается в преобразовании яркостного значения пикселя и в определении коэффициента поверхностного отражения с исправлением солнечных и атмосферных эффектов (атмосферная коррекция) [3, с.
147-154; 4].
Яркостное значение пикселя (целое число) преобразуется в спектральную плотность мощности излучения U (Вт/м2-мкм). Величину U можно получить, используя значения пикселей тепловых ИК-изображений [5] с помощью формулы:
L max-L min . .
L =-(DN - DN min) + L min,
1 DN max-DN min где Lmax и Lmn - соответственно максимальное и минимальное значения спектральной интенсивности излучения, определенные сенсором (табл. 1); DN - яр-костное значение пикселя; DNmax, DNmin - максимальное и минимальное яркостные значения пикселя, для изображения LANDSAT DNmax = 255, DNmin = 1.
Рис. 1. Блок-схема определения возраста риса по данным многозональной съемки ЬАМйЭАТ
Таблица 1
Значения Lmax, Lmin изображения Landsat ETM+
Band Satellite/Sensor Lmax Lmin
1 Landsat7/ETM+ 193.000 -1.520
2 Landsat7/ETM+ 365.000 -2.840
3 Landsat7/ETM+ 264.000 -1.170
4 Landsat7/ETM+ 221.000 -1.510
5 Landsat7/ETM+ 30.200 -0.370
7 Landsat7/ETM+ 16.500 -0.150
Коэффициент поверхностного отражения с исправлением солнечных и атмосферных эффектов р определяется следующим образом [5, с.87, 89 - 105]:
_Lя — Ька2е)_
Р ТАи (ESUN.com.TAU: + Еймп)'
где LA - вычисленное яркостное значение пикселя; р -коэффициент поверхностного отражения; БвШ -средняя солнечная экзоатмосферная плотность излучения для каждого канала (Вт/м2ср2мкм) (табл. 2);
Ька2е - восходящее атмосферное излучение; АШ -
атмосферный коэффициент пропускания вдоль пути от поверхности земли до датчика; ТАШ - атмосферный коэффициент пропускания вдоль пути от солнца
до земной поверхности; - падающее на по-
верхность излучение рассеянного в атмосфере солнечного потока; ^(6) - косинус зенитного угла Солнца.
Восходящее атмосферное излучение Ька2е вычисляется по формуле:
^каге = ^Л — А%> где LA - яркостное значение пикселя, вычисленное на первом шаге; ¿10/о - спектральная яркость атмосферной дымки для каждого канала (Вт/м •ср.мкм), которая
вычисляется по формуле:
Таблица 2
Значения ESUN изображения Landsat ETM+
Канал Спутник/сенсор Длина волн ESUN (W/m2^rn)
1 Landsat7/ETM+ 0.45 - 0.515 цт 1997
2 Landsat7/ETM+ 0.525 - 0.605 цт 1812
3 Landsat7/ETM+ 0.63 - 0.69 цт 1533
4 Landsat7/ETM+ 0.75 - 0.90 цт 1039
5 Landsat7/ETM+ 1.55 - 1.75 цт 230.8
7 Landsat7/ETM+ 2.09 - 2.35 цт 84.90
Li% =
0.01. d 2.cos2(fl)
ESUN '
где d - расстояние от Земли до Солнца (астрономические единицы), которое вычисляется по формуле:
d = 1- 0.01674. cos(0.9856(D - 4)),
где D - номер дня в году.
Вычисление индекса развития риса RGVI (Rice growth vegetation index). Индекс RGVI [6, c. 54-67] определяется по следующей формуле:
LÄ =
= 1 --
B4 + B5 + B7 - B1 - B3 B4 + B5 + B7 B1 + B3
B4 + B5 + B7
где В1, В3, В4, В5, В7 - спектральные каналы многозональной съемки ЬАМОБАТ.
Поскольку дистанционное зондирование природных ресурсов основано на регистрации отраженного солнечного излучения, важно знать отражательную
способность исследуемых поверхностей. Из многочисленных характеристик отражательной способности (интегральные, спектральные, альбедо, индикатрисы отражения и др.), наибольшее значение имеет спектральная яркость. Спектральные характеристики риса представляют собой классический для растительности профиль: высокое значение спектральной отражательной способности в зелёном участке спектра, резкое падение в красном и заметное повышение в ближнем ИК-диапазоне. Задачей настоящего исследования, по сути, и стало определение возможностей выявления малых различий спектральных кривых риса для разных возрастов его посевов на спектрозональ-ных снимках. Кроме того, решается вопрос определения роли воды в искажении спектральных кривых (профилей) орошаемых полей, особенно сразу после высадки рисовой рассады.
Определение возрастных категорий рисовых насаждений. Согласно статистическому анализу взаимосвязи между спектральными характеристиками и возрастом риса [7, с. 2953 - 2965], а также нашим исследованиям, индекс RGVI является оптимальным для территории Юго-Восточной Азии, так как имеет высокое значение коэффициента корреляции и низкую дисперсию. Зависимость между возрастом риса и коэффициентом его поверхностного отражения определяется по формуле:
y = 14.997.е2-4601х
где y - возраст риса (число дней); x - индекс RGVI; e -натуральный логарифм.
В настоящем исследовании в качестве исходного изображения использован многозональный снимок, полученный со спутника LANDSAT 7. Он имеет про-
странственное разрешение 30 м в видимом и инфракрасном, 60 м в тепловом и 15 м в панхроматическом диапазонах [8]. Снимки такого геометрического разрешения можно использовать как для регионального мониторинга, так и для исследований локального уровня. Временное разрешение съемки LANDSAT составляет 16 дней, что делает эти изображения весьма удобными для изучения состояния рисовых полей, так как период развития риса составляет 115 и более дней.
В качестве исследуемой территории был выбран участок провинции Ан Занг, где расположена самая большая сельскохозяйственная равнина во Вьетнаме. Снимки получены в безоблачную погоду (необходимое условие выполнения съемок), в сухой период (04.01.2009). В это время различные виды растительности обладают наибольшим постоянством значений коэффициентов спектральной яркости.
Исследование проводилось с использованием программы ERDAS IMAGINE. ERDAS IMAGINE - растровый графический редактор и программный продукт компании ERDAS, предназначенный для обработки данных в основном дистанционного зондирования. Он позволяет обрабатывать, выводить на экран монитора и подготавливать для дальнейшей обработки в программных приложениях ГИС различные картографические изображения. ERDAS IMAGINE способен также работать в режиме инструментального средства (Toolbox), позволяющего производить многочисленные преобразования растровых картографических изображений и одновременно снабжать их географической информацией [9].
На рис. 2 показан исходный многозональный снимок в представлении RGB 432 и результат его атмосферной коррекции.
04 - 01 - 2009 Атмосферно-откорректированный снимок Рис. 2. Съемка LANDSAT 7 ETM+ в 04 - 01 - 2009 (юг Вьетнама) до и после атмосферной коррекции
Результаты вычисления индекса RGVI показаны на рис. 3.
еШаъЖШяяшш
0.688
Рис. 3. Индексное изображение RGVI
Результат распределения возраста рисовых насаждений, вычисленных на основе определенного
ранее индекса РСУ1 и представленный непрерывной полутоновой шкалой, отражен на рис. 4.
Рис. 4. Возраст рисовых насаждений по данным многозональной съемки LANDSAT
На рисунке 5 представлена фотокарта рисовых насаждений территории исследований, с дифференциацией возраста посевов риса на пять категорий. На снимке также показана сетка географических и прямоугольных координат, приведены линейные масштабы в километрах и милях.
Площадь посевов риса по возрастным категориям, подсчитанная по приведенной выше фотокарте, представлена в табл. 3.
Таблица 3
Площади посевов риса по возрастным _категориям_
Возраст риса (дни) Площадь (га)
0 - 12 28015,02
13 - 27 29255,58
28 - 43 20078,37
44 - 58 18553,05
59 - 87 28135,08
1. З. Андрей. Вьетнамский рис завоевывает мировые рынки. Электронный вариант. Режим доступа: [http://www.agroxxi.ru/stati/vetnamskii-ris-zavoevyvaet-mirovye-rynki.html]
2. Lam Dao Nguyen. Ung dung anh vien tham trong theo doi su phat trien cua lua. De tai nghien cuu khoa hoc. Phan Vien Vat Ly. Tp. HCM. 2006. [http://www.git4you.com/article/ban-tin-gis/ung-dung/ung-dung-anh-vien-tham-trong-theo-doi-su-phat-trien-cua-lua]
3. Забелин С.А., Тулегулов А.Д. Методика атмосферной коррекции снимков LANDSAT // Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2011. №6. С. 147-154.
4. Пластинин Л.А., Хоанг Зыонг Хуан, Чинь Ле Хунг. Разработки методики автоматизированного установления границ элементов гидрографии по разновременным космиче-
Анализ полученных результатов показывает, что многозональная съемка LANDSAT 7 ETM+ особенно эффективна в мониторинге текущего состояния посевов риса. По данным дистанционного зондирования, по результатам классификации и картографирования возрастных категорий рисовых насаждений, а также подсчета их площадей, можно определять время созревания, прогнозировать урожайность и качество ценнейшей продовольственной культуры, что, безусловно, будет способствовать укреплению экспортной составляющей в реализации зерна и улучшению благосостояния земледельцев.
Статья поступила 26.02.2014 г.
ский список
ским снимкам // Вестник Иркутского государственного технического университета. Иркутск, 2013. №10. С. 91-95.
5. David D., Frolking S., Li C. Trends in rice - wheat area in China, Field crops research, 2009. P. 87, 89-105.
6. Nuarsa W.I., Nishio F. Spectral characteristics and mapping of rice plants using multi-temporal LANDSAT data //Journal of Agricultural Science, 2011. Vol. 3. №. 1. P. 54- 67.
7. Kuroso T., Fujita M., Chiba K. Monitoring of rice fields using multi - temporal ERS - 1 C band SAR data // International journal of remote sensing, 1997. №14. P. 2953-2965.
8. Landsat 7 // Science data users Handbook. National aeronautics and space administration (NASA), 2007. № 4. 186 pp.
9. Erdas imagine. Википедия: свободная энциклопедия. Режим доступа: [http://ru.wikipedia.org/wiki/ERDAS_Imagine]
УДК 613.15
ВОЗДУХ ЗАКРЫТЫХ ПОМЕЩЕНИЙ И ЕГО КОРРЕКТИРОВКА МЕТОДАМИ ФИТОТЕХНОЛОГИЙ (ЧАСТЬ 1)
© С.С. Тимофеева1
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассмотрены современные требования международных и российских стандартов к воздуху закрытых помещений и современные методы корректировки качества воздуха методами фитотехнологий. Табл. 2. Библиогр. 7 назв.
Ключевые слова: воздух закрытых помещений; качество; методы анализа; международные и российские стандарты; фитотехнологии.
INDOOR AIR AND ITS CORRECTION BY PHYTOTECHOLOGICAL METHODS (PART 1) S.S. Timofeeva
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.
The article deals with the modern international and Russian standard requirements for indoor air. Up-to-date phytotech-nological methods of air quality correction are considered as well. 2 table. 7 sources.
Key words: indoor air; quality; analysis methods; international and Russian standards; phytotechnologies.
Мы редко задумываемся над тем, насколько наша За это же время он съедает один килограмм пищи и жизнь зависит от качества воздуха в помещении. Че- выпивает около трех литров жидкости. ловек ежесуточно потребляет от 20 до 30 кг воздуха. Хорошо известно, что воздух, которым мы дышим,
1Тимофеева Светлана Семеновна, доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой промышленной экологии и безопасности жизнедеятельности, тел.: (3952) 405106, e-mail: [email protected]
Timofeeva Svetlana, Doctor of technical sciences, Professor, Head of the Department of Industrial Ecology and Life Safety, tel.: (3952) 405106, e-mail: [email protected]
