Capabilities of hyperspectral indices analysis of the Vega-Constellation remote monitoring information systems

Abstract

Основной целью работы является расширение функциональности средств информационных систем Созвездие-Вега за счет включения в их состав сервисов, ориентированных на исследование определенного вида (класса) природных объектов по их гиперспектральным индексам. Для достижения поставленной цели были созданы универсальные аналитические инструменты работы с гиперспектральными данными (ГСД). На первом этапе такими целевыми объектами были выбраны участки лесной и сельскохозяйственной растительности. Для описания указанных объектов был проведен анализ возможностей привлечения гиперспектральных индексов (ГСИ), надежно и достоверно описывающих их состояние. Выделенные в результате анализа для каждого из контролируемых объектов виды ГСИ были включены в состав информационных продуктов семейства «Созвездие-Вега» в качестве базовых наборов ГСИ. Наряду с этим сервисы семейства «Созвездие-Вега» предоставляют пользователям возможность формировать свои пользовательские наборы ГСИ, позволяющие уточнять оценки состояния объектов для выделенных природно-климатических условий наблюдения. Эффективность применения web-инструментов для анализа ГСИ подтверждена приведенными в работе примерами. В частности, эти инструменты наглядно показывают преимущества использования целевых индексов, например, DWSI5 для оценок эффективности орошения по сравнению с результатами использования для этих целей индекса NDVI.

Vega-Science Services for Monitoring the Impact of Technogenic Waste and Dumps Sources on Environment

“…Identification of plant growth disorders. As the main tool for satellite detection of plant growth disorders following work (Kalabin et al, 2010;2013;Kritsuk et al, 2013), which stated appropriateness of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) for TWDS impact detection, we propose using NDVI and similar indices, which represent the state of the vegetation cover (NDVI, PVI (Perpendicular Vegetation Index), AVFI1600 (Aerosol Free Vegetation Index 1600), LAI (Leaf Area Index), DWSI5 (Disease Water Stress Index 5), EVI (Enhanced Vegetation Index), NDNI (Normalized Difference Nitrogen Index), OSAVI (Optimized Soil Adjusted Vegetation Index), PEI (Potassium Emission Index), TCARI (Transformed Chlorophyll Absorbtion Ratio Index) (Savorskiy et al, 2016). These indices should be estimated both for controlled test sites that are subject to TWDS impact and for reference sites that are not influenced by TWDS impact in similar weather and climate conditions.…”

Information Tools for Special Examination Analysis of the Anthropogenic Impact on Plant Ranges Using Remote Sensing Data

“…В рамках данной исследовательской работы были исследованы посевы технической конопли и окружающих ее ареалов сельскохозяйственных культур и участков естественных лесов (дикоросов), типичных для средних широт Европейской части РФ, описанные ранее в работе [12]. Посевы технической конопли были выбраны нами в соответствии с подходом, предложенном в [12], как объект для моделирования спутниковых мульти-или гиперспектральных наблюдений посевов конопли в видимом и ближнем ИК диапазонах.…”

“…В рамках данной исследовательской работы были исследованы посевы технической конопли и окружающих ее ареалов сельскохозяйственных культур и участков естественных лесов (дикоросов), типичных для средних широт Европейской части РФ, описанные ранее в работе [12]. Посевы технической конопли были выбраны нами в соответствии с подходом, предложенном в [12], как объект для моделирования спутниковых мульти-или гиперспектральных наблюдений посевов конопли в видимом и ближнем ИК диапазонах. Этот подход подтвержден результатами работы [2], в которой показано, что спектральные характеристики конопли не зависят от концентрации содержащихся в ней канабиоидов, A это означает, что техническая конопля может быть использована как модельная культура для исследования спектральных сигнатур участков наркотикосодержащей конопли.…”

“…Для указанных в работе [12] участков технической конопли в сервисе «ВЕГА-Science» были выбраны все безоблачные сцены летнего сезона 2002 года с КА «Landsat-7», прибора ETM+. При идентификации участков технической конопли были использованы эти спутниковые данные, описания и планы размещения участков технической конопли из работы [12], а также публичные кадастровые карты (https://egrp365.ru/map).…”

“…Для указанных в работе [12] участков технической конопли в сервисе «ВЕГА-Science» были выбраны все безоблачные сцены летнего сезона 2002 года с КА «Landsat-7», прибора ETM+. При идентификации участков технической конопли были использованы эти спутниковые данные, описания и планы размещения участков технической конопли из работы [12], а также публичные кадастровые карты (https://egrp365.ru/map). С использованием всех этих данных были также выбраны и локализованы участки яровых зерновых культур, как типовых растительных покровов, на фоне которых необходимо исследовать возможности обнаружения участков технической конопли по данным спутниковых дистанционных наблюдений в типовых условиях черноземного региона Европейской части России (Орловской области).…”