БИОФИЗИКА, 2019, том 64, № 4, с. 740-746

БИОФИЗИКА CЛОЖНЫX CИCТЕМ

УДК 577:574.42

ИНФОРМАТИВНОСТЬ СПЕКТРАЛЬНЫХ ВЕГЕТАЦИОННЫХ ИНДЕКСОВ

ДЛЯ ДЕШИФРИРОВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПОЛЕЙ

А.А. Шпедт*, Ю.Н. Трубников*

Инcтитут биофизики CО PАН, 660036, Кpаcнояpcк, Академгоpодок, 50/50

*Научно-исследовательский институт сельского хозяйства, 660041, Кpаcнояpcк, Свободный просп., 66

E-mail: irina.pugacheva@mail.ru

Поступила в редакцию 02.04.2019 г.

После доработки 02.04.2019 г.

Принята к публикации 08.05.2019 г.

Представлены результаты спутникового мониторинга растительности неиспользуемых земель

сельскохозяйственного назначения в течение вегетационного периода

2018 г. Объектом

исследования являются залежи разных возрастов (2 года, 7 и 20 лет) и поля под паром на территории

землепользования Красноярского научно-исследовательского института сельского хозяйства. Для

дешифрирования залежей и полей под паром использовались спутниковые данные высокого

пространственного разрешения (спутники дистанционного зондирования Земли Sentinel-2) с

уровнем предварительной обработки Level-1C (https://earthexplorer.usgs.gov/). На основе этих

данных рассчитаны вегетационные индексы NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) и

почвенные индексы NDSI (Normalized Difference Soil Index). Разработаны алгоритмы и программы

для обработки данных со спутников Sentinel-2. На основе динамики вегетационного индекса NDVI

показана возможность идентификации и контроля состояния залежей и полей под паром в течение

вегетационного периода. Показана применимость почвенного индекса NDSI для оценки состояния

пахотных земель.

Ключевые слова: залежные земли, поля под паром, Sentinel-2, NDVI, NDSI.

DOI: 10.1134/S0006302919040136

тем, что в агроландшафтах они выполняют ряд

По данным Управления Росреестра по Крас-

функций, связанных с восстановлением почвен-

ноярскому краю площадь сельхозугодий в регио-

ного покрова. В растительных покровах залеж-

не составляет 4921,7 тыс. га, в том числе пашня -

ных земель идут динамические процессы, обу-

2966,2 тыс. га, залежь - 125,5 тыс. га, сенокосы -

словленные совокупностью ландшафтных и кли-

669,2 тыс. га, пастбища - 1145,7 тыс. га. Фактиче-

матических факторов. Актуальность исследо-

ски не используется 1136,6 тыс. га ранее распахан-

вания современного состояния залежных земель

ных земель, которые, по нашему мнению, явля-

определяется перспективами их использования в

ются разновозрастными залежными землями. В

будущем, в том числе и для прогноза производ-

«Геоботаническом словаре» [1] дано следующее

ства зерна.

определение: «Залежь - поле, оставленное без об-

Чистый пар - поле севооборота, свободное от

работки более чем на год. На залежи происходит

возделывания культур в течение всего вегетаци-

постепенное восстановление естественной рас-

онного периода или основной его части. Актуаль-

тительности, свойственное данному ландшафту».

ность мониторинга земель, находящихся в состо-

В «Толковом словаре по почвоведению» [2] зале-

янии чистого пара, обуславливается необходимо-

жью называется «нераспахиваемый и незасевае-

стью контроля за соблюдением технологических

мый участок земли, использовавшийся ранее для

требований и регламентов содержания этих

выращивания сельскохозяйственных культур».

полей.

Исследование закономерностей развития расти-

Для объективного учета и выбора идеологии

тельного покрова залежей актуально в связи с

использования и вовлечения в пахотный фонд за-

лежных земель необходимо проведение их инвен-

Сокращения: NDVI - дифференциальный вегетационный

индекс (Normalized Difference Vegetation Index), NDSI -

таризации на уровне административного района

почвенный индекс (Normalized Difference Soil Index).

и хозяйства. Для эффективного использования

740

ИНФОРМАТИВНОСТЬ СПЕКТРАЛЬНЫХ ВЕГЕТАЦИОННЫХ ИНДЕКСОВ

741

Рис. 1. Карта полей опытно-производственного хозяйства «Минино». Семилетняя залежь: (а) - до кошения, (б) -

после кошения.

залежных земель потребуются меры по формиро-

ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

ванию агроландшафтов с оптимальным соотно-

Объектом исследования являются неисполь-

шением сельскохозяйственных угодий в зависи-

зуемые земли сельскохозяйственного назначения

мости от специализации хозяйства. При плани-

(залежи разных возрастов - 2 года, 7 и 20 лет) и

ровании возврата в пахотный фонд залежных

поля под паром на территории землепользования

опытно-производственного хозяйства «Минино»

земель необходимо учитывать критерии пахотно-

(рис. 1).

пригодности почв этих массивов. Указанные ме-

роприятия невозможно реализовать без примене-

Поля расположены в южной части Краснояр-

ской лесостепи, в 5-7 км от г. Красноярска. Гео-

ния современных методов дистанционного зон-

графические координаты: широта - 56°493599;

дирования Земли [3,4].

долгота - 92°494999. Территория землепользова-

Интенсивное развитие спутникового зондиро-

ния - равнинная, южная, открытая, достаточно

теплая часть лесостепи с выраженными остеп-

вания Земли открыло новые возможности опера-

ненными участками, удобными для пашни. Дан-

тивного мониторинга земель сельскохозяйствен-

ные суточного количества осадков над исследуе-

ного назначения, в том числе залежных земель и

мой территорией в течение вегетационного пери-

полей под паром [5,6]. Для оценки динамики рас-

ода 2018 г. получены с сайта www.rp5.ru.

тительности залежных земель используется в ос-

Для оценки возраста и структуры разновоз-

новном нормализованный дифференциальный

растных залежей выбраны три тестовых участка:

вегетационный индекс NDVI (Normalized Differ-

залежь (2 года) на черноземе (бурьянистая ста-

ence Vegetation Index) [7].

дия), залежь (7 лет) на черноземе (стадия корне-

вищных злаков) и залежь (20 лет) на темно-серой

В настоящее время в практике дистанционно-

лесной почве (дерновинная стадия). Определе-

го зондирования используются данные высокого

ние срока залежи выполняли по растительному

пространственного разрешения со спутников ди-

покрову согласно методическим рекомендациям

станционного зондирования Земли Sentinel-2

[11].

[8,9]. Для повышения точности дешифрирования

Для дешифрирования залежей и полей под па-

спутниковых снимков привлекаются данные на-

ром использовали информацию, полученную со

земного спектрометрирования [10].

спутников дистанционного зондирования Земли

Sentinel-2, с уровнем предварительной обработки

Целью работы является применение и апроба-

Level-1C (https://earthexplorer.usgs.gov/). На этапе

ция методов спутникового мониторинга состоя-

предварительной обработки проводили атмо-

ния залежных земель и полей под паром.

сферную коррекцию данных до уровня Level-2A

БИОФИЗИКА том 64

№ 4

2019

742

ПИСЬМАН и др.

Таблица 1. Видовой состав и плотность растительности разновозрастных залежей

Доля

Доминирующие

Плотность,

Возраст и тип залежи

многолетних

однолетних

виды растений, %

шт./м²

растений, %

Ячмень обыкновенный

2 года,

(Hordeum vulgare) - 41.2%,

25.7

74.3

бурьянистая залежь

щетинник зеленый

(Setaria viridis) - 16.0%

Пырей ползучий

7 лет,

(Elytrigia repens) - 65.8%,

73.4

26.6

113

корневищная залежь

льнянка обыкновенная

(Linaria vulgaris) - 17.4%

Пырей ползучий

20 лет,

(Elytrigia repens) - 23.6%,

83.0

17.0

938

дерновинная залежь

донник лекарственный

(Melilotus officinalis) - 23.1%

путем использования процессора Sen2Cor и набо-

нии (дерновинная стадия) происходит восстанов-

ра инструментов Sentinel-2 Toolbox для про-

ление естественной растительности, увеличива-

граммного обеспечения Sentinel Application Plat-

ется доля многолетних растений.

form (http://step.esa.int/main). Далее полученные

Спутниковый мониторинг растительности

данные использовали для расчета вегетационного

разновозрастных залежей и полей под паром про-

индекса NDVI и почвенного индекса NDSI (Nor-

веден на основе анализа сезонной динамики веге-

malized Difference Soil Index):

тационного индекса NDVI и почвенного индекса

NDSI. Главным преимуществом вегетационных

(NIR-RED)

NDVI=

(1)

индексов является легкость их получения и ши-

(NIR+RED)

рокий диапазон решаемых с их помощью задач.

(GREEN-YELLOW)

Расчет большей части вегетационных индек-

NDSI=

(2)

(GREEN+YELLOW

сов базируется на двух наиболее стабильных (не

зависящих от прочих факторов) участках кривой

спектральной отражательной способности расте-

ний. На красную зону спектра (0,62-0,75 мкм)

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

приходится максимум поглощения солнечной

радиации хлорофиллом, а на ближнюю инфра-

Залежная сукцессия - сложный процесс вос-

красную зону (0,75-1,3 мкм) - максимальное от-

становления исходной растительности. Залежи

ражение энергии клеточной структурой листа.

формируются в случае прекращения механиче-

Отношение этих показателей друг к другу позво-

ской обработки полей после возделывания сель-

ляет четко отделять растительность от прочих

скохозяйственных культур. Процесс восстанови-

природных объектов.

тельных сукцессий залежей разных возрастов за-

Наиболее популярный и часто используемый

висит от длительности использования пашни,

вегетационный индекс NDVI для растительности

типа почв, площади и способа использования за-

принимает положительные значения, и чем боль-

лежных участков [12]. В таблице представлен ви-

шую проектную площадь занимает зеленая фито-

довой состав растительности разновозрастных за-

масса, тем он выше. На значения индекса влияет

лежей. Для бурьянистой (двухлетней) стадии за-

также видовой состав растительности, ее сомкну-

лежи характерно наличие в растительном

тость, состояние, угол наклона поверхности, цвет

покрове большой доли (до 74%) однолетников.

почвы под разреженной растительностью [10].

Корневищная (семилетняя) стадия залежи также

имеет значительную долю однолетних растений.

На рис. 2 представлены результаты сезонной

За 20 лет пребывания участка в залежном состоя- динамики вегетационного индекса NDVI для раз-

БИОФИЗИКА том 64

№ 4

2019

ИНФОРМАТИВНОСТЬ СПЕКТРАЛЬНЫХ ВЕГЕТАЦИОННЫХ ИНДЕКСОВ

743

Рис. 2. Динамика вегетационного индекса NDVI залежных земель разных возрастов в течение вегетационного периода

2018 г.

новозрастных залежей, различающихся между

плотностью растительного покрова, которые ока-

собой доминирующими видами растительности и

зывают прямое влияние на величину NDVI.

пространственной плотностью ее распределения.

Необходимо отметить, что на всех тестовых

Исследуемые залежи различаются величиной

участках одновременно (28.06.2018 г.) произошло

NDVI и соответственно количеством надземной

уменьшение значений NDVI (рис. 2). Анализ су-

фитомассы растительности. В первую половину

точного количества осадков в течение вегетаци-

вегетационного периода значения NDVI семи-

онного периода 2018 г. (рис. 3) показал отсутствие

летней залежи значительно выше значений NDVI

осадков в течение

10 дней (с

17.06.2018 по

двухлетней залежи. Далее значение NDVI двух-

28.06.2018), что отразилось на морфологическом

летней залежи продолжает увеличиваться, в то

состоянии растений и повлекло снижение значе-

ний NDVI на всех опытных участках.

время как значение NDVI семилетней залежи па-

дает, что говорит об уменьшении фотосинтезиру-

На рис. 4 представлены результаты сравни-

ющей биомассы. Как было показано в результате

тельного анализа спутниковых данных семилет-

ботанического обследования (таблица), исследу-

них залежей без кошения, с кошением и полей

емые залежи отличаются видовым составом и

под паром. Показано, что динамика NDVI иссле-

Рис. 3. Суточное количество осадков в июне 2018 г.

БИОФИЗИКА том 64

№ 4

2019

744

ПИСЬМАН и др.

Рис. 4. Динамика NDVI растительности семилетней залежи (до кошения и после кошения травы) и полей под паром

по спутниковым данным в течение вегетационного периода 2018 г.

дуемых территорий различается в течение вегета-

ется. После кошения происходит отрастание ота-

ционного сезона. Для отработки метода контроля

вы трав, вследствие чего на этом поле происходит

состояния залежных земель проведено исследо-

увеличение вегетационного индекса NDVI по

вание залежей для двух случаев: без кошения и с

сравнению с полем залежи без кошения.

кошением травы. Ранней весной растительность

Динамика вегетационного индекса NDVI поля

залежей зеленеет в обоих случаях - вегетацион-

под паром отличается от динамики NDVI расти-

ный индекс NDVI растет до 0,65. После кошения

тельности залежей (рис. 4). В весенний период

трав значение NDVI резко падает до 0,23, что го-

значение вегетационного индекса NDVI поля под

ворит об уменьшении биомассы растительности

паром растет до 0,4, что говорит о появлении рас-

залежей. Действительно, в случаях эксплуатации

тительности и нарушении технологии парования.

территорий как сенокосов после каждого укоса

Далее на основе анализа спутниковых данных по-

трав наблюдается падение NDVI [13]. В летний

казано, что на исследуемом поле под паром хоро-

период растительность залежи без кошения по

шо распознается дата проведения распашки

мере созревания начинает засыхать и желтеть.

(25.07.2018) - индекс NDVI резко уменьшается от

Индекс NDVI соответственно постепенно снижа-

0,4 (разреженная растительность) до 0,05 (оголен-

Рис. 5. Динамика вегетационного (ромбы) и почвенного (квадраты) индексов поля под паром в течение вегетацион-

ного периода по данным спутников Sentinel-2.

БИОФИЗИКА том 64

№ 4

2019

ИНФОРМАТИВНОСТЬ СПЕКТРАЛЬНЫХ ВЕГЕТАЦИОННЫХ ИНДЕКСОВ

745

ная почва). На подавляющем большинстве ис-

Разработаны программы для обработки спут-

пользуемых сельскохозяйственных угодий как

никовых данных высокого пространственного

минимум раз в год происходит распашка. Таким

разрешения Sentinel-2 неиспользуемых земель

образом, в эти сроки обрабатываемое поле долж-

сельскохозяйственного назначения (залежей) и

но характеризоваться признаками оголенной

полей под паром.

почвы, которые соответствуют более низким зна-

На основе динамики вегетационного индекса

чениям вегетационного индекса NDVI, чем рас-

NDVI показана возможность идентификации и

тительный покров [14].

контроля состояния залежей и полей под паром в

течение вегетационного периода.

Идентификация открытой поверхности почвы

Показана применимость почвенного индекса

является актуальной в космическом мониторинге

NDSI для оценки состояния пахотных земель.

земель сельскохозяйственного назначения. На-

личие этих данных позволит контролировать со-

Исследование выполнено в рамках Комплекс-

блюдение севооборотов. На современном этапе

ной программы фундаментальных исследований

развития методов обработки космических сним-

СО РАН «Междисциплинарные интеграционные

ков актуальным является автоматизация выделе-

исследования» на 2018-2020 гг. (проект № 74) и

ния участков открытой почвы. Среди методов де-

Гос. задания

(№ госрегистрации: АААА-А17-

шифрирования особенно перспективен метод

117013050027-1).

спектральных индексов. Среди всего разнообра-

зия спектральных индексов особый интерес для

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

дешифрирования открытой почвы представляет

почвенный индекс NDSI, который определяется

Б. А. Быков, Геоботанический словарь (Наука, М.,

несколькими параметрами: содержанием воды,

1973).

распределением почвенных частиц по размеру

А. А. Роде, Толковый словарь по почвоведению

и т.д.

(Наука, М., 1975).

А. А. Шпедт и Ю. Н. Трубников, Достижение нау-

Изменение почвенного индекса NDSI нахо-

ки и техники АПК 31 (4), 5 (2017).

дится в противофазе с изменением вегетационно-

J. Stefanski, T. Kuemmerle, O. Chaskovskyy, et al., Re-

го индекса NDVI (рис. 5). Применимость почвен-

mote Sensing

(6),

5279

(2014).

doi:

ного индекса особенно актуальна для идентифи-

10.3390/rs6065279.

кации пахотных земель. Так, значение

А. М. Берзин и В. А. Полосина, Вестн. КрасГАУ 3,

почвенного индекса NDSI 25.07.2018 г., после

39 (2018).

вспашки, максимально, в то время как значение

вегетационного индекса NDVI минимально. В те-

C. S. A. Wallace, P. Thenkabail, J. R. Rodriguez, et al.,

чение всего вегетационного сезона, когда суще-

GIScience and Remote Sensing, 54 (2), 258 (2017).

DOI: 10.1080/15481603.2017.1290913.

ственно влияние растительности на спектры от-

ражения, корреляция между вегетационным ин-

Э. А. Терехин, Географич. вестн. 2 (41), 118 (2017).

дексом NDVI и почвенным индексом NDSI

N. Kolecka, C. Ginzler, R. Pazur, et al., Remote Sens-

сильная (r = - 0,733). Такие факторы, как влаж-

ing 10 (8), 1221 (2018). DOI: 10.3390/rs10081221.

ность почвы, ее плотность, структура, а также

U. Kanjir, N. Duric, and T. Veljanovski, Int. J. Geo-

микро- и мезорельеф поверхности поля различ-

Inf. 7, 405 (2018). DOI: 10.3390/ijgi7100405.

ным образом влияют на показатели NDVI и

10.

А. П. Шевырногов, Т. И. Письман, Н. А. Кононова

NDSI. В целом показано, что почвенный индекс

и др., Исследование Земли из космоса 6, 39 (2018).

NDSI отражает объективное состояние полей под

11.

М. И. Степанов, А. И. Сысо, А. С. Чумбаев и др.,

паром и может быть использован для идентифи-

Методические рекомендации по определению сроков

кации пахотных земель.

пребывания земельных участков сельскохозяйствен-

ного назначения Новосибирской области в залежном

состоянии (Наука, Новосибирск, 2017).

ВЫВОДЫ

12.

О. Г. Бембеева и Р. Р. Джапова, Изв. Самарского

В результате ботанических исследований рас-

научного центра РАН 14 (1), 1195 (2012).

тительности залежей разных возрастов показано,

13.

Э. А. Терехин, Современные проблемы дистанци-

что сукцессия залежей характеризуется увеличе-

онного зондирования Земли из космоса 12 (1), 9

нием плотности, видового разнообразия и доли

(2015).

многолетних видов растений, типичных для це-

14.

С. А. Барталев, В. А. Егоров, Е. А. Лупян и др.,

линной растительности.

Компьютерная оптика 35 (1), 103 (2011).

БИОФИЗИКА том 64

№ 4

2019

746

ПИСЬМАН и др.

The Information Content of Spectral Vegetation Indices for Interpretation

of the Satellite Images of Agricultural Fields

T.I. Pisman*, A.P. Shevyrnogov*, A.A. Larko*, I.Y. Botvich*, D.V. Emelyanov*,

A.A. Shpedt**, and Y.N. Trubnikov**

*Institute of Biophysics, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences,

Akademgorodok 50/50, Krasnoyarsk, 660036 Russia

**Agricultural Research Institute, Svobodny prosp. 66, Krasnoyarsk, 660041 Russia

The results of satellite monitoring and botanical description of unused agricultural lands during the growing

season 2018 are presented. The objects of the study were sod fields of various ages (2, 7 and 20 years) and bare-

fallow soils which were parcels of Krasnoyarsk Agricultural Research Institute land use. Sentinel-2 satellite

image data of high spatial resolution with Level-1C processing (https://earthexplorer.usgs.gov/) were used to

provide sod field and bare fallow soils insights. Based on these data, vegetation indices NDVI (Normalized

Difference Vegetation Index) and soil indices NDSI (Normalized Difference Soil Index) were calculated. Al-

gorithms and programs for processing Sentinel-2 satellite data were developed. Based on the dynamics of the

NDVI, the possibility of identifying and monitoring the state of sod fields and bare fallow soils throughout

the vegetation period was shown, as well as the applicability of the NDSI in assessing the suitability of arable

land was demonstrated.

Keywords: sod fields, bare-fallow soil, Sentinel-2B, NDVI, NDSI

БИОФИЗИКА том 64

№ 4

2019