Возможности использования пространственно-временных вегетационных индексов на примере анализа аномальных условий развития озимых культур на Европейской части России в 2016 году

В настоящее время для оценки состояния сельскохозяйственных культур используется значительное число различных вегетационных индексов, наиболее известным из которых является NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) (Rouse et al., 1973). Развитие систем наблюдения земли и повышение их измерительных свойств привели к созданию различных вегетационных индексов, ориентированых на проведение анализа состояния растительного покрова с использованием характеристик, получаемых на основе разновременных наблюдений. К таким индексам в первую очередь относится VCI (Vegetation Condition Index VCI) (Коган, 1997). Индексы подобного класса можно назвать "временными", поскольку для их построения используются временные ряды данных. Использование таких индексов позволяет, в том числе, проводить анализ аномальных изменений в растительном покрове. Достаточно подробный анализ таких возможностей на примере исследования влияния засух на сельскохозяйственную растительность приведен, в частности, в (Щербенко, 2007).
В то же время следует отметить, что использование различных временных индексов для анализа состояния растительности хорошие результаты достигаются только в случае, когда наблюдаемый растительный покров не имеет сильной межсезонной изменчивости и позволяет легко проводить сравнение сопоставимой информации, полученной в различные годы, в конкретных точках. Такой ситуации не наблюдается, в частности, при изучении сельскохозяйственной растительности. Например, когда одни и те же поля в различные годы используются для возделывания различных культур (севооборот). В таких случаях для проведения анализа уже нельзя оценивать состояние какого-то определенного типа растительности (например, озимых культур), просто выбирая многолетний ряд наблюдений в отдельной точке, а следует для совместного анализа выбирать только года в которые анализируемые поля были занятые одинаковыми типами растительности (посевов). Поэтому для анализа подобных типов растительного покрова нужно использовать не только временные, но и пространственные индексы, которые были бы интегрированы по участкам, занятым однотипной растительностью в разные годы. Подход к построению таких индексов был описан в (Толпин и др., 2014).
В настоящем докладе представлены возможности использования пространственно-временных индексов для анализа ситуации аномального развития сельскохозяйственных культур на Европейской части России в сезоне 2016 года (Лупян и др., 2016). В работе представлены возможные схемы построения следующих временных индексов VCNI (Vegetation Condition Normal Index) и ТSVCI (Temporarily-Spatial Vegetation Condition Index), которые рассчитываются за различные периоды времени (например, средние за неделю) для конкретного географического или административного района по участкам, занятым одинаковыми типами сельскохозяйственной растительности. Для расчетов данных индексов используются соответственно следующие формулы:
VCNI = (NDVI - NDVIсреднее)/NDVIсреднее;
ТSVCI = (NDVI - NDVIминимальное)/ (NDVIмаксимальное - NDVIминимальное);
Данные индексы, а также среднее, максимальное и минимальное значения NDVI вычисляются для каждого периода наблюдений по всему используемому многолетнему ряду данных (в представленном докладе 16 лет). В докладе приводится схема построения индексов, реализованная в спутниковом сервисе Вега-Science (Толпин и др., 2014, Лупян и др., 2011, 2014) и результаты их расчета для различных периодов 2016 года. Показано, что использование этих индексов позволило достаточно уверенно выделить зоны аномального развития озимых в 2016 году. Такое развитие озимых культур привело к значительному превышению полученного в 2016 году урожая над среднемноголетними значениями.
Работа была выполнена с использованием многолетних архивов данных Центра коллективного пользования "ИКИ-Мониторинг" (Лупян и др., 2015).
Работа выполнялась при финансовой поддержке Минобрнауки России, контракт 14.616.21.0063 , уникальный идентификатор ПНИЭР RFMEFI61615X0063.