Спектральная отражательная способность как основа распознавания полей со стерней зерновых по спутниковым данным Sentinel-2

Оперативный мониторинг уборки сельскохозяйственных культур является важной задачей для оперативной оценки хода полевых работ и площадей сева, а также для моделирования ежегодных циклов углерода на сельскохозяйственных угодьях. Для детектирования по спутниковым данным присутствия стерни на полях предложен ряд спектральных индексов (NDSVI, SRNDI, NDI7, NDI5, NDTI, STI), эффективность использования которых в разных условиях и регионах мира, особенно в России, недостаточно изучена. Целью наших исследований был анализ спектральной отражательной способности в видимом и ИК диапазонах открытой поверхности почв, стерни и сорняков на тестовых полях на юге Московской области с преобладанием черноземных, серых лесных и дерново-подзолистых почв как физической основы детектирования стерни по спутниковым данным. Данные полевого спектрометрирования с использованием спектрорадиометра SR-6500 были агрегированы для всех каналов съемки изображения Sentinel-2, полученного во время полевых работ. После этого был проведен анализ потенциальной разделимости по спектральным признакам классов открытой поверхности почвы, стерни и сорной растительности по предложенным ранее и новым спектральным индексам, а также отдельным каналам съемки. Разделимость оценивалась с использованием анализа межгруппового и внутригруппового сходства. На основе анализа спектров предложен новый подход к разделению классов, основанный на аппроксимации кривой отражения степенной функцией второго порядка. В результате анализа был выбран наиболее точный метод разделения, который был валидирован на основе спутниковых изображений Sentinel-2 109 тестовых полей со стерней и без нее на момент съемки. Кроме выявления наиболее эффективного метода разделения, были выявлены основные мешающие детектированию факторы, предложены наиболее точные подходы для территории исследований.
Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта Российского научного фонда № 25-46-02010, https://rscf.ru/project/25-46-02010/