vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2023-28-5-151-162 Землеустройство, кадастр и мониторинг земель Исследование влияния освещенности на расчет вегетационных индексов на примере NDVI Д. В. Филиппов Филиппов Д. В. Л. А. Тарнопольский Тарнопольский Л. А. А. Д. Бояренкова Бояренкова А. Д. Научный геоинформационный центр Российской академии наук (НГИЦ РАН), г. Москва, Российская Федерация 2023 28 5 151 162 © Д. В. Филиппов, Л. А. Тарнопольский, А. Д. Бояренкова, 2023 2023 Д. В. Филиппов, Л. А. Тарнопольский, А. Д. Бояренкова Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. Целью исследования является изучение изменения значений вегетационных индексов ландшафтов в зависимости от их освещенности. В качестве примера был выбран наиболее используемый вегетационный индекс NDVI. Индекс NDVI рассчитывался для следующих природных объектов: водная поверхность, открытая почва, лесные насаждения и поле с произрастающими сельскохозяйственными культурами. Расчет вегетационного индекса производился по мульти- и гиперспектральным космическим снимкам, полученным с отечественных спутниковых систем Ресурс–П и Канопус–В и зарубежной спутниковой системы Sentinel–2. Космические снимки подбирались на одни те же территории, но выполненные при разных значениях плотности облачного покрова. Различные значения плотности облачного покрова обеспечивали различия в освещенности ландшафтов, изображенных на снимках. Разность между датами про проведения космической съемки не превышала пяти дней. В результате исследования было выявлено изменение значений индекса на снимках одного и того же объекта, выполненных при разных условиях освещенности. Однако, результаты, полученные в ходе исследования, не позволили оценить величину влияния освещенности на значения вегетационного индекса. Как один из результатов была предложена программа полевого летного эксперимента по определению значений вегетационных индексов по материалам мультиспектральной съемки с применением БПЛА при известных значениях освещенности ландшафта. мультиспектральная съемка вегетационные индексы освещенность космические снимки дистанционное зондирование индексные изображения Multispectral survey vegetation indices luminance satellite images remote sensing index images 1. Филиппов Д. В., Рулёв Д. Д., Чурсин И. Н. Исследование разрешающей способности цифровых изображений в различных диапазонах спектра // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 1. – С. 61–70. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-1-61-70. 2. Ткач А. В., Гордиенко А. С. Исследование состояния окружающей среды в районе нефтеразработок по космическим снимкам // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 6. – С. 55–63. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-6-55-63. 3. Верхотуров А. А., Мелкий В. А., Долгополов Д. В., Лисицкий Д. В. Мониторинг изменения состояния растительного покрова на участке трассы трубопровода проекта «Сахалин-2» по данным космических съемок // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 4. – С. 45–53. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-4-45-53. 4. Кулик Е. Н., Байкин Д. А. Разливы нефтепродуктов на водной поверхности: методы анализа данных дистанционного зондирования Земли при их выявлении // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 4. – С. 61–73. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-4-61-73. 5. Дистанционное зондирование Земли при эколого-геологических исследованиях [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.geol.vsu.ru/ecology/ForStudents/4Graduate/RemoteSensing/Lection06.pdf (дата обращения 24.04.2023). 6. Черепанов А. С., Дружинина Е. Г. Вегетационные индексы // Геоматика. – 2011. – Т. 2. – С. 98–102. 7. Гребень А. С., Красовская И. Г., Анализ основных методик прогнозирования урожайности с помощью данных космического мониторинга, применительно к зерновым культурам степной зоны Украины // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – 2012. – № 2. – С. 170–180. 8. Noomen M. F. Hyperspectral reflectance of vegetation affected by underground hydrocarbon gas seepage. – Wageningen University and Research, 2007. – 120 p. 9. Ковязин В. Ф., Ань Д. Т. Л., Хунг Д. В. Прогноз состояния растительного покрова лесных угодий заповедника Донг Най Вьетнама // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 3. – С. 214–228. – DOI 10.33764/2411-1759-2020-25-3-214-228. 10. Якутин М. В., Шарикалов А. Г. Экологическая обстановка на территории Муравленковского нефтегазового месторождения (Западная Сибирь, ЯНАО) по данным дистанционного зондирования // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 4. – С. 93–103. – DOI: 10.33764/2411-1759-2019-24-4-93-103. 11. Продолжаем рассказывать о картах. NDVI [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://1cps.ru/news/prodolzhaem-rasskazyvat-o-kartah-ndvi (дата обращения 24.04.2023). 12. Гордиенко А. С. Исследование возможности выявления негативного воздействия разливов нефти на окружающую растительность по данным дистанционного зондирования Земли // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 6. – С. 48–55. – DOI 10.33764/2411-1759-2021-26-6-48-55. 13. Верхотуров А. А. Анализ изменений состояния экосистем на острове Атласова (Курильские острова) // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 3. – С. 139–150. – DOI 10.33764/2411-1759-2020-25-3-139-150. 14. Адамович Т. А., Кантор Г. Я., Ашихмина Т. Я., Савиных В. П. Анализ сезонной и многолетней динамики вегетационного индекса NDVI на территории государственного природного заповедника «Нургуш» // Теоретическая и прикладная экология. – 2018. – № 1. – С. 18–24. 15. Зверева С. В. В мире солнечного света. – Л. : Гидрометеоиздат, 1988. – 160 с. 16. Физические величины в освещении [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://shine.ru/company/blog/fizicheskie-velichiny-v-osveshchenii/ (дата обращения 24.04.2023). 17. Измерение освещенности. Единица измерения освещенности [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://eco-e.ru/poleznoe/stati/osveshhenie/izmerenie-osveshhennosti/ (дата обращения 24.04.2023). 18. Распределение лучистой энергии, падающей на тело [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://studfile.net/preview/7630218/page:7/ (дата обращения 24.04.2023). 19. Алтынов А. Е., Малинников В. А., Попов С. М., Стеценко А. Ф. Спектрометрирование ландшафтов : учеб. пособие для студентов. – М. : Изд. МИИГАиК, УПП «Репрография», 2010. – 120 с. 20. Чандра А. М., Гош С. К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. – М. : Техносфера, 2008. – 312 с. : ил. 21. Чапурский Л. И. Отражательные свойства природных объектов в диапазоне 400–2500 нм. – М.: Министерство обороны СССР, 1986. – 160 с. 22. Белоусов Ю. И., Постников Е. С. Инфракрасная фотоника. Часть I. Особенности формирования и распространения ИК излучения : учеб. пособие. – СПб. : Университет ИТМО, 2019. 23. Немного математики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.zenitcamera.com/articles/colour/mathematics-bit.html (дата обращения 24.04.2023). 24. Филиппов В. Л., Иванов В. П., Яцык В. С. Атмосфера и моделирование оптико-электронных систем в динамике внешних условий. – Казань : Изд-во Казанского университета. – 2015. – 632 с. 25. Колесник Т. В. Оценка валидости результатов дешифрирования снимков в задачах дистанционного зондирования земли при помощи спутника Канопус-В // Молодой ученый. – 2016. – № 11. – С. 185–187. 26. Новиков С. С., Румянцев П. П., Малев Д. Ю., Новикова П. Е Особенности формирования мультивременных композитов по материалам съемки с КА типа «Канопус-В» для применения в кадастре // Материалы 19-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». – М. : ИКИ РАН, 2021. – С. 44. 27. Ращупкин А. В., Журавель Ю. Н. КА «Ресурс – П»: Области применения информации // Тезисы 14-й Международной научно-технической конференции «От снимка к карте: цифровые фотограмметрические технологии». – Хайнань, Китай : Ракурс, 2014. – С. 33–34. 28. Курбанов Р. К., Захарова Н. И. Применение вегетационных индексов для оценки состояния сельскохозяйственных культур // Сельскохозяйственные машины и технологии. – 2020. – Т. 14, № 4. – С. 4–11. – DOI 10.22314/2073-7599-2020-14-4-4-11.