Спосіб оцінки площинного розподілу вологи верхнього шару відкритого ґрунту за даними багатоспектральної аерокосмічної зйомки високої розрізненності

Спосіб оцінки площинного розподілу вологості верхнього шару відкритого ґрунту за даними багатоспектральної космічної зйомки високої розріз 3 рослинного покриву також значно спотворює відбиття в мікрохвильовому діапазоні. Одна з останніх робіт в цьому напрямку, що намагається врахувати недоліки мікрохвильового зондування вологості, є робота "Оценка параметров почвы по радарным данным с использованием эмпирической модели и декомпозиции по механизмам рассеяния" [4], яка пропонує алгоритм визначення грудкуватості за даними мікрохвильового знімання для врахування в моделі визначення вологості грунту. Однак, і цей підхід має свої обмеження і недоліки. Визнається, що незначне рослинне покриття спотворює корисний сигнал, застосування способу можливе лише в певних межах грудкуватості грунту та не враховує топографічні ефекти. Крім того, необхідна попередня обробка зображення по видаленню спекл-шумів, що може привести до втрати інформації в окремих пікселах стосовно форм мікрорельєфу, зокрема, мікрозападин з аномальною вологістю і відбивними характеристиками, що може сприйматися, як спекл-шум. В той же час залишкові спекл-шуми можуть давати хибні уявлення про характеристики вологості та розташування мікрозападинних форм. Найбільш близьким до способу, що пропонується (прототип), є запропонований в роботі Bogonko Μ. N. "Hyperspectral remote sensing of soil moisture gradients in the Millingerwaard" [5] підхід, що базується на використанні різних нормалізованих індексів співвідношення спектральних характеристик для визначення вологості ґрунту та їх кореляції з наземними даними. Розглядаються наступні індекси, що можуть вираховуватись за гіперспектральною або багатоспектральною космічною зйомкою: NDVI (Normalized Difference Vegetatotion Index), SAVI ( Soil-Adjusted Vegetation Index) WDVI (Weighted Difference Vegetation Index). Автор цієї роботи побудував кореляційні залежності, які показали, що найкраща кореляція між наземними даними та індексами, що пропонуються в роботі, спостерігається у випадку використання індексу NDVI. Коефіцієнт детермінованості складає r2 =0.32. В інших випадках, коефіцієнт детермінованості має менші значення. Основним недоліком запропонованого в роботі [5] способу є низьке значення коефіцієнту детермінованості кореляційних залежностей. Найкраща кореляційна залежність, як відзначалося, має значення коефіцієнту детермінованості 0.32, що недостатньо надійно для її практичного застосування. Метою запропоновано способу є підвищення ефективності визначення вологості верхнього шару відкритого ґрунту за даними багатоспектральної зйомки високої розрізненності. Пропонується використання нового індексу в кореляційній залежності для визначення вологості верхнього шару відкритого ґрунту, а саме водного індексу NWI (Normalized Water Index). Індекс вираховується за даними багатоспектральної зйомки в зеленій (GR) та середній інфрачервоній смугах (SWIR) спектру. Він дозволяє ефективно виконувати оцінку вмісту вологи, як в рослинному покриві, так і у верхньому шарі відкритого ґрунту [6, 7]: 92970 4 GR(560) SWIR (1650) , (1) (1) GR(560) SWIR (1650) де 560, 1650 - спектральний діапазон у нм. Використовуючи розрахунки NWI для кожного піксела знімку, можна побудувати відповідне NWIзображення, що дозволяє на основі знайденої кореляційної залежності з коефіцієнтом детермінованості порядку r2=0.73 [6] оцінювати вологість верхнього шару 1-10 см відкритого ґрунту в кожному пікселі зображення і відповідно побудувати карту розподілу вологості верхнього шару ґрунту в межах всього сільськогосподарського поля. Запропонований спосіб оцінювання вологості передбачає калібрування залежності на основі наземних вимірів вологості вздовж профілю, який проходить від найбільш зволоженої ділянки, як правило, це мікрозападини рельєфу, до найбільш посушливих ділянок, що за звичай розташовані на водорозділі. Крім оцінки зволоження верхнього шару відкритого ґрунту такий підхід дозволяє виявити всі ділянки з підвищеною вологістю в межах поля, що, як правило, відповідають мікрозападинам рельєфу. Таким чином, запропоновано новий спосіб для оцінки вологості верхнього шару відкритого ґрунту (1-10 см) і побудови карт розподілу вологості в межах сільськогосподарських полів, на основі розрахунків запропонованого водного індексу NWI та кореляції його з наземними даними, що забезпечує надійнішу кореляційну залежність між наземними та дистанційними даними ніж це було досягнуто раніше в прототипі [5]. Опис запропонованого способу проводиться на наступному прикладі, який детально розглядається також в роботі [7]: Розробка та експериментальна перевірка способу проводилась на основі дослідних робіт в межах тестової ділянки поблизу с. Єрківці Переяслав-Хмельницького району Київської області, де в межах полів спостерігається багато мікрозападин рельєфу, які заповнюються водою після тривалих дощів. На дану територію було отримано космічний знімок супутника SPOT-5 (01.11.2005 p.) у 4-х спектральних каналах: зеленому (GR) в діапазоні 500590 нм; червоному (RED) - 610-680 нм; в ближньому інфрачервоному (NIR) - 790-890 нм і в середньому інфрачервоному (SWIR) -1600-1750 нм з високою розрізненістю (10 м для спектральних каналів GR, RED, NIR та 20 м для каналу SWIR). На знімку в межах полів з відкритим ґрунтом простежуються темні плями, що відповідають розташуванню мікрозападин, деякі з них заповнені водою. Для одного з таких полів в результаті обробки вказаного знімка SPOT було побудовано NWI-зображення. Значення NWI обчислювались в кожному пікселі на основі залежності (1). На отриманому NWI-зображенні більш зволожені місця виглядають світлішими, і в даному випадку світлі плями на зображенні в межах полів відповідають мікрозападинам рельєфу, що частково заповнені водою. Щоб зробити оцінку можливого кількісного зв'язку між значеннями водного індексу NWI та вмістом вологи в поверхневому шарі ґрунту (1-10 см), були проведені наступні операції. Для схожих NWI 5 метеоумов, коли було отримано знімок, в межах тестового полігону було відібрано проби ґрунту для визначення процентного вмісту вологи. Визначення процентного вмісту вологи проводиться на основі ГОСТ 28268-89 [1]. Координати точок відбору з точністю до декількох метрів визначались за допомогою приладу GPS. Проби відбирались як безпосередньо біля западин, так і на відстані 15, 30, 45 та 105 м від них. Точки, які знаходилися на відстані близько 100 м, фактично характеризували фонові значення вологості. Далі була виконана оцінка кореляції між значеннями вологості в певних точках та значенням індексу NWI у пікселах, що відповідали точкам опробування. Результати зіставлення наземного опробування вмісту вологи в поверхневому шарі ґрунту з супутниковими даними SPOT (01.11. 2005 p.) показані на Фіг.1, А-В, де позначено: A - кореляція між значенням вологості в поверхневому шарі ґрунту та індексом, що обчислюється аналогічно до NWI (залежність (1), але замість зеленого діапазону використовується червоний діапазон. Б - кореляція між значенням вологості в поверхневому шарі ґрунту і індексом, що розраховується аналогічно до NWI (залежність (1), але замість зеленого діапазону використовується ближній інфрачервоний діапазон. В - кореляція між значенням вологості в поверхневому шарі ґрунту і водним індексом NWI, розрахованого на основі залежності (1). Спостерігалась чітка кореляція (на рівні r2=0,73) між значенням індексу NWI, обчисленого за формулою (1), та процентним вмістом вологи у поверхневому шарі ґрунту (див. Фіг.1, В). Ця кореляційна залежність дозволила побудувати карту вологості поверхні ґрунту, де чітко фіксуються всі мікрозападинні форми з підвищеною вологістю, див. Фіг.2, де позначено ділянки з вологістю до 15 % - білим кольором, 15-20 % - сірим, більше 20% чорним.: На карті також чітко видно відповідно до мікрорельєфу періодичну зміну зон з меншою та більшою вологістю. Ширина цих зон - декілька десятків метрів. Вони орієнтовані у північно-східному та північно-західному напрямках і, вірогідно, відповідають особливостям тектоніки даного району. Спроба отримати кореляційні залежності між вологістю ґрунту та індексами, що вираховуються аналогічно до NWI, але використовують інші канали знімка, або значення лише каналів знімка, дала набагато гірші результати. Зокрема, показана низька кореляція (r2 =0,187) (див. Фіг.1, А) між індексом, що розраховується аналогічно до NWI, але замість спектрального відбиття у зеленому діапазоні використовується червоний діапазон, і значенням вологості в поверхневому шарі ґрунту. На Фіг.1, Б подано аналогічний результат (r2 =0.266) при використанні індексу, що розраховується на основі ближнього інфрачервоного та середнього інфрачервоного каналів зйомки. Отже, запропонований індекс при використанні вказаних знімків SPOT в межах дослідної ділянки виявив найбільшу ефективність для оцінки зволоженості земного покриття та визначення мікроза 92970 6 падинних форм рельєфу, які можуть відповідати ділянкам живлення підземних вод та підвищеної міграції хімічних речовин у підземні води. В середині поля чорні ділянки відповідають мікрозападинам з підвищеною вологістю, що частково заповнені водою. В нижньому лівому куті чорна смуга відповідає деревинним насадженням вздовж межі поля і тому в цьому місці карта не представляє оцінку зволоженості верхнього шару ґрунту. Таким чином, сутність способу, що пропонується представлено блок-схемою послідовності операцій (див. Фіг.3), де позначено: 1. Отримання багатоспектрального космічного знімка високої розрізненності (розрізненість 5 - 30 м) на територію досліджень. Багатоспектральний космічний знімок повинен включати зелений діапазон (GR) 500-590 нм та середній інфрачервоний діапазон (SWIR) 16001750 нм. Отримати актуальні знімки можна шляхом їх замовлення на відповідних сайтах Інтернет та через фірми-постачальники космічної інформації. Увага, для даного способу визначення вологості не рекомендується використовувати знімки сенсора LISS-III з індійського супутника IRS - 1С, які мають недостатню просторову розрізненість у середньому інфрачервоному діапазоні - 70 м. 2. Підбір топографічної карти. Топографічна карта має бути масштабу не гірше 1:50 000. Більш детальні масштаби 1:25000 та 1:10000 також можуть застосовуватись при необхідності підвищити точність географічної прив'язки космічного знімка. 3. Суміщення космічного знімка з топографічною картою (географічна прив'язка до топокарти). Цей етап виконується за допомогою геометричної корекції космознімка з точністю до 1 піксела (5 - 30 м) в залежності від розміру піксела. Роботу можна виконати за допомогою комплексу програмних засобів Erdas Imagine, що є одним з лідерів серед програмних продуктів подібного призначення. 4. Розрахунок водного індексу NWI за формулою (1) в кожному пікселі космознімка та побудова NWI-зображення також можуть бути реалізовані за допомогою програмного продукту Erdas Imagine. 5. Відбір проб на вологість верхнього шару (110 см) відкритого ґрунту вздовж профілю з фіксацією координат точок відбору. Відбір проб на аналіз вмісту вологи здійснюється на основі ГОСТ 28268-89. Відбір проб проводиться синхронно до космознімання, або для подібних метеоумов отримання космознімка, враховуючи час після останніх опадів. Відбір проб рекомендується здійснювати вздовж профілю на відстані, наприклад, 15, 30, 45 та 105 м від центру мікрозападин з підвищеною вологістю ґрунту. Експериментально встановлено, що точка на відстані приблизно 100 м від мікрозападини, як правило, характеризує фонове значення вологості на локальному водорозділі між мікрозападинами. Поблизу ж мікрозападини вологість ґрунту швидко змінюється - чим далі від мікрозападини, тим повільніше. Тому для отримання проб з різною вологістю, що необхідно для калібрування супутникових даних, враховуючи розміри пікселів, рекомендується 7 саме така відстань між точками за профілем, але це не є принциповим і залежить від конкретної ділянки. Лише важливо, щоб проби були відібрані на ділянках з якомога більшим контрастом у значеннях вологості на відстані, що перевищує розміри піксела NWI-зображення. З цією метою можна використати NWI-зображення, яке відбиває у більш світлих фототонах ділянки з підвищеною вологістю ґрунту. Для надійності необхідно провести відбір проб вздовж трьох профілів з дублюванням проб. Для визначення координат точок відбору бажано використовувати GPS. 6. Аналіз проб на процентний вміст вологості W (%). Виконання аналізу проб на процентний вміст вологи у верхньому шарі відкритого ґрунту (1 - 10 см) проводиться на основі ГОСТ 28268-89 в лабораторних умовах. 7. Калібрування супутникових даних та побудова регресійної залежності між NWI та W (%). Калібрування залежності між значеннями NWI та вмістом вологи W (%) у верхньому шарі відкритого ґрунту та отримання рівняння регресії NWI W (%) проводиться шляхом співставлення супутникових та наземних даних. При цьому використовуються координати відбору проб та дані лабораторних вимірів вологості. Значенню вологості по кожній пробі (W), відібраній в певній точці з відомими координатами ставиться у відповідність значення NWI, у пікселі, що покриває дану точку. Для розрахунків коефіцієнтів рівняння регресії NWI - W (%) використовуються програми статистичної обробки даних. 8. Оцінка вологості в кожному пікселі знімка на основі отриманої регресійної залежності. Оцінка вологості в кожному пікселі знімка проводиться на основі розрахунків за регресійною залежністю між NWI та W (%). Далі виконується побудова відповідної карти розподілу вологості в межах всього поля. Цей етап реалізується шляхом послідовного використання програми Erdas Imagine та відомої програми Surfer. За допомогою програми Erdas Imagine проводиться розрахунок прогнозованої вологості в кожному пікселі NWI на основі регресійної залежності та конвертування 92970 8 даних у формат .grd для побудови картивологості в ізолініях у векторному форматі програми Surfer. Отже, в способі запропоновано умови та послідовність операцій з метою оцінки площинного розподілу вологи верхнього шару відкритого ґрунту за даними багатоспектральної аерокосмічної зйомки високої розрізненності і тим самим підвищити ефективність та покращити якість даного виду робіт для потреб сільськогосподарського виробництва, оцінки екологічного стану територій, гідрологічних та гідрогеологічних розрахунків. Література 1. Словник з дистанційного зондування Землі. //Під ред. чл.-кор. В.І.Лялько та проф. М.О.Попова. - К.: СМП "АВЕРС", 2004. - 170 с. 2. ГОСТ 28268-89 Почвы: Методы определения влажности, максимальной гигроскопической влажности и влажности устойчивого завядания растений. 3. Сагалович В.Н., Альков Є.Я., Царева Т.И. Определение влажности почвы по данным активного микроволнового дистанционного зондирования в L -диапазоне //Исследование Земли из Космоса, 2007. - №1. - С. 3-6. 4. Родионова Н.В. Оценка параметров почвы по радарным данным с использованием эмпирической модели и декомпозиции по механизмам рассеяния //Исследование Земли из Космоса, 2009. - №1. - С. 3-8. 5. Bogonko Μ. N. Hyperspectral remote sensing of soil moisture gradients in the Millingerwaard, The Netherlands //Interuniversity programme master of science in physical land resources Universiteit Gent, Vrije Universiteit Brussel Belgium, 2007. - 82 p. http://phylares.vub.ac.be/Thesissen/2005%20Michael %20Ndemo%20Bogonko.pdf. 6. Сахацький O.I. Застосування супутникових даних для вирішення задач водообміну у геосистемах //Доповіді НАН України, 2006. -№ 4.- С. 118126. 7. Сахацький О.І. Підвищення ефективності гідрогеологічних прогнозів з використанням водних індексів мультиспектральних супутникових зйомок //Геол. Журн. - 2007, № 4. - С 42 - 47. 9 92970 10 11 Комп’ютерна верстка Л.Литвиненко 92970 Підписне 12 Тираж 26 прим. Міністерство освіти і науки України Державний департамент інтелектуальної власності, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601