Дешифрирование спутниковых снимков для оценки условий произрастания сельскохозяйственных культур (дипломная работа)/БГУ, географический факультет, кафедра общего землеведения и гидрометеорологии; науч. рук. П.А. Ковриго, Минск, 2016

Abstract

Петкевич П.А. Дешифрирование спутниковых снимков для оценки условий произрастания сельскохозяйственных культур (дипломная работа). – Минск, 2016. – 84 с. Библиогр. 50 назв., рис. 26, табл. 45, прил. 5. ДЕШИФРИРОВАНИЕ, ЭТАЛОН СОДЕРЖАНИЯ, СПЕКТРАЛЬНЫЙ ОБРАЗ, СПЕКТРАЛЬНАЯ ЯРКОСТЬ, ВЕГЕТАЦИОННЫЙ ИНДЕКС. Цель работы – установить возможности анализа состояния и развития сельскохозяйственных культур на примере зерновых посредством дешифрирования спутниковых снимков, применительно к территории Беларуси. Объектом исследования являются зерновые культуры Беларуси. Предметом исследования выступают спектральные свойства зерновых культур и возможности их использования в агрометеорологическом мониторинге. Исследование спектральных свойств зерновых культур осуществлялось на основе комплексного научного подхода с использованием методов: анализа и синтеза; индукции и дедукции; метода эталонного дешифрирования. В работе были рассмотрены основные принципы дешифрирования спутниковых снимков в агрометеорологических целях; методика использования спектральных свойств зерновых культур для распознавания уровня влагообеспеченности данных сельхозкультур, фенофаз их развития, температуры подстилающей поверхности. Также был продемонстирован принцип создания банка спектральных образов сельскохозяйственных (зерновых) культур на примере озимого тритикале, ярового ячменя, яровой пшеницы, кукурузы, озимой пшеницы, овса и озимой ржи. В работе описаны способы прогнозирования урожайности зерновых культур на основе анализа скорости нарастания значений NDVI-индекса посевов, а также его использования при расчётах прогностических регрессионных уравнений урожайности. Также были рассмотрены взаимозависимости между скоростями изменения NDVI-индекса, запасов продуктивной влаги в пахотном слое почвы и эффективной температуры под посевами ярового ячменя и яровой пшеницы полигонов «Жуховичи» и «Паршино» соответственно. В последней главе была продемонстрирована возможность дешифрирования фенологических фаз зерновых культур по значениям NDVI-индекса применительно ко всем трём агроклиматическим областям Беларуси. Результаты проведённых исследований могут найти широкое применение в процессе агрометеорологического прогнозирования, а также в сельскохозяйственном производстве.