scienceitНаука. Инновации. ТехнологииScience. Innovations. Technologies2308-4758North-Caucasus Federal Universityscienceit-200Research ArticleНАУКИ О ЗЕМЛЕEARTH SCIENCESИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ДЛЯ МНОГОЛЕТНЕГО МОНИТОРИНГА ЗА СОСТОЯНИЕМ АГРОЛАНДШАФТОВUse of remote sensing data for long-term monitoring of agricultural landscapesАнтоновСергейAntonovSergey Anatolevichsantosb@mail.ruСкрипчинскийАндрей ВладимировичSkripchinskiiAndrey Vladimirovichron1975@list.ruСеверо-Кавказский федеральный университетРоссияNorth-Caucasus Federal UniversityRussian Federation2018050920220289100Copyright © Антонов S.С., Скрипчинский А.В., 20222022Антонов S.С., Скрипчинский А.В.Antonov S.A., Skripchinskii A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://scienceit.elpub.ru/jour/article/view/200

В статье представлен анализ совместного использования данных со спутников Landsat 8 и Sentinel 2 для проведения многолетних наблюдений за состоянием растительности агроландшафтов, на примере территории Георгиевского района Ставропольского края. Рассмотрены особенности проведения коррекции данных с указанных спутников для оценки состояния растительности. На основании статистического анализа вегетационного индекса (NDVI), полученного по данным спутников Landsat 8 и Sentinel 2, выявлена идентичность статистических показателей. Доказана возможность проведения многолетних спутниковых наблюдений за состоянием растительности по данным спутников Landsat 8 и Sentinel 2A путем расчета вегетационного индекса (NDVI) на основе снимков с геометрической и радиометрической коррекцией.

The article presents an analysis of the joint use of data from the Landsat 8 and Sentinel 2 satellites to form long-term monitoring of agricultural landscape vegetation using example of the Georgievsky district in Stavropol Region. The features of the satellite data correction to assess the state of vegetation are considered. The statistical analysis of the vegetation index (NDVI) obtained from the data of Landsat 8 and Sentinel 2 satellites revealed the identity of statistical indicators. The possibility of long-term satellite monitoring of vegetation health from Landsat 8 and Sentinel 2A satellites by calculating the vegetation index (NDVI) is established and statically proven on the basis of images with geometric and radiometric correction.

дистанционное зондированиеуровни обработкивегетационный индексагроландшафтмониторингremote sensingprocessing levelsvegetation indexagricultural landscapemonitoringReferencesКаштанов А.Н. Концепция ландшафтной контурно-мелиоративной системы земледелия // Земледелие. 1992. № 4. С. 2-4.Каштанов А.Н. Концепция ландшафтной контурно-мелиоративной системы земледелия // Земледелие. 1992. № 4. С. 2-4.Лопырев М.И. Основы агроландшафтоведения. Воронеж: Изд-во Воронеж. ун-та. 1995. 180 с.Лопырев М.И. Основы агроландшафтоведения. Воронеж: Изд-во Воронеж. ун-та. 1995. 180 с.Кирюшин В.И. Основные принципы разработки адаптивно-ландшафтных систем земледелия // Земледелие. 1996. № 3. С. 42-44; № 4. С. 38-41.Кирюшин В.И. Основные принципы разработки адаптивно-ландшафтных систем земледелия // Земледелие. 1996. № 3. С. 42-44; № 4. С. 38-41.Шальнев В.А., Диденко П.А. К вопросу об изучении структуры агроландшафта // Вестник СГУ. Ставрополь. 1997. № 12. С. 3743.Шальнев В.А., Диденко П.А. К вопросу об изучении структуры агроландшафта // Вестник СГУ. Ставрополь. 1997. № 12. С. 3743.Плотников Д.Е., Барталев С.А., Лупян Е.А. Метод детектирования летне-осенних всходов озимых культур по данным радиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. Вып. 5. Т. 2. С. 322-330.Плотников Д.Е., Барталев С.А., Лупян Е.А. Метод детектирования летне-осенних всходов озимых культур по данным радиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. Вып. 5. Т. 2. С. 322-330.Li, S. , Ganguly, S. , Dungan, J. , Wang, W. and Nemani, R. (2017) Sentinel-2 MSI Radiometric Characterization and Cross-Calibration with Landsat-8 OLI. Advances in Remote Sensing, 6, 147-159. doi:10.4236/ars.2017.62011.Li, S. , Ganguly, S. , Dungan, J. , Wang, W. and Nemani, R. (2017) Sentinel-2 MSI Radiometric Characterization and Cross-Calibration with Landsat-8 OLI. Advances in Remote Sensing, 6, 147-159. doi:10.4236/ars.2017.62011.Mandanici, E., Bitelli, G. Preliminary Comparison of Sentinel-2 and Landsat 8 Imagery for a Combined Use. Remote Sensing. 2016, 8(12), 1014; https://doi.org/10.3390/rs8121014.Mandanici, E., Bitelli, G. Preliminary Comparison of Sentinel-2 and Landsat 8 Imagery for a Combined Use. Remote Sensing. 2016, 8(12), 1014; https://doi.org/10.3390/rs8121014.Казяк Е.В., Терехина Э.А. Картографирование структуры посевных площадей с применением снимков Landsat 8 (на примере Минской области Республики Беларусь) // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Естественные науки. 2015. №21 (218). Выпуск 33. С. 127-131.Казяк Е.В., Терехина Э.А. Картографирование структуры посевных площадей с применением снимков Landsat 8 (на примере Минской области Республики Беларусь) // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Естественные науки. 2015. №21 (218). Выпуск 33. С. 127-131.Перепечина Ю.И., Глушенков О.И., Корсиков Р.С. Определение лесистости и количественных характеристик лесов по космическим снимкам Sentinel 2 (на примере Шебекинского муниципального района Белгородской области) // Дистанционные методы в лесном хозяйстве. 2017. №4. С. 85-93.Перепечина Ю.И., Глушенков О.И., Корсиков Р.С. Определение лесистости и количественных характеристик лесов по космическим снимкам Sentinel 2 (на примере Шебекинского муниципального района Белгородской области) // Дистанционные методы в лесном хозяйстве. 2017. №4. С. 85-93.Закс Л. Статистическое оценивание. М.: Изд-во Статистика. 1976. 598с.Закс Л. Статистическое оценивание. М.: Изд-во Статистика. 1976. 598с.Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., and Deering, D. W. (1973) "Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS" _ Third ERTS Symposium, NASA SP-351, vol. 1, pp.309-317.Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., and Deering, D. W. (1973) "Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS" _ Third ERTS Symposium, NASA SP-351, vol. 1, pp.309-317.Антонов С.А. Тенденции изменения климата и их влияние на земледелие Ставропольского края // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2017. №4 (66). С. 43-46.Антонов С.А. Тенденции изменения климата и их влияние на земледелие Ставропольского края // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2017. №4 (66). С. 43-46.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.