Use of remote sensing data for long-term monitoring of agricultural landscapes
Abstract
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.
About the Authors
Sergey Anatolevich Antonov
North-Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
Andrey Vladimirovich Skripchinskii
North-Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Каштанов А.Н. Концепция ландшафтной контурно-мелиоративной системы земледелия // Земледелие. 1992. № 4. С. 2-4.
2. Лопырев М.И. Основы агроландшафтоведения. Воронеж: Изд-во Воронеж. ун-та. 1995. 180 с.
3. Кирюшин В.И. Основные принципы разработки адаптивно-ландшафтных систем земледелия // Земледелие. 1996. № 3. С. 42-44; № 4. С. 38-41.
4. Шальнев В.А., Диденко П.А. К вопросу об изучении структуры агроландшафта // Вестник СГУ. Ставрополь. 1997. № 12. С. 3743.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. Закс Л. Статистическое оценивание. М.: Изд-во Статистика. 1976. 598с.
11. 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.
12. Антонов С.А. Тенденции изменения климата и их влияние на земледелие Ставропольского края // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2017. №4 (66). С. 43-46.
Review
For citations:
Antonov S.A., Skripchinskii A.V. Use of remote sensing data for long-term monitoring of agricultural landscapes. Science. Innovations. Technologies. 2018;(2):89-100. (In Russ.)
Views:
54
Email this article 