До можливостей оцiнювання зволоженостi земного покриття за багатоспектральними космiчними зображеннями оптичного дiапазону на прикладi територiї України
The paper presents a background and an algorithm for the determination of parameters of land cover moisture using multispectral optical satellite images data. The experimental evaluation of land cover moisture within the territory of Ukraine using MODIS data (resolution of 500 m) for dry and wet...
Gespeichert in:
| Datum: | 2007 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2007
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/3601 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | До можливостей оцінювання зволоженості земного покриття за багатоспектральними космічними зображеннями оптичного діапазону на прикладі території України / О.І. Сахацький, С.А. Станкевич // Доп. НАН України. — 2007. — № 11. — С. 122-129. — Бібліогр.: 15 назв. — укp. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859612345590874112 |
|---|---|
| author | Сахацький, О.І. Станкевич, С.А. |
| author_facet | Сахацький, О.І. Станкевич, С.А. |
| citation_txt | До можливостей оцінювання зволоженості земного покриття за багатоспектральними космічними зображеннями оптичного діапазону на прикладі території України / О.І. Сахацький, С.А. Станкевич // Доп. НАН України. — 2007. — № 11. — С. 122-129. — Бібліогр.: 15 назв. — укp. |
| collection | DSpace DC |
| description | The paper presents a background and an algorithm for the determination of parameters of land
cover moisture using multispectral optical satellite images data. The experimental evaluation of
land cover moisture within the territory of Ukraine using MODIS data (resolution of 500 m)
for dry and wet season periods has been done. The results of evaluations are well correlated
(coeficient of determination r2
6 0.72) with remote sensing evaluation of soil moisture and the
vegetation water content by a satellite microwave radiometer AMSR-E. The proposed approach
will be useful for the solution of problems concerning the agricultural and natural resources and
the environment protection.
|
| first_indexed | 2025-11-28T14:56:53Z |
| format | Article |
| fulltext |
1. Belkin I.M., Gordon A.L. Southern Ocean fronts from the Greenwich Meridian to Tasmania // J. Geophys.
Res. – 1996. – 101, No C2. – P. 3675–3696.
2. Скрипалева Е.А. Изменчивость Перуанского апвеллинга в связи с событиями ENSO по данным спут-
никовых измерений // Системы контроля окружающей среды. – Севастополь: ЭКОСИ-Гидрофизика,
2006. – С. 255–257.
3. Поярков С. Г. Гидрофизические условия в районе северного Перу // Фронтальные зоны юго-восточ-
ной части Тихого океана (биология, физика, химия) / Под ред. М. Е. Виноградова, К.Н. Федорова. –
Москва: Наука, 1984. – С. 35–51.
4. Zuta S., Urquizo W. Temperatura promedio de la superflicie del mar frente a la costa Peruana, periodo
1928. – 1969. – // Bol. Inst. Mar. Peru. – 1972. – 2, No 8. – P. 462–519.
5. Yoshida K. Circulation in the eastern tropical oceans with special reference to upwelling and undercur-
rents // Jap. J. Geophys. – 1967. – 4, No 2. – P. 24–37.
6. Turner J. Review the El Ni no-southern oscillation and Antarctica // Int. J. Climatology. – 2004. – No 24. –
P. 1–31.
7. Pan Y.H., Oort A.H. Global climate variations connected with sea surface temperature anomalies in the
eastern equatorial Pacific Ocean for the 1958. – 1973. – period // Monthly Weather Rev. – 1983. – 111. –
P. 1244–1258.
Поступило в редакцию 03.05.2007Морской гидрофизический институт
НАН Украины, Севастополь
УДК 556.131.116:528.8.041.5
© 2007
О. I. Сахацький, С. А. Станкевич
До можливостей оцiнювання зволоженостi земного
покриття за багатоспектральними космiчними
зображеннями оптичного дiапазону на прикладi
територiї України
(Представлено членом-кореспондентом НАН України В. I. Ляльком)
The paper presents a background and an algorithm for the determination of parameters of land
cover moisture using multispectral optical satellite images data. The experimental evaluation of
land cover moisture within the territory of Ukraine using MODIS data (resolution of 500 m)
for dry and wet season periods has been done. The results of evaluations are well correlated
(coefficient of determination r2
6 0.72) with remote sensing evaluation of soil moisture and the
vegetation water content by a satellite microwave radiometer AMSR-E. The proposed approach
will be useful for the solution of problems concerning the agricultural and natural resources and
the environment protection.
Постановка задачi. Покращення якостi розв’язку багатьох тематичних задач за матерi-
алами дистанцiйного зондування Землi (ДЗЗ) вимагає оцiнку вологостi грунту та вмiсту
вологи в рослинному покривi територiї дослiдження дистанцiйними методами. Такi дослiд-
ження також важливi для визначення параметрiв гiдрологiчних та гiдрогеологiчних моде-
лей при оцiнках водного циклу.
122 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2007, №11
Рис. 1. До визначення нормалiзованого водного iндексу
Теоретичнi основи. Дистанцiйне оцiнювання вологостi грунту та вмiсту вологи в рос-
линному покривi зроблено за допомогою пасивного мiкрохвильового або активного радiо-
локацiйного аерокосмiчного знiмання [1]. Для цих методiв проведено багато дослiджень,
побудовано кiлькiснi моделi, їх опрацьовано, завiрено та бiльш-менш успiшно впровадже-
но у практику. Наприклад, космiчна система ДЗЗ EOS забезпечує щодобове автоматичне
вiдновлення глобальної карти вологостi грунту (у верхньому шарi 1 см) та вмiсту вологи
в рослинному покривi на основi зображень мiкрохвильового радiометра AMSR-E [2]. Але
подiбнi системи мають ряд недолiкiв. Для вказаного мiкрохвильового космiчного знiмання
це — незадовiльна просторова розрiзненiсть — десятки кiлометрiв на мiсцевостi, для радiо-
локацiйного — дуже висока вартiсть — десятки тисяч доларiв за сцену та гiрша точнiсть
застосованих моделей.
Тому спроби оцiнити зволоженiсть земного покриття за матерiалами ДЗЗ оптичного дiа-
пазону, щоб уникнути вказаних недолiкiв, здiйснювали неодноразово. Теоретичним пiдгрун-
тям цього є специфiчний характер спектрального вiдбиття рослинностi у видимому, близь-
кому iнфрачервоному (NIR) та середньому iнфрачервоному (SWIR) дiапазонах (рис. 1), зу-
мовлений саме вiдсутнiстю поглинання оптичного випромiнювання водною парою на хвилях
0,8–0,9 та 1,6–1,7 мкм. Схожi спектральнi характеристики притаманнi й вiдкритим грунтам,
хоча останнi на космiчних знiмках оптичного дiапазону низької просторової розрiзненостi
у чистому виглядi спостерiгаються нечасто.
Для оцiнювання вологостi запроваджувалися рiзноманiтнi показники, що базуються на
рiзницях спектрального вiдбиття поверхонь у видимому та iнфрачервоних спектральних
дiапазонах — Normalized Difference Infrared Index (NDII), Simple Ratio Water Index (SRWI),
Leaf Water Content Index (LWCI) та iншi [3, 4]. Майже всi вони будуються аналогiчно широко
вiдомому вегетацiйному iндексу Normalized Difference Vegetation Index (NDVI):
NDVI =
ρ0(λ = 0,6–0,7 мкм) − ρ0(λ = 0,8–0,9 мкм)
ρ0(λ = 0,6–0,7 мкм) + ρ0(λ = 0,8–0,9 мкм)
, (1)
де ρ0(λ) — спектральний коефiцiєнт вiдбиття поверхнi на довжинi хвилi λ.
За результатами попереднiх дослiджень встановлено [5], що найбiльш висока кореляцiя
iз водовмiщенням грунту спостерiгається для нормалiзованого водного iндексу Normalized
ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2007, №11 123
Water Index (NWI):
NWI =
ρ0(λ = 0,5–0,6 мкм) − ρ0(λ = 1,6–1,7 мкм)
ρ0(λ = 0,5–0,6 мкм) + ρ0(λ = 1,6–1,7 мкм)
. (2)
При зiставленнi оцiнки вологостi, за результатами обробки даних оптичного спектро-
радiометра MODIS та за вимiрюванням радiометра AMSR-E на прерiйно-луговiй територiї
штату Техас (США), показано, що забезпечується задовiльна кореляцiя (r2 = 0,51) мiж
двома способами оцiнки [6]. У роботi [7] заявлено про високу (до r2 = 0,9) кореляцiю мiж
водними iндексами вигляду (2) спектрорадiометра MODIS та вологiстю грунту на територiї
сiльськогосподарських насаджень штату Новий Пiвденний Уельс (Австралiя), за результа-
тами вимiрювань авiацiйного мiкрохвильового радiометра PLMR. У деяких дослiдженнях
вказується, що, згiдно з рiвняннями радiацiйного переносу, бiльш адекватним для оцiню-
вання вологостi є показники, що враховують радiацiйну температуру поверхнi T0 [8, 9],
наприклад, Water Supply Vegetation Index (WSVI) — вiдношення
WSVI =
NDVI
T0
, (3)
яке забезпечує коефiцiєнт кореляцiї порядку 0,63 [10].
Алгоритм та результати розрахункiв. Для оцiнювання зволоженостi земного по-
криття залучалися багатоспектральнi космiчнi зображення спектрорадiометра MODIS ви-
димого, близького iнфрачервоного та середнього iнфрачервоного спектральних дiапазонiв.
Для цього сенсора спiввiдношення (2) набуває такого вигляду:
NWI =
ρ0(λ = 0,545–0,565 мкм) − ρ0(λ = 1,628–1,652 мкм)
ρ0(λ = 0,545–0,565 мкм) + ρ0(λ = 1,628–1,652 мкм)
, (4)
де вказанi довжини хвиль вiдповiдають четвертому та шостому спектральним каналам
MODIS.
Вологiсть грунту w0 або вмiст вологи в рослинному покривi мона визначати як функцiю
вiд NWI, i в першому наближеннi пошук цiєї залежностi, як показують експериментальнi
дослiдження в межах локальних дiлянок, можна проводити, припускаючи її лiнiйний ха-
рактер вигляду:
w0(NWI) = A · NWI + B. (5)
Крiм того, як показано в [11], вологiсть грунту w0 (як функцiя вiд NWI та температури
поверхнi T0) може описуватись також простим логарифмiчним виразом:
w0(NWI, T ) = A ln
(
NWI + 1
T0
+ 1
)
+ B, (6)
де A та B — константи, якi з фiзичних мiркувань обмеженi вiдношенням
A =
1 − B
ln
(
2
T0min
+ 1
) , (7)
де T0min — мiнiмально можлива радiацiйна температура дiлянки територiї спостереження.
124 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2007, №11
Рис. 2. Схема алгоритму визначення зволоженостi земного покриття за багатоспектральними космiчними
зображеннями оптичного дiапазону
Радiацiйна температура поверхнi є стандартним iнформацiйним продуктом EOS
MOD11L2 другого рiвня обробки, який створюється перерахуванням за стандартизовани-
ми алгоритмами величин енергетичної освiтленостi земної поверхнi M0(λ) у спектральних
каналах MODIS дальнього iнфрачервоного дiапазону 31 (λ = 10,78–11,28 мкм) i 32 (λ =
= 11,77–12,27 мкм) iз залученням додаткових даних щодо стану атмосфери, типiв покрит-
тiв ландшафту, розподiлу снiгу i хмар тощо [12]. Повний алгоритм розрахунку описується
схемою рис. 2.
Для демонстрацiї можливостей дистанцiйного оцiнювання зволоженостi земного покрит-
тя за оптичними зображеннями залучалися багатоспектральнi космiчнi знiмки низької про-
сторової розрiзненостi спектрорадiометра MODIS. Територiєю дослiдження обрано частину
України, для якої характернi переважно степовi та степово-чагарниковi ландшафти. Ана-
лiзувалися знiмки MODIS за 06.10.2005 р., 29.10.2005 р. та за 18.08.2006 р., а також iнфор-
мацiйнi продукти на їх основi, зокрема радiацiйна температура поверхнi.
Вибiр знiмкiв за вказаний час обумовлений можливiстю зiставити данi супутникової
зйомки MODIS та AMSR-E, отриманi за рiзнi перiоди стану зволоженостi земного покрит-
тя. Зокрема, зйомка за 06.10.2005 р. характеризує посушливий перiод, коли на значнiй ча-
стинi територiї України, за даними гiдрометеорологiчних спостережень, протягом трьох
тижнiв до цiєї дати з 18 вересня 2005 р. опади були вiдсутнi. Цей посушливий перiод во-
сени 2005 р. тодi викликав досить напружену ситуацiю в агропромисловому секторi нашої
країни i значне занепокоєння станом посiвiв озимих культур з боку сiльгоспвиробникiв та
вiдповiдальних керiвникiв державних органiв. У подальшому агрометеорологiчна ситуацiя
суттєво полiпшилась. Значна кiлькiсть опадiв у перiод з 7 по 28 жовтня 2005 р. привела
до пiдвищення зволоженостi земного покриття. Тому цiкаво було побачити, як супутнико-
вi данi за 29 жовтня 2005 р. MODIS та AMSR-E вiдображають цю змiну. Крiм того, для
демонстрацiї можливостей дистанцiйного оцiнювання вологостi грунту за оптичними зо-
браженнями з урахування радiацiйної температури поверхнi залучався знiмок MODIS та
вiдповiднi данi AMSR-E за 18 серпня 2006 р.
Для погоджування iз даними мiкрохвильового зондування вхiднi багатоспектральнi зо-
браження MODIS з розрiзненiстю 500 м попередньо осереднювалися по сiтцi 5× 5 пк. Далi
зображення MODIS перетворювалося на NWI.
ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2007, №11 125
На рис. 3 показано зiставлення даних AMSR-E та MODIS за 06.10.2005 р. та 29.10.2005 р.
Чiтко видно змiни у параметрах зволоженостi земного покриття, зокрема, вмiсту вологи
у рослинному покривi, за даними AMSR-E, i значеннях NWI, за даними MODIS, якi вiдпо-
вiдають двом рiзним перiодам стану зволоження земного покриття.
Зiставлення вимiрiв, за даними MODIS та AMSR-E, у межах тестових дiлянок дозво-
лило побудувати кореляцiйнi залежностi мiж значеннями NWI, за даними MODIS, та па-
раметрами вологостi грунту i рослинного покриву, за даними AMSR-E. Як приклад, наве-
дено кореляцiйнi залежностi (рис. 3, в) для тестового полiгону прямокутної форми, який
знаходиться в межах Днiпропетровської та Миколаївської областей i має такi дiапазони
географiчних координат: 31◦31′48.28′′ – 32◦04′18.14′′ сх. д. та 47◦33′20.57′′ – 48◦48′44.24′′
пн. ш. (рис. 3, б ).
Отриманi залежностi свiдчать про досить впевнену кореляцiю мiж NWI, за даними
МОDIS, та оцiнками зволоженостi земного покриття, за даними AMSR-E. Особливо це
стосується оцiнки вмiсту вологи в рослинному покривi, де кореляцiя на рiвнi r2 = 0,725
(рис. 3, в1).
Дещо менша кореляцiя мiж параметрами оцiнки вологостi грунтiв AMSR-E та значен-
нями NWI, за даними MODIS (рис. 3, в2). На нашу думку, це пов’язано з тим, що вiдкритий
грунт складає меншу частину проективного покриття в межах тестового полiгону в порiв-
няннi з рослинним покривом, вплив якого на iнтегральне значення NWI виявився бiльшим.
Крiм того, для демонстрацiї можливостей дистанцiйного оцiнювання вологостi грунту,
за знiмками MODIS з залученням радiацiйної температури поверхнi, проведено дослiджен-
ня з використанням знiмка MODIS за 18 серпня 2006 р. та його iнформацiйних продуктiв
i вiдповiдних даних AMSR-E (рис. 4). Територiєю дослiдження обрано пiвденну частину
України сумiсно з пiвостровом Крим, для якої характернi переважно степовi та степово-ча-
гарниковi ландшафти.
Параметр, що вiдображає вологiсть грунту (див. рис. 4, г) за даними MODIS (18.08.06),
отримано, згiдно з викладеним алгоритмом з використанням радiацiйної температури (див.
рис. 4, в).
Перевiрку коректностi одержаних оцiнок вологостi грунту за багатоспектральними кос-
мiчними зображеннями оптичного дiапазону здiйснювалося шляхом порiвняння з резуль-
татами одночасних прямих вимiрювань вологостi грунту тiєї ж територiї за допомогою
мiкрохвильового радiометра AMSR-E. Геореференцiйований розподiл вологостi грунту, за
даними AMSR-E, показано на рис. 4, д.
Нами дослiджено статистичну залежнiсть мiж NWI (див. рис. 4, б ), за даними AMSR-E
(рис. 4, д), i статистичну залежнiсть мiж параметрами оцiнки вологостi грунту, за знiмками
MODIS (рис. 4, г), а також за даними AMSR-E (рис. 4, д). У першому випадку спостерiгало-
ся кореляцiя з коефiцiєнтом r2
6 0,49 (для окремих територiй з великою часткою оголених
грунтiв r2
6 0,69), у другому — кореляцiя з коефiцiєнтом r2
6 0,75 (для окремих терито-
рiй — r2
6 0,89) при дещо бiльшiй дисперсiї.
Запропонований алгоритм дистанцiйного оцiнювання зволоження земного покриття (во-
логостi грунту та вмiсту вологи в рослинному покривi) за багатоспектральними космiчни-
ми зображеннями оптичного дiапазону надає задовiльнi результати, що добре корелюються
з прямими вимiрюваннями iншої фiзичної природи. При цьому забезпечується суттєво кра-
ща просторова розрiзненiсть на мiсцевостi, що дуже важливо при вирiшеннi багатьох тема-
тичних задач ДЗЗ. Вказаний алгоритм може бути попередньо рекомендовано як допомiж-
ний для дистанцiйного оцiнювання зволоженостi земного покриття.
126 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2007, №11
Рис. 3. Розподiл параметрiв, якi вiдображують вмiст вологостi у рослинному покривi для територiї України,
за матерiалами космiчної зйомки: а: данi мiкрохвильового знiмання супутниковим радiометром AMSR-E,
просторова розрiзненiсть 26 км: а1 — 6 жовт. 2005 р., а2 — 29 жовт. 2005 р.; б : розподiл значень NWI, за
даними MODIS: б 1 — 6 жовт. 2005 р., б 2 — 29 жовт. 2005 р. (Бiлий прямокутник на б 1 и б 2 вказує на
межi тестового полiгону, для якого побудовано кореляцiйнi залежностi мiж даними AMSR-E та значеннями
NWI, за даними MODIS (див. рис. 3, б, бiлий прямокутник показує межi знiмкiв MODIS). На знiмку б 2
темнi дiлянки у правому i лiвому нижнiх кутах вiдповiдають хмарам); в: залежнiсть мiж зволоженням
земного покриття, за даними AMSR-E (в1 — вмiстом вологи у рослинному покривi, в2 — вологiстю грунту),
i значеннями NWI, за даними МОDIS вiд 06.10.2007 та 29.10.2007, у межах тестового полiгону (див. рис. 3, б )
ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2007, №11 127
Рис. 4. Космiчнi знiмки спектрорадiометра MODIS та радiометра AMSR-E територiї України
вiд 18.08.2006 р.:
а — синтезоване зображення, за даними MODIS (синтез спектральних каналiв: 4 (0,545–0,565 мкм), 7 (2,105–
2,155 мкм) та 6 (1,628–1,652), просторова розрiзненiсть 500 м) та iнформацiйнi шари, за даними MODIS; б —
нормалiзований водний iндекс NWI; в — радiацiйна температура поверхнi (◦C); г — розподiл параметра, що
вiдображає вологiсть грунту (г/см3); д — розподiл вологостi грунту (г/см3), за матерiалами мiкрохвильового
знiмання супутниковим радiометром AMSR-E (просторова розрiзненiсть 26 км)
Разом з тим застосований показник у формулах (6) i (7) потребує подальших дослiджень
своєї адекватностi та явно може бути покращений. Основними напрямами вдосконалення
можуть стати:
бiльш точне визначення констант A i B у (6), (7), наприклад за результатами незалеж-
них вимiрювань вологостi грунту. Дуже перспективним здається адаптивне комплексування
оптичних та мiкрохвильових космiчних зображень [13];
змiна математичного або навiть фiзичного вигляду базового показника вологостi грунту.
В деяких дослiдженнях стверджується про можливостi застосування для цього похiдної
∂T0/∂NDVI, яка забезпечує кореляцiю r2 = 0,77 на територiї Китаю [14];
застосування досконалих територiальнозалежних локальних моделей енергомасопере-
носу в геосистемах для врахування непрямих (прихованих) факторiв впливу на вологiсть
грунту та компенсацiї негативних ефектiв осереднення мiкрохвильового знiмання, викли-
каних його наднизькою просторовою розрiзненiстю [15].
Роботу виконано за пiдтримки проекту INTAS TLCC.
1. Du Y., Ulaby F. T., Dobson M.C. Sensitivity to soil moisture by active and passive microwave sensors //
IEEE Trans. on Geosci. and Rem. Sensing. – 2000. – 38. – P. 105–114.
128 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2007, №11
2. Njoku E.G., Jackson T. J., Lakshmi V. et al. Soil moisture retrieval from AMSR-E // Ibid. – 2003. – 41. –
P. 215–229.
3. Gao B.C. NDWI – a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from
space // Rem. Sen. Environment. – 1996. – 58. – P. 257–266.
4. Zarco-Tejada P. L. J., Rueda C.A., Ustin S. L. Water content estimation in vegetation with MODIS
reflectance data and model inversion methods // Rem. Sen. Environment. – 2003. – 85. – P. 109–124.
5. Сахацький О. I. Застосування супутникових даних для розв’язання задач водообмiну у геосистемах //
Доп. НАН України. – 2006. – № 4. – С. 118–126.
6. Dasgupta S., Qu J. J. Combining MODIS and AMSR-E based vegetation moisture retrievals for improved
fire risk monitoring // Proc. SPIE. – 2006. – 6298. – P. 275–286.
7. Maggioni V., Panciera R., Walker J. P. et al. A Multi-sensor approach for high resolution airborne soil
moisture mapping // Proc. the 30th Hydrology and Water Resources Symp. – Launceston: TAS, 2006. –
P. 11–18.
8. Theory and application of optical remote sensing / Ed. by G. Asrar. – N.Y.: John Wiley, 1989. – 734 p.
9. Nemani R.R., Pierce L. L., Running S.W. Developing satellite-derived estimates of surface moisture
status // J. Appl. Meteorology. – 1993. – 32. – P. 548–557.
10. Liu L., Zhang B., Xu G. et al. Vegetation classification and soil moisture calculation using land surface
temperature (LST) and vegetation index (VI) // Proc. SPIE. – 2002. – 4730. – P. 319–323.
11. Xin J., Tian G., Liu Q., Chen L. Combining vegetation index and remotely sensed temperature for esti-
mation of soil moisture in China // Inter. J. Rem. Sensing. – 2006. – 27, No 9. – P. 2071. – 2076.
12. EOS Data Products Handbook / Ed. by C. L. Parkinson and R. Greenstone. – Greenbelt: NASA Goddard
Space Flight Center, 2004. – 518 p.
13. Chauhan N. S., Miller S., Ardanuy P. Spaceborne soil moisture estimation at high resolution: a microwave –
optical infrared synergistic approach // Inter. J. Rem. Sensing. – 2003. – 24, No 22. – P. 4599–4622.
14. Jingfeng X., Guoliang T., Qinhuo L., Liangfu C. Combining vegetation index and remotely sensed tempe-
rature for estimation of soil moisture in China / Ibid. – 2006. – 27, No 10. – P. 2071. – 2075.
15. Багатоспектральнi методи дистанцiйного зондування Землi в задачах природокористування / За
ред. В. I. Лялько та М. О. Попова. – Київ: Наук. думка, 2006. – 360 с.
Надiйшло до редакцiї 27.04.2007Науковий центр аерокосмiчних дослiджень Землi
Iнституту геологiчних наук НАН України, Київ
ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2007, №11 129
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-3601 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1025-6415 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-11-28T14:56:53Z |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Сахацький, О.І. Станкевич, С.А. 2009-07-08T11:38:43Z 2009-07-08T11:38:43Z 2007 До можливостей оцінювання зволоженості земного покриття за багатоспектральними космічними зображеннями оптичного діапазону на прикладі території України / О.І. Сахацький, С.А. Станкевич // Доп. НАН України. — 2007. — № 11. — С. 122-129. — Бібліогр.: 15 назв. — укp. 1025-6415 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/3601 556.131.116:528.8.041.5 The paper presents a background and an algorithm for the determination of parameters of land cover moisture using multispectral optical satellite images data. The experimental evaluation of land cover moisture within the territory of Ukraine using MODIS data (resolution of 500 m) for dry and wet season periods has been done. The results of evaluations are well correlated (coeficient of determination r2 6 0.72) with remote sensing evaluation of soil moisture and the vegetation water content by a satellite microwave radiometer AMSR-E. The proposed approach will be useful for the solution of problems concerning the agricultural and natural resources and the environment protection. uk Видавничий дім "Академперіодика" НАН України Науки про Землю До можливостей оцiнювання зволоженостi земного покриття за багатоспектральними космiчними зображеннями оптичного дiапазону на прикладi територiї України Article published earlier |
| spellingShingle | До можливостей оцiнювання зволоженостi земного покриття за багатоспектральними космiчними зображеннями оптичного дiапазону на прикладi територiї України Сахацький, О.І. Станкевич, С.А. Науки про Землю |
| title | До можливостей оцiнювання зволоженостi земного покриття за багатоспектральними космiчними зображеннями оптичного дiапазону на прикладi територiї України |
| title_full | До можливостей оцiнювання зволоженостi земного покриття за багатоспектральними космiчними зображеннями оптичного дiапазону на прикладi територiї України |
| title_fullStr | До можливостей оцiнювання зволоженостi земного покриття за багатоспектральними космiчними зображеннями оптичного дiапазону на прикладi територiї України |
| title_full_unstemmed | До можливостей оцiнювання зволоженостi земного покриття за багатоспектральними космiчними зображеннями оптичного дiапазону на прикладi територiї України |
| title_short | До можливостей оцiнювання зволоженостi земного покриття за багатоспектральними космiчними зображеннями оптичного дiапазону на прикладi територiї України |
| title_sort | до можливостей оцiнювання зволоженостi земного покриття за багатоспектральними космiчними зображеннями оптичного дiапазону на прикладi територiї україни |
| topic | Науки про Землю |
| topic_facet | Науки про Землю |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/3601 |
| work_keys_str_mv | AT sahacʹkiioí domožlivosteiocinûvannâzvoloženostizemnogopokrittâzabagatospektralʹnimikosmičnimizobražennâmioptičnogodiapazonunaprikladiteritoriíukraíni AT stankevičsa domožlivosteiocinûvannâzvoloženostizemnogopokrittâzabagatospektralʹnimikosmičnimizobražennâmioptičnogodiapazonunaprikladiteritoriíukraíni |