Экспериментальное определение влажности почвы по гиперспектральным изображениям
Подлипнов В.В., Щедрин В.Н., Бабичев А.Н., Васильев С.М., Бланк В.А.

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, 443086, Россия, г. Самара, Московское шоссе, д. 34;
ИСОИ РАН – филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, 443001, Россия, г. Самара, ул. Молодогвардейская, д. 151;
Российский научно-исследовательский институт проблем мелиорации, Новочеркасск, Россия

Аннотация:
Анализируется возможность определения влажности на основе использования спектральных распределений в диапазоне длин волн до 1 мкм. Рассматривается использование изображающих гиперспектрометров для точного земледелия. Описывается полевой эксперимент по определению индекса влажности почвы, покрытой растительностью. Описывается процедура точной калибровки гиперспектрометра на основе использования перестраиваемого лазера. Показана возможность практического определения влажности на основе использования спектров в диапазоне длин волн до 1 мкм.

Ключевые слова:
обработка изображений, гистограмма распределений, дистанционное зондирование, NDVI, индекс влажности, изображающий гиперспектрометр, схема Оффнера, гиперспектральные изображения.

Цитирование:
Подлипнов, В.В.
Экспериментальное определение влажности почвы по гиперспектральным изображениям / В.В. Подлипнов, В.Н. Щедрин, А.Н. Бабичев, С.М. Васильев, В.А. Бланк // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 5. – С. 877-884. – DOI: 10.18287/2412-6179-2017-42-5-877-884.

Литература:

  1. Achata, E. A study on the application of near infrared hyperspectral chemical imaging for monitoring moisture content and water activity in low moisture systems / E. Achata, C. Esquerre, C. O’Donnell, A. Gowen // Molecules. – 2015. – Vol. 20, Issue 2. – P. 2611-2621. – DOI: 10.3390/molecules20022611.
  2. Донец, В.В. Создание полевого спектрального аппаратурно-программного комплекса для подспутниковой валидации дистанционного исследования растительности / В.В. Донец, С.М. Кочубей, В.А. Яценко, Т.А. Казанцев, В.В. Бровченко // Системи обробки інформації. – 2013. – Т. 8, № 115. – С. 36-42.
  3. Черепанов, А.С. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы / А.С. Черепанов, Е.Г. Дружинина // Геоматика. – 2009. – № 3. – С. 28-32.
  4. Антонов, В.Н. Мониторинг состояния посевов и прогнозирование урожайности яровой пшеницы по данным ДЗЗ / В.Н. Антонов, Л.А. Сладких // Геоматика. – 2009. – № 4. – С. 50-53.
  5. Майорова, В.И. Контроль состояния сельскохозяйственных полей на основе прогнозирования динамики индекса NDVI по данным космической мультиспектральной и гиперспектральной съёмки / В.И. Майорова, А.М. Банников, Д.А. Гришко, И.С. Жаренов, В.В. Леонов, А.Г. Топорков, А.А. Харлан // Наука и образование. – 2013. – № 7. – С. 199-228. – DOI: 10.7463/0713.0577991.
  6. Genc, H. Vegetation indices as indicators of damage by the sunnpest (Hemiptera: Scutelleridae) to field grown wheat / H. Genc, L. Genc, H. Turhan // African Journal of Biotechnology. – 2008. – Vol. 7, Issue 2. – P. 173-180. – DOI: 10.5897/AJB2008.000-5018.
  7. Пушкин, А.А. Использование материалов космической съемки для оценки пожарной опасности в лесах / А.А. Пушкин, Н.Я. Сидельник, С.В. Ковалевский // Труды БГТУ. – 2015. – № 1(174). – С. 36-40.
  8. Пушкин, А.А. Спектральные индексы для оценки пожарной опасности лесов по материалам космической съемки с использованием ГИС-технологий в условиях рационального природопользования / А.А. Пушкин, Н.Я. Сидельник, С.В. Ковалевский, М.А. Ильючик, П.Г. Мельник // Биоэкономика и экобиополитика. — 2016. – № 1(2). – С. 163-170.
  9. Митрофанов, Е.В. О применении узкоспектральных вегетационных индексов для оценки состояния лесной растительности / Е.В. Митрофанов, И.В. Шашнев, Д.И. Бубненков // Вестник МГОУ. – 2012. – № 4. – C. 118-122.
  10. Виноградов, А.Н. Бортовой гиперспектрометр видимого и ближнего инфракрасного диапазона с высоким пространственным разрешением / А.Н. Виноградов, В.В. Егоров, А.П. Калинин, А.И. Родионов, И.Д. Родионов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2012. – Т. 9, № 3. – С. 101-107.
  11. Виноградов, А.Н. Разработка и исследование гиперспектрометра ближнего инфракрасного диапазона БИК1 / А.Н. Виноградов, В.В. Егоров, А.П. Калинин, А.И. Родионов, А.И. Родионов, И.П. Родионова – М: ИКИ РАН, 2017. – 20 с. – ISBN: 978-5-00015-015-3.
  12. Карпеев, С.В. Исследование дифракционной решётки на выпуклой поверхности как диспергирующего элемента / С.В. Карпеев, С.Н. Хонина, С.И. Харитонов // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 2. – С. 211-217. DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-2-211-217.
  13. Карпеев, С.В. Юстировка и исследование макетного образца гиперспектрометра по схеме Оффнера / С.В. Карпеев, С.Н. Хонина, А.Р. Мурдагулов, М.В. Петров // Вестник СГАУ. – 2016. – Т. 15, № 1. – С. 197-206. – DOI: 10.18287/2412-7329-2016-15-1-197-206.
  14. Балакай, Г.Т. Концепция дождевальной машины нового поколения для технологии прецизионного орошения [Электронный ресурс] / Г.Т. Балакай, С.М. Васильев, А.Н. Бабичев // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. – 2017. – № 2(26). – 18 с. – URL: http://www.rosniipm-sm.ru/archive?n=476&id=477 (дата обращения 05.03.2018).
  15. Бабичев, А.Н. Оперативное управление режимом орошения при программировании урожайности сельскохозяйственных культур [Электронный ресурс] / А.Н. Бабичев, Г.Т. Балакай, В.А. Монастырский // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. – 2017. – № 3(27). – С. 83-96. – URL: http://www.rosniipm-sm.ru/archive?n=491&id=498 (дата обращения 05.03.2018).
  16. Балакай, Г.Т. Методика расчёта и корректировки сроков полива сельскохозяйственных культур [Электронный ресурс] / Г.Т. Балакай, Н.И. Балакай // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. – 2017. – № 1(25). – С. 32-49. – URL: http://www.rosniipm-sm.ru/archive?n=458&id=461 (дата обращения 05.03.2018).
  17. Щедрин, В.Н. О направлениях развития мелиорации и её роли в обеспечении продовольственной безопасности России [Электронный ресурс] / В.Н. Щедрин, Г.А. Сенчуков, В.Д. Гостищев // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. – 2013. – № 4(12). – С. 1-14. – URL: http://www.rosniipm-sm.ru/archive?n=205&id=206 (дата обращения 06.03.2018).

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20