- PII
- 10.31857/S0205961424010028-1
- DOI
- 10.31857/S0205961424010028
- Publication type
- Article
- Status
- Published
- Authors
- Volume/ Edition
- Volume / Issue number 1
- Pages
- 16-28
- Abstract
- The article presents the results of the assessment of the possibility to identify meadow and steppe vegetation of Khakassia using ground and MODIS and LANDSAT 8 satellite data during the 2017 growing season. According to the results of field geobotanical studies, it was shown that the productivity of meadow vegetation exceeded the productivity of steppe vegetation. As a result of ground-based spectral measurements, it was shown that monitoring of the spectral reflectivity of meadow and steppe vegetation can be used to identify them. The analysis of MODIS satellite data (based on the NDVI, the enhanced vegetation index EVI, the land surface water index LSWI, the leaf area index LAI, the fraction of absorbed photosynthetically active radiation FPAR and net primary production NPP) revealed that the values of the studied indices for meadow vegetation significantly exceeded the values for steppe vegetation. The exception was the land surface temperature LST, which was higher for steppe vegetation than for meadow vegetation. High positive correlations between vegetation indices characterizing biomass (NDVI, EVI, LAI, NPP) and hydrothermal conditions (LSWI, FPAR) for meadow and steppe vegetation were determined. However, the correlation coefficients between NDVI and LST, EVI and LST for steppe vegetation were low. Based on the obtained maps of the spatial distribution of the NDVI index of meadow and steppe vegetation according to Landsat 8 data for July 29, it was shown that the NDVI index significantly differed for the studied vegetation types. For meadow vegetation, the NDVI value was significantly higher than for steppe vegetation.
- Keywords
- растительность спутниковые данные MODIS LANDSAT 8 вегетационные индексы, наземное спектрофотометрирование геоботанические исследования луг степь
- Date of publication
- 15.09.2025
- Year of publication
- 2025
- Number of purchasers
- 0
- Views
- 3
References
- 1. Барталев С. А., Егоров В. А., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Уваров И. А. Распознавание пахотных земель на основе многолетних спутниковых данных спектрорадиометра MODIS и локально-адаптивной классификации // Компьют. оптика. 2011. Т. 35. № 1. С. 103–116.
- 2. Бондур В. Г., Воробьев В. Е. Космический мониторинг импактных районов Арктики // Исследование Земли из космоса. 2015. № 4. С. 4–24. DOI: 10.7868/S0205961415040028.
- 3. Ботвич И. Ю., Волкова А. И., Кононова Н. А., Иванова Ю. Д., Шевырногов А. П. Спектрометрирование травянистой растительности Красноярского края и республики Хакасия: методика измерений, хранение и обработка данных // XXI Международная научно-практическая конференция, посвященная памяти генерального конструктора ракетно-космических систем академика М. Ф. Решетнева “Решетневские чтения”, 18–22 ноября 2017 г. Красноярск. С. 398–400.
- 4. Ерошенко Ф. В., Барталев С. А., Лапенко Н. Г., Самофал Е. В., Сторчак И. Г. Возможности дистанционной оценки состояния и степени деградации природных кормовых угодий // Соврем. пробл. дист. зондир. Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 7. С. 53–66.
- 5. Зоркина Т. М. Фитоценология: учебно-метод. пособие. Абакан: Изд-во Хакасского государственного университета им. Н. Ф. Катанова, 2003. 48 с.
- 6. Ларько А. А., Иванова Ю. Д., Шевырногов А. П. Нелинейные тренды чистой первичной продукции растительности юга Красноярского края по спутниковым данным: методы и подходы // Фунд. исслед. 2015. № 3. С. 106–110.
- 7. Музылев Е. Л., Старцева З. П., Зейлигер А. М., Ермолаева О. С., Волкова Е. В., Василенко Е. В., Осипов А. И. Использование спутниковых данных о характеристиках подстилающей поверхности и метеорологических характеристиках при моделировании водного и теплового режимов большого сельскохозяйственного региона // Соврем. пробл. дист. зондир. Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 44–60.
- 8. Поляков А. В., Тимофеев Ю. М., Успенский А. Б. Возможности определения температуры и излучательной способности поверхности суши по данным спутниковых ик-зондировщиков высокого спектрального разрешения (ИКФС-2) // Исслед. Земли из космоса. 2010. № 4. С. 85–90.
- 9. Родионова А. В., Тебердиев Д. М. Продуктивность долголетнего сеяного сенокоса и плодородие дерново-подзолистых почв // Успехи современной науки. 2017. Т. 1. № 10. C. 178–183.
- 10. Савин И. Ю., Танов Э. Р., Харзинов С. Использование вегетационного индекса NDVI для оценки качества почв пашни (на примере Баксанского района Кабардино-Балкарии) // Бюллетень Почвенного института им. В. В. Докучаева. 2015. Вып. 77. С. 51–65.
- 11. Соловьев В. И., Успенский С. А. Мониторинг температуры поверхности суши по данным геостационарных метеорологических спутников нового поколения // Исслед. Земли из космоса. 2009. № 3. С. 79–89.
- 12. Черенкова Е. А. Использование спутниковых данных для анализа изменения влажности почвы и состояния растительного покрова юга европейской России в конце XX – начале XXI века // Исслед. Земли из космоса. 2011. № 6. С. 80–87.
- 13. Черепанов С. К. Сосудистые растения России и сопредельных государств (в пределах бывшего СССР). Спб.: Мир и семья, 1995. 992 с.
- 14. Шукилович А. Ю., Федотова Е. В., Маглинец Ю. А.Применение сенсора MODIS для оперативного мониторинга земель сельскохозяйственного назначения // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. 2016. 9(7). С. 1035–1044.
- 15. Adamovich T. А., Domnina E. А., Timonov A. S., Rutman V. V., Ashikhmina T. Ya. Methodological techniques for identifying plant communities based on Earth remote sensing data and field research // Theoretical and Applied Ecology. 2019. No. 2. P. 39–43. DOI: 10.25750/1995-4301-2019-2-039-043.
- 16. Chandrasekar K, Sai M., Roy P. S., Dwevedi R. S. Land Surface Water Index (LSWI) response to rainfall and NDVI using the MODIS Vegetation Index product // International journal of remote sensing. 2010. V. 31(15). P. 3987–4005. DOI: 10.1080/01431160802575653.
- 17. Justice С. О., Vermote Е., Townshend J. R.G., Defries R., Roy D. Р., На D. К., Salomonson V. V., Privette J. L., Riggs G., Strahler А., Lucht W., Myneni R. В., Knyazikhin У., Running S. W., Nemani R. R., Wan Z., Huete A. R., van Leeuwen W., Woife R. E., Giglio Е., Muller J. P., Lewis Р., Barnsley M. J. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS): Land Remote Sensing for Global Change Research // IEEE transact. Geosci. and rеm. sens. 1998. У. 36. No. 4. Р. 1228–1249.
- 18. Rouse J. W, Haas R. Н., Scheel J. A., Deering D. W. Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS // Proceedings, 3rd Earth Res. Techn. Satellite (ERTS) Symp. 1974. У. 1. Р. 48–62.
- 19. Xiao Х., Boles S., Liu J., Zhuang D., Liu М. Characterization of forest types in Northeastern China, using multi-temporal SPOT-4 VEGETAТION sensor data // Rem. Sens. Environm. 2002. V. 82. Р. 335–348. DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00051-2.
