Публикации автора:
-
Determination of optimal periods in phenological development of maple species for their identification by spectral characteristics of leaves
Идентификация древесных видов растений является приоритетной задачей при проведении дистанционного мониторинга древесных насаждений в независимости от его целей. В последнее время растет число исследований по идентификации древесных растений методами спектрального фенотипирования. Вместе с тем идентификация древесных растений по их спектральным характеристикам остается сложной задачей. Одним из подходов к увеличению точности дистанционной идентификации растений является учет их фенологических различий. Целью исследования было проведение идентификации Acer platanoides, A. campestre, A. negundo, A. Saccharinum и A. Ibericum по спектральным характеристикам их листьев, представляющих подробный временной ряд за период вегетации и определение оптимального для идентификации периода в их фенологическом цикле. Исследование проводилось в лабораторных условиях, с использованием гиперспектральной камеры Cubert UHD-185. Идентификация видов кленов проводилась с помощью алгоритма случайного леса (RF) по пикселям. В качестве независимых переменных в RF модели использовались вегетационные индексы (ВИ). Было установлено, что наличие различий в фенологии видов является важной предпосылкой для их успешной идентификации. Наибольшая точность идентификации видов была достигнута в периоды весеннего развития и осеннего старения листьев. Ошибка OOB (Out-of-bag error) RF модели составила по этим периодам 2.1–6.1% и 4.3–6.7% соответственно. Определена группа неколлинеарных ВИ для классификации видов клена методом машинного обучения. Это ARI, Boochs, CCI, CI, CRI1, D1, D2, Datt3, Datt4, DDn, DPI, DWSI4, EVI, Gitelson, Gitelson2, LSINorm, LSIRed, MCARI, MCARI2, modPRI, MPRI, NDVI, PARS, PRI, PRI_CI2, PRI_norm, PSND, PSSR, SR4, SR5, TCARI2, TCARI2_OSAVI2 и TGI. Наиболее информативными для RF классификации кленов по вкладу в изменение значения ООВ error и индекса Джини оказались следующие ВИ: CCI, MPRI, DWSI4, Datt4, CRI1, DDn.
-
Methodology for hyperspectral imaging of pine shoots under laboratory conditions
Масштабный мониторинг фенологии растительности средствами дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), оснащенных спектральными сенсорами, дает уникальную информацию о состоянии растительного покрова, климатических процессах, развитии экологических систем. Вместе с тем дистанционная фенология вечнозеленых растений в отличие от листопадных растений, имеет ряд проблем. Это выбор эффективных для описания фенологии вегетационных индексов, диагностика состояний вегетации и покоя и др. Решить эти задачи можно в лабораторных условиях, в которых отсутствуют проблемы с пространственным, временным и спектральным разрешением, характерные для ДЗЗ. Вместе с тем, при спектральной съемке листьев или побегов растений с близкого расстояния остается проблема смешанных пикселей, объединяющих фон и растительный объект. Целью исследования был поиск оптимальной компоновки побегов сосны для гиперспектральной съемки в лабораторных условиях. Объектом исследования послужила Pinus sylvestris L. Протестированы два варианта компоновки побегов для гиперспектральной съемки в виде отдельного ауксибласта (первый вариант) и брахибластов, уложенных плотно в несколько рядов (второй вариант). Способ компоновки побегов сосны, существенно повлиял на средние значения нормализованного относительного индекс растительности (NDVI) и индекса фотохимического отражения (PRI), но не повлиял на значения индекса отношения содержания хлорофиллов к каротиноидам (ССI). При этом полиномиальные линии регрессий NDVI и PRI в первом и втором вариантах параллельны, а для ССI совпадают. Поэтому вариант компоновки побегов является не принципиальным для определения тренда временного ряда. Это может иметь значение для определения количественных характеристик фенологического развития сосны по временным рядам спектральных характеристик, таких как начало и завершение периода вегетации. Значения NDVI и ССI в обеих вариантах не распределяются по нормальному закону. Второй вариант компоновки побегов приближает распределение значений PRI к нормальному типу. Поэтому сезонная динамика сосны может быть описана в виде временных рядов медианы NDVI и ССI и временных рядов средней арифметической PRI.
-
Seasonal dynamics of NDVI among the maple species
В работе была предпринята попытка с помощью гиперспектральной камеры в контролируемых условиях лабораторного эксперимента получить уникальные кривые сезонной динамики значений NDVI, позволяющие идентифицировать виды клена. Объектами исследования послужили образцы Acer campestre L., Acer negundo L. и Acer saccharinum L. Съемка листьев кленов проводилась в лабораторных условиях с помощью гиперспектральной камеры Cubert UHD-185 при искусственном освещении. Для контроля результатов осуществлялось определение содержания хлорофилла а спектрофотометрическим методом. Исследования проводили в течение периода вегетации кленов от фенологической фазы «полное развертывание листьев» до фенологической фазы «начало осеннего расцвечивания листьев». Установлено, что сезонная динамика значения NDVI сходна с динамикой хлорофилла а, рассчитанной спектрометрическим методом. Эмпирические линии регрессии величины NDVI у всех трех видов клена в большинстве сроков съемки синхронны, в особенности в зоне максимума и минимума. Вместе с тем разница между видами кленов по NDVI выражена не так резко, как у хлорофилла а, хотя в большинстве сроков съемок значение NDVI у A. campestre выше, чем у остальных двух видов кленов. Предполагаем, что NDVI signature не может быть использована для разделения видов рода Acer. Однако, для идентификации родов, значительно различающихся по фенологии, использование NDVI signature является вполне возможной.
-
Identification of weed plant species in agrocenoses of winter wheat according to hyperspectral survey data
В работе предпринята попытка оценить возможность использования вегетационных индексов, рассчитанных по данным гиперспектральной съемки, для идентификации сорных видов растений в агроценозах озимой пшеницы. Объектами исследования послужили образцы Buglossoides arvensis (L.) I.M. Johnst., Galium humifusum M. Bieb., Lamium amplexicaule L., Setaria pumila (Poir.) Roem. & Schult. и Sinapis arvensis L. Изучение спектральных характеристик выбранных объектов проводились с использованием кадровой гиперспектральной камеры Cubert UHD185. Фиксировалось отраженное электромагнитное излучение от образцов в диапазоне 450–950 нм. По данным спектральной съемки было рассчитано по 80 вегетационных индексов для каждого образца. Для сравнения средних значений вегетационных индексов был применен однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA), метод Random forest (RF) и Principal component analysis (PCA). Полученные результаты подтверждают возможность использования гиперспектральных сенсоров для индентификации сорных видов растений в агроценозах озимой пшеницы по данным гиперспектральной съемки с помощью вегетационных индексов.