ЭлБиб

Почвенная интерпретация космических изображений в системе методов ЦПК

127

зико-химических свойств, а также приводится спектральная кривая для диа-

пазона 0.7–2.2 мкм. Было выделено пять типов спектральных кривых, разли-

чающихся по форме, наличию или отсутствию полос поглощения, преобла-

данию органического вещества или окислов железа.

С появлением многозональной космической съемки появился новый

инструмент анализа спектральных кривых — так называемые вегетационные

индексы, разработанные прежде всего для оценки биомассы и других пара-

метров растительности. В зависимости от метода расчета их разделяют на

две группы: (1) отношения каналов и дробно-линейные комбинации и (2) ли-

нейные комбинации каналов с некоторой константой, заданной a priori или

определенной в результате анализа изображения. Наибольшую известность

получил нормализованный относительный индекс растительности

R NIR

NDVI







где

NIR

- сигнал в ближнем ИК или красном диапазоне.

Линейная комбинация каналов лежит в основе известной трансформации Ка-

ут-Томаса (метод Tasseled Cap или «шапочки с кисточкой»). Метод позволяет

дифференцировать почвы в условиях открытой их поверхности или когда

влияние растительности незначительно. В этих условиях почвы располагают-

ся вдоль оси спектральной яркости в соответствии с их спектральными ха-

рактеристиками, которые определяются содержанием гумуса, влаги, карбо-

натов, солей и др. в верхнем слое.

Первые попытки цифрового анализа космических многозональных

изображений для целей почвенного картографирования были предприняты в

конце 70-х годов прошлого века в США (Weismiller et. al., 1977, 1978). Тогда

же, на основе данных многозонального сканера ЛАНДСАТ был получен

важный вывод: некоторые выделенные спектральные классы порой включа-

ют целый спектр почв, для разделения которых необходимо привлечение

векторизованных факторных карт. В последующие годы подобные исследо-

вания проводились в Венгрии, Великобритании, Индии, Китае, Канаде, Рос-

сии и др. странах.

Несмотря на широкую географию, проникновение цифрового анализа в

почвенную картографию шло медленно. Это обусловлено двумя причинами:

сложностью объекта — его трехмерностью и полигенетичностью, и его за-

Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека