NED365187NED

54 УДК 528.8 ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ И ПОСЕВОВ В. П. Саворский 1,2 , А. В. Кашницкий 1 , Е. А. Лупян 1 , В. А. Толпин 1 , И. А. Уваров 1 1 Институт космических исследований РАН 2 Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН E-mail: savor@ire.rssi.ru В работе обсуждаются возможности эффективного использования функциональ- ных возможностей систем Созвездия-Вега, в первую очередь Вега-Science (http://sci-vega.ru/ ), и их информационного потенциала, задаваемого составом и объемом хранимых в них информационных продуктов, для решения задач, свя- занных с изучением сельскохозяйственных земель и посевов по спутниковым ги- перспектральным данным. Ключевые слова: гиперспектральные данные, сельскохозяйственные земли, кон- троль. The paper discusses the possibilities of effective use of Vega-Constellation systems functionality, primarily Vega-Science system ( http://sci-vega.ru/) , and their information potential, given by the content and the volume of stored information products, to meet the challenges related with hyperspectral data applications for the study of agricultural land and crops. Key words: hyperspectral data, agricultural lands, control. Гиперспектральные изображения дают потенциальную возможность точ- нее идентифицировать физические объекты на зондируемой поверхности, опи- раясь на их спектральные особенности. Однако их использование связано с оп- ределенными объективными трудностями, заключающимися в том, что в отли- чие от первых экспериментов [1] по использованию гиперспектральных данных для исследования минерального состава пород на участках, не покрытых расти- тельностью или слоем осадочных пород (грунта), большинство проводимых в настоящее время исследований имеет дело со сложными композитными объек- тами, пространственная суперпозиция которых в поле зрения гиперспектромет- ра и определяет регистрируемые композитные спектры. В данных спектрах, как правило, достаточно сложно выделить линии или полосы поглощения, которые характерны для "чистых" поверхностей. При этом одними из наиболее трудных для интерпретации остаются случаи, связанные с анализом территорий, покры- тых растительностью, в том числе и сельскохозяйственной. В то же время на- личие большого числа спектральных каналов предоставляет возможность вос- становления детальных характеристик не только самого растительного покрова, но и состояния почв, которые он занимает. Это особенно важно при изучении сельскохозяйственных земель и посевов. Существенную сложность для интерпретации результатов дистанцион- ных гиперспектральных наблюдений представляет также значительная про-