30 Мар

ОПРЕДЕЛЕНИЕ БИОМАССА ПАСТБИЩНЫХ РАСТИТЕЛЬНОСТИ ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНИДИРОВАНИЯ




Номер части:
Оглавление
Содержание
Журнал
Выходные данные


Науки и перечень статей вошедших в журнал:

Введение

Из-за неравномерности пастбыщных растительности трудно определить пастбищных ресурсы точно и одновременно для обширных территории Монголий и в других странах где ведуть кочевые скотоводство.

Каждый год по заказу правительства инсититут метеорологий составляет карту пастбищных ресурсов по-сумонам[1] Монголии, используясь наземный данные по 1500 пунктов, один из них представляется 100000 га пастбищных земель нашей страны [5]. Для повышения точности определения пастбищных ресурсов мы использовали многие контрольные пункты на земле, чем выще сказано а также космические снимки, сначала высшего расширения а потом низкого разширения в целях получения взаимосвязи между ними.

  • Установить взаимосвязь между биомассами и спектральными способностями пастбищных растительности а также данными космической снимки.
  • Установить корреляционный зависимости между космическмими снимками высшего и средного разшерении
  • Определить биомасса пастбищных растительности по данным дистанционного зондирования

Методика исследования Для опредления биомасса пастбищных растительности мы пользовали 3 разных исследования, во первых полевые измерение спектральный способности растительности радиоспектрометром MS720 на высоте 1,60 м, во вторых наземные отрезание растительности на 0 см на участке 0,5х0,5м, в третых рассчет значение вегетационного индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) [Hobbs, 1995] по данным дистанционного зонидирования, который считывается по следуюшим формулам.

где NIR-спектральный диапазон близкого инфракрасного и RED-красный цвет видимых излучения. NDVI берется значения между [-1.0 до +1.0]. По результатом 3-х измерении мы решили установить корреляционный зависимость между ними.

 

Результаты исследований

Для определения биомассы по данным дистанционного зонидирования мы сначала определяли наземные биомассы растительности в 30-40 пунктах, где были отрезаны растительности на 0 см на участок 0,5х0,5. После чего былы сущены в сущительном шкафе в течении 24 часов и взвещены сухой масс растительности. Перед вырезки были измеренны спектральный способность растительности по радиоспектрометром MS720 на высоте 1,60 м и рассчитаны полевые значения NDVI [2].

Корреляционный зависимость между наземным биомассам растительности и полевым знаачением NDVI по расчитанным данным радиоспектрометром показывает очень сильным R2=0.84 (P<0.01) рисунок 1, который используется для определения биомассы пастбищных растительности со использованием значения NDVI /рис 1/ [1, с 12-15]. В результате мы установили формулу для вычисления биомассы пастбищных растительности по нелинейнным уравнениям для удобства максимальных значения NDVI (Hobbs, 1995). Корреляционный зависимость между наземным биомассам растительности и полевым значением NDVI по расчитанным данным радиоспектрометром показывает очень сильным r=0.94 / рис 1.

Космические снимки высокого расширения FORMOSAT-2, с разширением 8 м были пользованы для установления корреляционную зависимости между широко применяемыми и свободно допускающими космическими снимками MODIS, NDVI, с расширениями 250м. Для анализа были преминенены 6997 пары-дата, результате чего был установилен регрессионный коэффициент равен к 0.76 (p<0.001) (рис 1.9) [5, с 10-15]. Этот результат доказывались исследованиями которые были проводены в лесо-степных и степных зонах Монголии (Hirano and Batbileg, 2014). в

В резузультате чего мы получены формулу для определения пастбищных растительности которые могут использовать на территорий Монголии [5, с 26].

Этот результат был получен путем интерполяций дискретных данных со использованием космических данных а также обобщением результаты по административным делением Монголии. По космическим данным в западной части Монголии на примере Хэнтий аймак биомасс пастбищных растительности составляется 0,2-0,9 гр на метр квадрате. Это результат совпадает с наземными данными так что было доказано формула для определения биомасса пастбищных растительности, который получены нами экспериментальными методами [4].


Выводы

  • Полевые исследований давали нам хороший результат, что коррляционный зависимость между наземными биомассами и спектральной способностью пастбищных растительности R2=0.84 (P<0.01), в результате чего мы составлены формулу для определения биомассы растительности пастбищных земель по их спектральной способности растительности.
  • Следующий наш благоприятный результат является определением зависимости между наземными NDVI растительности и рассчетным NDVI по космическими снимками с высшими расширениями.
  • Последный наш великий результат 8 годных исследования была установлена зависимость между космическими снимками высшего и низкого разрешения, доступ которых свободно для широкого круга пользователя.
  • Наши результаты дает возможность использовать данные дистанционного зонидирования для определия пастбищных ресурсов Монголий и а также для монтиторинга и их менеджмента.

Благодарность

Совместное исследование МСХГУ и ЖИРКАС был проведен в финансовом поддержке народа Японии.

Список литературы:

  1. Batbileg, B., D. TuvshinbayarB. Ser-Od, T. Matsumoto, T. Higashimaki, and A. Hirano,. Pasture biomass estimation with ground and satellite remote sensing data, Ulaanbaatar, Mongolia. //Тезисы докладов (The 2014 Workshop of GrasRISK Project:JIRCAS-MSUA-IMAU Joint Workshop for the development of resilient agro-pastoral systems against the risks of extreme weather events in arid grasslands in Northeast Asia – Ulaanbaatar, 2014. –C. 12-16.
  2. Hirano, A., B. Batbileg, D. Tuvshinbayar, B. Ser-Od, Oyunbileg, Ts, T.Matsumoto, and T. Higashimaki, The overview on procedures to map herbage mass distribution using satellite remote sensing data, //Тезисы докладов (The 2015 Workshop of GrasRISK Project: JIRCAS-MSUA-IMAU Joint Workshop for the development of resilient agro-pastoral systems against the risks of extreme weather events in arid grasslands in Northeast Asia – Tsukuba, Japan, 2015. –C. 8-11.
  3. 3. Hirano, A., D. Tuvshinbayar, B. Batbileg, B. Ser-Od, T. Matsumoto, and T.Higashimaki, The current status of pasture mapping efforts and information disseminationin Mongolia, Ulaanbaatar, Mongolia, //Тезисы докладов (The 2015 Workshop of GrasRISK Project: JIRCAS-MSUA-IMAU Joint Workshop for the development of resilient agro-pastoral systems against the risks of extreme weather events in arid grasslands in Northeast Asia – Tsukuba, Japan, 2014. –C. 7-12.
  4. 4. Matsumoto T., D. Tuvshinbayar, T. Higashimaki, A. Hirano And S.Yamasaki, The style of soum-scale stocking density map and its actual making method, //Тезисы докладов (The 2015 Workshop of GrasRISK Project: JIRCAS-MSUA-IMAU Joint Workshop for the development of resilient agro-pastoral systems against the risks of extreme weather events in arid grasslands in Northeast Asia – Tsukuba, Japan, 2015. –C. 23-26.
  5. 5. GrasRISK Project:JIRCAS-MSUA-IMAU March 2016, Ulaanbaatar //Final report of GrassRISK project “Development of resilient agro-pastrol systems against the risks of extreme weather events in arid grasslands in Northeast Asia ”

[1] Сумон-административная единица Монголии

.» author=»Д.Тувшинбаяр, Б.Батбилэг, Р.Нямсурэн, Б.Сэр-Од» publisher=»БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА» pubdate=»2017-04-12″ edition=»ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_30.03.2017_03(36)_часть 1″ ebook=»yes» ]