ISSN 0016-7126 (Print)
ISSN 2587-8492 (Online)
Аннотация:
В настоящее время во всех областях антропогенной деятельности все более актуальным становится применение цифровых технологий. В сельском хозяйстве важное направление цифровизации – точное земледелие. Огромное значение при этом имеет метод анализа данных дистанционного зондирования Земли в геоинформационных системах, позволяющий в процессе обработки выявить различные параметры сельскохозяйственных культур (индексы вегетации, влагообеспеченности и др.). Поэтому важно разработать компьютерную технологию обработки данных дистанционного зондирования Земли и создания цифровых карт и моделей территории на их основе. В статье рассмотрен процесс определения водных индексов растительного покрова в программном комплексе ENVI с использованием космических снимков со спутников Landsat 7–9. По результатам расчета составлены цифровые двумерные карты объекта исследования, разработан геоинформационный проект (база данных), а также создана 3D-модель рельефа местности. Полученные материалы предназначены для анализа природных и антропогенных особенностей, а также оценки влажности растительного покрова территории объекта изучения.
Список литературы:
| 1. Волобуева Т. А. IT-технологии в сельском хозяйстве: перспективы и проблемы использования // Евразийское Научное Объединение. – 2020. – № 8-4 (66). – С. 193–196. |
| 2. Мельникова К. М. Цифровизация сельского хозяйства // Научный журнал молодых ученых. – 2022. – № 1 (26). – С. 116–122. |
| 3. Морозова В. А. Расчет индексов для выявления и анализа характеристик водных объектов с помощью данных дистанционного зондирования // Современные проблемы территориального развития. – 2019. – № 2. – С. 1–11. |
| 4. Сутырина Е. Н. Дистанционное зондирование Земли – Иркутск: Изд-во ИГУ, – 2013. – 165 c. |
| 5. Хабаров Д. А., Адиев Т. С., Попова О. О., Чугунов В.А., Кожевников В. А. Анализ современных технологий дистанционного зондирования Земли // Московский экономический журнал. – 2019. – № 1. – С. 181–190. |
| 6. Черепанов А. С., Дружинина Е. Г. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы // Геоматика. – 2009. – № 3. – С. 28–32. |
| 7. Calders K., Phinn S., Ferrari R., Leon J., Armston J., Asner G. P., Disney M. (2020) 3D Imaging Insights into Forests and Coral Reefs // Trends in Ecology and Evolution. 35, 1, pp. 6–9. DOI: 10.1016/j.tree.2019.10.004. |
| 8. Chen Z., Xu B., Devereux B. (2014) Urban landscape pattern analysis based on 3D landscape models // Applied Geography. 55, pp. 82–91. |
| 9. Domingo G. A., Claridades A. R. C., Tupas M. E. A. (2018) Unmanned aerial vehicle (UAV) survey-assisted 3D mangrove tree modeling // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences – ISPRS Archives. 42, 4/W9, pp. 123–127. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-4-W9-123-2018. |
| 10. D’Urban Jackson T., Williams G. J., Walker-Springett G., Davies A. J. (2020) Three-dimensional digital mapping of ecosystems: a new era in spatial ecology // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 287, DOI: 10.1098/rspb.2019.2383. |
| 11. Hidayat I., Siwondo R., Suangga M., Aufar C. (2021) Pahlevi Modeling existing buildings three-dimensional (3D) using unmanned aerial vehicles: A study case in Binus Syahdan Campus Building // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 794, 1, pp. 012032. |
| 12. Wu Q., Guo F., Li H., Kang J. (2017) Measuring landscape pattern in three dimensional space // Landscape and Urban Planning. 167, pp. 49–59. |
Образец цитирования:
| Применение цифровых технологий для определения свойств растительного покрова в сельском хозяйстве // Геодезия и картография. – 2023. – № 4. – С. 20-27. DOI: 10.22389/0016-7126-2023-994-4-20-27 |
СТАТЬЯ
|
Поступила в редакцию: 23.01.2023 Принята к публикации: 19.04.2023 Опубликована: 20.05.2023 |
Авторы:
Содержание номера
|
2023 апрель
DOI: 10.22389/0016-7126-2023-994-4
 |