Zastosowanie zdjęć satelitarnych do monitorowania suszy w Polsce

• Autorzy: Dąbrowska-Zielińska K. , Ciołkosz A.

Warianty tytułu

EN

Application of satellites images for drought monitoring in Poland

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Do określenia wskaźników opisujących stan rozwoju roślin zostały wykorzystane dane pozyskiwane za pomocą satelitów serii NOAA. Jednym z najbardziej popularnych wskaźników jest tzw. Znormalizowany Wskaźnik Roślinny NDVI oparty na wielkości odbicia promieniowania w podczerwonym i czerwonym zakresie widma. Wskaźnik ten jest stosowany do wykrywania roślinności odwzorowanej na zdjęciach i oceny jej stanu. W przypadku wielu innych wskaźników uwzględnia się także wpływ gleby i atmosfery na wielkość promieniowania odbitego od roślinności i docierającego do sensora satelity. Instytut Geodezji i Kartografii wykorzystuje odbierane zdjęcia z satelitów NOAA do wykrywania i monitorowania suszy roślinnej na obszarze całego kraju. W Instytucie opracowano specjalny system, do którego wprowadza się dane o znormalizowanym wskaźniku zieleni (NDVI), radiacyjnej temperaturze powierzchni roślin (Ts), Wskaźniku Kondycji Roślin (TCI), Wskaźniku Termicznej Kondycji Roślin (VCI) oraz parametry meteorologiczne obliczane dla każdego tygodnia lub dekady w całym okresie wegetacyjnym. System przetwarza te dane i przedstawia wyniki w postaci map tematycznych o różnej rozdzielczości przestrzennej. Na podstawie wielkości wskaźnika TCI, różniącego się znacznie w zależności od okresu wzrostu roślin i roku, autorzy wnioskują o występowaniu suszy rolniczej i jej rozwoju na terenie całego kraju. Wyniki określenia występowania suszy rolniczej są porównywane z wielkością plonów zbóż podawanych przez Główny Urząd Statystyczny. Jak wynika z dotychczasowych prac, istnieje silna korelacja między wielkością wskaźnika TCI a plonem głównych upraw zbożowych w Polsce. Oznacza to że Wskaźnik Temperaturowej Kondycji Roślin TCI jest dobrym identyfikatorem występowania suszy rolniczej.

EN

Images acquired by NOAA satellites have been used to calculate various indices describing conditions of vegetation growth. One of the most popular is Normalized Vegetation Index (NDVI) applied for vegetation surface. Some other indices take under consideration also the influence of soil and atmosphere on the spectral response of vegetation reaching satellite sensor. In the Institute of Geodesy and Cartography in Warsaw the NOAA satellite images of Poland have been used to detect and monitor of drought. A special system has been set up based on Normalized Vegetation Index, surface temperature (Ts), two additional indices - Vegetation Condition Index (VCI) and Temperature Vegetation Index (VCI) calculated for each week and decade for the whole growing period and meteorological parameters. System processes all the data and presents the results in the form of maps with different spatial resolution. The values of TCI differs for various stage of growing season and years. On the basis of this index the authors derived information on occurrence the agricultural drought in the country. The findings are compared with the yield of cereals provided by the Central Statistical Office. There is a good correlation between the value of the TCI and the yield of main cereals. It means the TCI may be a good index for prediction of drought.

Słowa kluczowe

PL

teledetekcja satelitarna; wskaźniki roślinne; susza rolnicza

EN

satellite remote sensing; vegetation indices; agricultural drought

• Wydawca: Polskie Towarzystwa Geofizyczne ; Komitet Geofizyki PAN
• Czasopismo: Przegląd Geofizyczny
• Rocznik: 2007
• Tom: Z. 3-4
• Strony: 161--178
• Opis fizyczny: bibliogr. 23 poz., mapki, wykr.

Twórcy

autor

Dąbrowska-Zielińska K.

autor

Ciołkosz A.

• Instytut Geodezji i Kartografii - Warszawa

Bibliografia

• Baret E, Guyot G., Makor D.J., 1989, TSAVI: A Vegetation Index Which Minimizes Soil Brightness Effects On LAI and APAR Estimation. Proceedings of the 12th Canadian Symposium on Remote Sensing. IGARSS'90, Vancouver BC, Canada.
• Bochenek Z., Dąbrowska-ZielińskaK., Kogan E, Ciołkosz A., DrupkaS.,Vijendra K., Boken V.K.,2004, Monitoring Agricultural Drought in Poland, [w:] Monitoring and Predicting Agricultural Drought: A Global Study. Red. V.K. Boken, A.R Cracknell, R.L. Heathcote, Oxford University Press, 171-180.
• Campbell J.B., 2002, Introduction to remote sensing. Taylor & Francis, London.
• Dąbrowska-Zielińska K., 1995, Szacowanie ewapotranspiracji, wilgotności gleb i masy zielonej ląkna podstawie zdjęć satelitarnych NOAA. IGiPZ PAN, Prace Geograficzne nr 165.
• Dąbrowska-Zielińska K., Gruszczyńska M, Lew i ń ski S., Hoscilo A., Bojanowski J., 2007, Application of Remote and in-situ information to the management of wetlands in Poland. Journal of Environmental Management (w druku).
• Dąbrowska-ZielińskaK., Kogan E, Ciolkosz A., Gruszczyńska M., Kowalik W., 2002, Modeling of crop growth conditions and crop yield in Poland using AVHRR based indices. International Journal of Remote Sensing (Elsevier), t. 23, nr 6, 1109-1123.
• Główny Urząd Statystyczny, 2004, Wyniki produkcji roślinnej w 2003 r. Warszawa.
• Główny Urząd Statystyczny, 2007, Wyniki produkcji roślinnej w 2006 r. Warszawa.
• Hue te A.R., 1988, A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, t. 25, nr 1, 119-140.
• Huete A.R., Jackson R.D., 1988, Soil and atmosphere influences on the spectra of partial canopies. Remote Sensing of Environment, t. 25, nr 1, 89-105.
• Huete A.R., Justice C, Liu H., 1994, Development of vegetation and soil indices for MODIS-EOS. Remote Sensing of Environment, t. 49, nr 3, 224-234.
• Kasperska-Wołowicz W., Łabędzki L., 2006, Koncepcja Systemu Monitorowania Suszy na Obszarach Rolniczych. Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie. Wydawnictwo IMUZ, t. 6 nr 1 (16), 161-171.
• Kaufman Y.J., Tanre D., 1992, Atmospherically resistant vegetation index (ARVl) for EOS-MODIS. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, t. 30, no 2, pp. 261-270.
• Kogan F.N., 1997, Global drought watch from space. Bulletin of the American Meteorological Society, nr 78, 621-636.
• Łabędzki L., 2004, Problematyka susz w Polsce. Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie. Wydawnictwo IMUZ, t. 4, nr 1,47-66.
• Łabędzki L., 2006, Susze rolnicze - Zarys problematyki oraz metody monitorowania i klasyfikacji. Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie, Wydawnictwo IMUZ, Rozprawy naukowe i monografie nr 17.
• Liu H.Q., Huete A. R., 1995, A feedback based modification of theNDVI to minimize canopy background and atmospheric noise. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, t. 33, nr 2, 457-465.
• PintyB., Verstraete M.M., 1992, GEM1: A non-linear index to monitor global vegetation from satellites. Vegetations, nr 101, 15-20.
• Q i J., Chehbouni A., Hue te A.R., Kerr Y.H., Soroposhian S., 1994, A modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI). Remote Sensing of Environment, t. 48, nr 1, 119-126.
• Rondeaux G., Steven M., Baret F., 1996, Optimization of Soil-Adjusted Vegetation Indices. Remote Sensing of Environment, t. 55, nr 2, 95-107.
• Running S.W., Justice CO., Salomon V., Hall D., Barker J., Kaufman Y.J., Strahler A.H., Huete A.R., Muller J.R, Vanderbilt V., Wan Z., Teillet P., Carneggie D., 1994, Terrestrial remote sensing science and algorithms planned for EOS/MODIS. International Journal of Remote Sensing, t. 15, nr 17, 3587-3620.
• Słota H., Bobiński E., Dobrowolski A., Fal B., Galka R., Korol R., Lorenc H., Mierkiewicz M., Rutkowski Z., Tomaszewska T., Żelaziński J., 1992, Susza w 1992 r.: zasięg, intensywność, przyczyny i skutki, wnioski. Materiały Badawcze IMGW, seria Hydrologia i Oceanologia.
• Villee C.A., 1976, Biologia. Warszawa, PWRL