Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Space and time variability of meteorological drought in Syria

Mohammed Safwan, Alsafadi Karam, Al-Awadhi Talal, Sherief Youssef, Harsanyie Endre, El Kenawy Ahmed M.

Acta Geophysica

|

2020

|

Vol. 68, no. 6

1877--1898

EN

This study assesses the spatial and temporal characteristics (e.g., frequency, intensity, spatial extent) of meteorological drought in Syria. Specifcally, drought was characterized using the observed rainfall data from 36 rain gauges spanning the period between 1990 and 2010 and covering the main climatic regions in Syria (i.e., Mediterranean, arid, semiarid and mountainous). Meteorological drought was assessed using the standardized precipitation index (SPI) at 12-month timescale, allowing for detecting the impacts of climate variability on agricultural droughts. The dominant modes of drought were defned using an S-mode of the principal component analysis. To assess the links between meteorological drought evolution and vegetation greening in Syria, the time series of SPI were correlated with the normalized diference vegetation index (NDVI). Time series of NDVI were retrieved from the remotely sensed National Oceanic and Atmospheric Administration Advanced Very High-Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR) sensor at a spatial resolution of 25 km for the common period 1990–2010. Trend analysis suggests a statistically signifcant increase in the frequency and intensity of drought at 12-month timescale. The observed intensifcation of meteorological drought is mostly associated with the increase in mild and moderate droughts, relative to extremes and very extreme droughts. Results also suggest a statistically signifcant decrease (p<0.05) in vegetation greening over Syria during the study period, especially in the eastern parts of the country. Our results demonstrate that the decrease in vegetation cover can directly be linked to the anomalous drought events, with Pearson’ r coefcients generally above 0.6. This dependency was more highlighted during wintertime for the Mediterranean vegetation and in northeastern portions of the country. Overall, the increase in the frequency and intensity of meteorological drought, combined with a series of unrest and political instability, have drastic impacts on the agricultural sector in Syria, with serious implications for crop yield

2

Maska obszarów rolniczych dostosowana do monitoringu wzrostu roślin uprawnych w polsce przy użyciu szeregów czasowych NOAA-AVHRR

Turlej K., Bojanowski J., Bartold M.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2013

|

Vol. 25

233--242

EN

Low spatial resolution of the NOAA-AVHRR images causes that observation footprints of the pixels can overlay the surface of more than one land cover type. The pure signal can be obtained for pixels covering only one land cover class. The extraction of the vegetation index (e.g. NDVI) for one land cover class can be interfered by the presence of other classes within the surface covered by a pixel. Additionally, the inaccuracy of the geometric correction of satellite images can increase the possibility that analysed pixel covers different land cover type than could be expected based on the analysis of the land cover map overlaid on the satellite image. In this study, we presented a new agriculture mask for Poland developed from the CORINE Land Cover 2006 database. The mask of one-kilometre spatial resolution indicates the pixels of the NOAAAVHRR, which should be used for calculation of mean vegetation indices for regions (i.e. voivodeships or provinces). The proposed mask preserves the uniform spatial distribution of pixels within each Polish region. To validate the new mask, we calculated twelve-year-long time series (1997-2008) of Vegetation Condition Index and Temperature Condition Index of agriculture areas for each voivodeship in Poland. The newly received time series of voivodeships showed higher correlation with crop yield than when using the classical agriculture mask, which classifies a pixel as agricultural if at least 50% of its area is covered by the agriculture land.

PL

Niska rozdzielczość przestrzenna materiału zdjęciowego NOAA-AVHRR powoduje, że często w obszarze jednego piksela znajduje się więcej niż jedna klasa pokrycia terenu. W przypadku, gdy odczyt wskaźnika roślinnego (np. NDVI) wykonywany jest z pikseli należących tylko do jednej klasy pokrycia terenu, otrzymywana wartość jest bardziej reprezentatywna. Natomiast, gdy w obszarze piksela znajduje się więcej niż jedna klasa pokrycia terenu, wartość wskaźnika dla określonej klasy jest zaburzana obecnością innych klas. Podobne błędy wynikają z niedokładności geometryzacji zdjęć. W niniejszym opracowaniu prezentowana jest metodologia utworzenia na podstawie bazy CORINE Land Cover 2006 warstwy tematycznej wskazującej piksele obrazów NOAA-AVHRR, które najlepiej służą do odczytów wartości wskaźników roślinnych z obszarów rolniczych. Proponowana metodologia pozwala na uzyskanie równomiernego rozkładu pikseli, dla których wykonywane są odczyty wartości wskaźników roślinnych dla obszaru Polski. Do oceny proponowanej maski pikseli rolniczych wyliczono wartości średnie wskaźników roślinnych VCI oraz TCI dla województw na podstawie bazy danych NOAA-AVHRR (1997-2008). Ciągi czasowe wskaźników, wykazały wyższą korelację z plonem zbóż dla proponowanej maski w porównaniu do maski o stałym progu 50%.

3

Satellite-derived vegetation indices for Biebrza wetland

Dąbrowska-Zielińska K., Kowalik W., Gruszczyńska M., Hościło A.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2003

|

Vol. 13b

349--359

EN

The study has been carried out at the Biebrza Basin in Poland. The investigation aimed at finding the best vegetation index characterising different marshland habitats. The various indices were calculated on the basis of all considered spectral bands of low spatial resolution satellites as SPOT/VEGETATION, ERS-2/ATSR, and NOAA/AVHRR. The GEMI and EVI index calculated from SPOT/VEGETATION images was the best for distinguishing vegetation classes. The best correlation between LAI measured at the ground and the derived indices was with GEMI and EVI index. Soil moisture values calculated from ERS2/ SAR well characterised distinguished marshland humidity classes.

PL

Biebrzański Park Narodowy został założony w 1993 roku w celu ochrony unikalnych walorów przyrodniczych bagiennej doliny rzeki Biebrzy. W wyniku panujących warunków wodnych oraz morfologii terenu na obszarze tym wykształcił się największy w Polsce ekosystem torfowisk niskich i wysokich. Na skutek zmian w użytkowaniu rolniczym oraz z powodu budowy kanałów odwadniających, ten unikalny naturalny ekosystem bagienny został zachwiany. Zmienione warunki wilgotnościowe doprowadziły do degradacji gleb torfowych i w konsekwencji do zmiany szaty roślinnej. Obecnie istnieje potrzeba monitorowania niekorzystnego dla środowiska procesu osuszania bagien, a jedynie możliwą do zastosowania na tak dużą skalę metodą, jest metoda teledetekcji. Badania skoncentrowano na obszarze zlokalizowanym w Basenie Środkowym Biebrzy, na którym do tej pory przeprowadzono wiele eksperymentów naukowych, i dla którego zgromadzono wiele informacji niezbędnych do realizacji niniejszego przedsięwzięcia. W opracowaniu uwzględnione zostały dane satelitarne i naziemne archiwalne pochodzące z lat 1995 i 1997 oraz dane otrzymane w trakcie trwania badań lat 2000–2002. Wykorzystano dane satelitarne otrzymywane w optycznym i mikrofalowym zakresie widma elektromagnetycznego. Z zakresu optycznego (Landsat ETM, ERS-2.ATSR, SPOT VEGETATION, NOAA/AVHRR) zostały wyznaczone wskaźniki roślinne charakteryzujące powierzchnię ze względu na stopień uwilgotnienia i fazę rozwoju roślin. Poprzez klasyfikację obszaru wyróżniono łąki na różnych rodzajach siedlisk. Klasyfikowane były zdjęcia wykonane przy użyciu skanerów Thematic Mapper (TM) i Enhanced Thematic Mapper (ETM+) pracujących na satelitach z serii Landsat oraz zdjęcia mikrofalowe wykonane przy użyciu urządzenia SAR umieszczonego na satelicie ERS-2. Przy klasyfikacji wykorzystano wyniki badań terenowych. Z danych mikrofalowych zarejestrowanych przez satelitę ERS-2 obliczono współczynnik wstecznego rozpraszania i wyprowadzono algorytmy wyznaczania wilgotności gleby. Wyznaczono również związek pomiędzy poszczególnymi klasami wilgotności gleby a wskaźnikami roślinnymi uzyskanymi z różnych satelitów oraz wyznaczono obszary, na których zaszły największe zmiany wilgotności. W wyniku przeprowadzonych analiz wybrano następujące wskaźniki roślinne: ARVI, EVI, GEMI, MI, NDVI, których wzory podane są poniżej: ARVI = ( NIR - BLUE ) / ( NIR + BLUE ) EVI = 2.0 * ( NIR - RED ) / ( 1 + NIR + 6 * RED - 7.5 * BLUE ) GEMI =⋅[η * ( 1 - 0.25η ) - ( RED - 0.125 )] / [ 1 - RED ], η = [ 2 * ( NIR2 - RED2 ) + 1.5 NIR + 0.5 RED ] / 9 NIR + RED + 0.5 ] NDVI = ( NIR - RED ) / ( NIR + RED ) MI = ( SWIR - RED ) / (SWIR + RED ) gdzie: ARVI – Atmospherically Resistant Vegetation Index, Kaufman i Tanre, 1992; EVI – Enhanced Vegetation Index, Liu i Huete, 1995; GEMI – Global Environment Monitoring Index, Pinty i Verstraete, 1992; MI –Medium Infrared Index, wyprowadzony przez autorów, 2002; NDVI – Normalized Difference Vegetation Index, powszechnie używany od dawna. Wskaźniki roślinne łączą dane teledetekcyjne z biofizycznymi charakterystykami powierzchni czynnej, a w szczególności z powierzchnią projekcyjną liści, akumulowaną radiacją w procesie fotosyntezy, biomasą, i gęstością pokrycia roślinnością. Istnieje duże zainteresowanie rozwijaniem i wprowadzaniem wciąż nowych indeksów ze względu na ich związek z wieloma cechami roślinnymi, a równocześnie nie czułych na osłabiający wpływ gleby i atmosfery. Pozostaje jednak nadal aktualne, jakie cechy roślin wpływają na wartość wskaźnika, dla jakich warunków dany indeks może być zastosowany, jak również z jaką dokładnością mogą być poszczególne parametry roślinne obliczane. Wskaźniki roślinne, ze względu na łatwość ich obliczania bez konieczności stosowania dodatkowych danych, znalazły zastosowanie w rolnictwie do prognozowania plonów, ustalania terminów nawodnień. Istotnym elementem pracy było znalezienie takich wskaźników roślinnych obliczanych ze zdjęć satelitarnych wykonanych w optycznym zakresie widma, które pozwoliłyby na dokładne szacowanie wskaźnika powierzchni projekcyjnej liści tzw. LAI. Wskaźnik ten jest niezbędny do szacowania wilgotności gleby ze zdjęć mikrofalowych, gdyż odzwierciedla szorstkość badanej powierzchni roślinnej. Analiza zmian wilgotności gleby umożliwiła wyznaczenie obszarów o zróżnicowanym uwilgotnieniu i opracowanie metody jej monitorowania na obszarach bagiennych. Najsilniejszą zależność otrzymano dla wskaźników EVI i GEMI obliczonych z danych satelitarnych SPOT VEGETATION (R2 = 0.81), najsłabszą dla wskaźnika GEMI obliczonego z danych NOAA/AVHRR (R2 = 0.41). Wyprowadzone na podstawie analizy statystycznej algorytmy o najwyższych korelacjach mogą być zastosowane do szacowania wskaźnika LAI dla roślinności bagiennej.

4

Selected vegetation indices derived from NOAA AVHRR satellite images and their suitability for crop monitoring

Stankiewicz K.

Journal of Water and Land Development

|

2002

|

no. 6

51-71

EN

The suitability of selected satellite vegetation indices for estimating the condition of cereals in Poland was investigated. The indices presented here were derived from the data stored in INFOSAT database, which was created at the Institute of Geodesy and Cartography. INFOSAT contains data from processed satellite images acquired by NOAA AVHRR scanner. The methods applied in the database generation and in the calculation of vegetation indices were analysed in view of their applicability to the inference on crops condition over a large area. Presented results of statistical analysis indicate significant relations between the production of cereals and indices based on NDVI. The suitability of selected satellite vegetation indices for estimating the condition of cereals in Poland was investigated. The indices presented here were derived from the data stored in INFOSAT database, which was created at the Institute of Geodesy and Cartography. INFOSAT contains data from processed satellite images acquired by NOAA AVHRR scanner. The methods applied in the database generation and in the calculation of vegetation indices were analysed in view of their applicability to the inference on crops condition over a large area. Presented results of statistical analysis indicate significant relations between the production of cereals and indices based on NDVI.

PL

W artykule przedstawiono wstępną analizę przydatności wskaźników roślinnych utworzonych na podstawie bazy danych INFOSAT. Baza ta powstała w Instytucie Geodezji i Kartografii w celu wspomagania modeli prognozowania plonów wykorzystujących dane satelitarne. INFOSAT gromadzi informacje oparte na stosunkowo łatwo dostępnych i spójnych wewnętrznie danych ze skanera AVHRR umieszczanego na amerykańskich satelitach meteorologicznych z serii NOAA. Sposób przetwarzania danych satelitarnych przed wprowadzeniem do bazy ma na celu zmniejszenie stopnia zakłócenia danych przez takie czynniki, jak zachmurzenie, rozpraszanie i absorpcja promieniowania w atmosferze oraz błędy geometryzacji. Tak przygotowane dane stanowią reprezentację wartości znormalizowanego wskaźnika zieleni i temperatury radiacyjnej na obszarach elementarnych o powierzchni 16 km² i nadają się do analizowania stanu upraw w skali regionu lub kraju. W bazie przechowywane są dane z wielu lat, co daje możliwość stosowania analiz porównawczych. Ze względu na różnorodność czynników wpływających na wzrost roślin uprawnych, spośród których zmianom podlegają przede wszystkim parametry meteorologiczne oraz struktura upraw, dużego znaczenia nabierają wskaźniki oparte na lokalnych zakresach zmienności parametrów wyznaczanych na podstawie zdjęć satelitarnych. Posługiwanie się wskaźnikami tego rodzaju eliminuje w pewnym stopniu wpływ czynników stałych, takich jak lokalne warunki glebowe czy lokalne warunki klimatyczne. Im dłuższy jest okres, z którego zbierane są dane, tym większa jest ich przydatność. Związki między ilością plonów zbóż a rozmaitymi wskaźnikami konstruowanymi na podstawie bazy INFOSAT badano metodami statystycznymi. Siła tych związków stanowi miarę przydatności bazy do monitorowania przestrzeni rolniczej Polski. Wskaźniki wybrane do analizy to: wartości reprezentujące NDVI w dekadach, skumulowane wartości NDVI, skumulowane wartości temperatury radiacyjnej oraz wskaźniki VCIN i TCIN, będące odpowiednio lokalną miarą zmienności NDVI i Ts. Wszystkie te wskaźniki zostały uśrednione na obszary województw. Analiza dotyczyła danych z lat 1992-2000. Najbardziej obiecujące okazały się zależności występujące między względną ilością plonów a wskaźnikami opartymi na NDVI, szczególnie wskaźnikami lokalnymi VCIN15 i VCIN16. W okresie dojrzewania zbóż wskaźniki oparte na NDVI, jako wskaźniki zieleni, tracą na znaczeniu. Można się natomiast spodziewać, że wskaźniki porównawcze skonstruowane na bazie różnic między temperaturą radiacyjną roślin a temperaturą powietrza, będące miarą natężenia procesu ewapotranspiracji, mogą być także podstawą prognozowania plonów. Wskaźniki te mogłyby odgrywać istotną rolę również w późniejszych fazach rozwoju roślin. Powiększenie zasobów bazy o dane sprzed 1992 r. oraz analiza przydatności wskaźników skonstruowanych na bazie temperatury radiacyjnej stanowią najważniejsze cele dalszych prac związanych z bazą INFOSAT.