Аналіз основних характеристик найпоширеніших спектральних вегетаційних індексів для оцінки вмісту хлорофілу у дерев


  • A. M. Sabanskyy Oles Honchar Dnipro National University, Dnipro, Ukraine
  • K. K. Holoborodko Oles Honchar Dnipro National University, Dnipro, Ukraine
DOI: https://doi.org/10.15421/442509
Ключові слова: спектральні індекси, вегетаційні індекси, хлорофіл, оцінка вмісту хлорофілу, моніторинг екологічного стану дерев

Анотація

У статті розглянуто спектральні вегетаційні індекси, завдяким яким можна здійснювати оцінку вмісту хлорофілу в наземній фітомасі. Проведено аналіз характеристик індексів та їх придатності до певних умов (урахування значного фонового шуму: особливості ґрунтового та рослинного покриву; низької висоти знімання тощо). Обрано 19 вегетаційних індексів (NDVI, SAVI, MSAVI, CIgreen, CIrededge, CVI, WDVI, GNDVI, GOSAVI, GSAVI, EVI2, ARVI2, CCCI, MSRNir/Red, TSAVI, TNDVI, TVI, TCARI/OSAVI, TCARI), які можна ефективно застосовувати в дослідженнях для моніторингу екологічних та фізіологічних параметрів розрідженої деревної рослинності. Обґрунтовано вибір індексів, таких як NDVI, SAVI, CIgreen, CIrededge та WDVI, які є сумісними з найпоширенішими спектральними каналами та ефективними для моніторингу нещільного рослинного покриву. Отримані результати свідчать, що обрані спектральні індекси мають забезпечити надійну оцінку фотосинтетичній активності деревних рослин, що є ключовими для багатьох завдань екологічного моніторингу.

Посилання


  1. Білинський Й. Й., Книш Б. П. Аналіз характеристик та обґрунтування індексів рослинності. Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2021. 2. 7–14.

  2. Baret F., Guyot G. Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment. Remote Sensing of Environment. 1991. 35(2–3): 161–173.

  3. Broge N. H., Leblanc E. Comparing prediction power and stability of broadband and hyperspectral vegetation indices for estimation of green leaf area index and canopy chlorophyll density. Remote Sensing of Environment. 2001. 76(2): 156–165.

  4. Chen J. M. Evaluation of vegetation indices and a modified simple ratio for Boreal Applications. Canadian Journal of Remote Sensing. 1996. 22(3): 229–242.

  5. Clevers J. G. P. W. Application of a weighted infrared-red vegetation index for estimating leaf Area Index by correcting for soil moisture. Remote Sensing of Environment. 1989. 29(1): 25–37.

  6. Gitelson A. A. Wide Dynamic Range Vegetation Index for Remote Quantification of Biophysical Characteristics of Vegetation. Journal of Plant Physiology. 2004. 161(2): 165–173.

  7. Gitelson A. A., Andrés V., Ciganda V. S., Rundquist D. C., Arkebauer T. J. Remote sensing of canopy chlorophyll content in crops. Geophysical Research Letters. 2005. 32(8): L08403.

  8. Gitelson A. A., Gritz Y., Merzlyak M. N. Relationships between leaf chlorophyll content and spectral reflectance and algorithms for non-destructive chlorophyll assessment in higher plant leaves. Journal of Plant Physiology. 2003. 160(3): 271–282.

  9. Haboudane D., Miller J. R., Pattey E., Zarco-Tejada P. J., Strachan I. B. Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: Modeling and validation in the context of precision agriculture. Remote Sensing of Environment. 2004. 90(3): 337–352.

  10. Haboudane D., Miller J. R., Tremblay N., Zarco-Tejada P. J., Dextraze L. Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application to precision agriculture. Remote Sensing of Environment. 2002. 81(2–3): 416–426.

  11. Huete A. R. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment. 1988. 25(3): 295–309.

  12. Jiang Z., Huete A. R., Didan K., Miura T. Development of a two-band enhanced vegetation index without a blue band. Remote Sensing of Environment. 2008. 112(10): 3833–3845.

  13. Kaufman Y. J., Tanre D. Atmospherically resistant vegetation index (ARVI) for EOS-MODIS. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1992. 30(2): 261–270.

  14. Kunakh O. M., Ivanko I. A., Holoborodko K. K., Lisovets O. I., Volkova A. M., Nikolaieva V. V., Zhukov O. V. Modeling the spatial variation of urban park ecological properties using remote sensing data. Biosystems Diversity. 2022. 30(3): 213–225.

  15. Lovynska V., Stankevich S., Sytnyk S., Montzka C., Holoborodko K., Heilmeier H., Wiche O. Estimating biomass of woody plants that grow in the different As-contaminated technosoils in the ore-bearing provinces of East Germany. Biosystems Diversity. 2023. 31(4): 91–97.

  16. Ocho V., Urbina-Cardona N. Tools for spatially modeling ecosystem services: Publication trends, conceptual reflections and future challenges. Ecosystem Services. 2017. 26(A): 155–169.

  17. Qi J., Chehbouni A., Huete A. R., Kerr Y. H., Sorooshian S. A modified soil adjusted vegetation index. Remote Sensing of Environment. 1994. 48(2): 119–126.

  18. Rouse J. W., Haas R. H., Schell J. A., Deering D. W. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Third ERTS Symposium (NASA SP-351). 309–317.

  19. Sripada R. P., Heiniger R. W., White J. G., Meijer A. D. Aerial Color Infrared Photography for Determining Early In-Season Nitrogen Requirements in Corn. Agronomy Journal. 2006. 98(4): 968–977.

  20. Tucker C. J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment. 1979. 8(2): 127–150.

  21. Vegetation Indices. [Electronic resource]. Available: https://www.l3harrisgeospatial.com/docs/VegetationIndices.html

  22. Vincini M., Ermes F. A broad-band leaf chlorophyll vegetation index at the canopy scale. Precision Agriculture. 2008. 9(5): 303–319. 


Переглядів анотації: 199
Завантажень PDF: 114
Опубліковано
2025-12-11
Номер
Том 54 (2025)
Розділ
Articles