Спектральная отражательная способность
Различные объекты на земной поверхности — растительность, почвы, вода, здания — по-разному отражают падающее на них электромагнитное излучение в разных диапазонах спектра. Отношение энергии отраженного излучения с заданной длиной волны к энергии падающего излучения с той же длиной волны называют спектральной отражательной способностью (reflectance) объекта.
Вид кривой спектральной отражательной способности позволяет изучить спектральные характеристики объекта и имеет большое значение при выборе диапазона, который будет использоваться при наблюдении за поверхностью. Примеры спектральных кривых для типичных объектов приведены на рисунке ниже.
Важно! 1) Ход кривых спектральной отражательной способности меняется в зависимости от состояния объекта. Например, различаются кривые сухой и влажной почвы, водоемов с чистой и с загрязненной водой, растительности в разное время года. 2) В учебниках, как правило, приводят кривые спектральной отражательной способности, измеренные наземным спектрорадиометром. Влияние атмосферы в них не учитывается.
#основы
Различные объекты на земной поверхности — растительность, почвы, вода, здания — по-разному отражают падающее на них электромагнитное излучение в разных диапазонах спектра. Отношение энергии отраженного излучения с заданной длиной волны к энергии падающего излучения с той же длиной волны называют спектральной отражательной способностью (reflectance) объекта.
Вид кривой спектральной отражательной способности позволяет изучить спектральные характеристики объекта и имеет большое значение при выборе диапазона, который будет использоваться при наблюдении за поверхностью. Примеры спектральных кривых для типичных объектов приведены на рисунке ниже.
Важно! 1) Ход кривых спектральной отражательной способности меняется в зависимости от состояния объекта. Например, различаются кривые сухой и влажной почвы, водоемов с чистой и с загрязненной водой, растительности в разное время года. 2) В учебниках, как правило, приводят кривые спектральной отражательной способности, измеренные наземным спектрорадиометром. Влияние атмосферы в них не учитывается.
#основы
Пояснения к рисунку выше.
Растительный покров:
* А-1 — кривая расположена очень низко, слабый максимум в видимой и незначительный подъем в ближней ИК-области спектр. Хвойные леса в зимний период.
* А-2 — кривая имеет четкий максимум в видимой области спектра, расположена выше предыдущей кривой, заметно выше поднимается в ближней ИК-области спектра. Хвойные леса в летний период.
* А-3 — кривая имеет резко выраженный максимум в желто-зеленом участке и очень высокий подъем в ближней ИК-области спектра. Лиственные леса в летний период и травяные покровы с густой и сочной растительностью.
* А-4 — кривая имеет подъем во всем видимом диапазоне, высокий подъем в ближней ИК-области спектра. Лиственные леса в осенний период, созревшие (пожелтевшие) полевые культуры.
Почвы и обнажения:
* Б-1 — кривая равномерно поднимается в направлении ближнего ИК-участка спектра. Черноземные почвы.
* Б-2 — кривая равномерно поднимается в видимой области спектра и имеет более крутой подъем в ближней ИК-области спектра, расположена выше кривой первого типа. Дерново-подзолистые почвы.
* Б-З — кривая имеет более крутой подъем и выпуклость на участке спектра 0.55–0.65 мкм, расположена выше кривых первого и второго типов. Пески, обнажения пустыни, некоторые горные породы.
* Б-4 — кривая выпуклая с крутым подъемом, расположена значительно выше всех трех предыдущих типов. Известняк, глина.
Водные поверхности и снежный покров:
* В-1 — нейтральная высоко расположенная кривая. Снег, покрытый ледяной коркой.
* В-2 — кривая имеет постепенное и равномерное падение к ближней ИK-области спектра, расположена высоко. Свежевыпавший снег.
* В-З — кривая имеет сильное падение в видимой и очень пологое понижение в ближней ИК-области спектра. Чистая вода.
* В-4 — кривая расположена существенно выше предыдущей кривой. Мутная вода.
Растительный покров:
* А-1 — кривая расположена очень низко, слабый максимум в видимой и незначительный подъем в ближней ИК-области спектр. Хвойные леса в зимний период.
* А-2 — кривая имеет четкий максимум в видимой области спектра, расположена выше предыдущей кривой, заметно выше поднимается в ближней ИК-области спектра. Хвойные леса в летний период.
* А-3 — кривая имеет резко выраженный максимум в желто-зеленом участке и очень высокий подъем в ближней ИК-области спектра. Лиственные леса в летний период и травяные покровы с густой и сочной растительностью.
* А-4 — кривая имеет подъем во всем видимом диапазоне, высокий подъем в ближней ИК-области спектра. Лиственные леса в осенний период, созревшие (пожелтевшие) полевые культуры.
Почвы и обнажения:
* Б-1 — кривая равномерно поднимается в направлении ближнего ИК-участка спектра. Черноземные почвы.
* Б-2 — кривая равномерно поднимается в видимой области спектра и имеет более крутой подъем в ближней ИК-области спектра, расположена выше кривой первого типа. Дерново-подзолистые почвы.
* Б-З — кривая имеет более крутой подъем и выпуклость на участке спектра 0.55–0.65 мкм, расположена выше кривых первого и второго типов. Пески, обнажения пустыни, некоторые горные породы.
* Б-4 — кривая выпуклая с крутым подъемом, расположена значительно выше всех трех предыдущих типов. Известняк, глина.
Водные поверхности и снежный покров:
* В-1 — нейтральная высоко расположенная кривая. Снег, покрытый ледяной коркой.
* В-2 — кривая имеет постепенное и равномерное падение к ближней ИK-области спектра, расположена высоко. Свежевыпавший снег.
* В-З — кривая имеет сильное падение в видимой и очень пологое понижение в ближней ИК-области спектра. Чистая вода.
* В-4 — кривая расположена существенно выше предыдущей кривой. Мутная вода.
Вот еще пара графиков спектральных кривых, на которых есть другие классы земной поверхности.
Типичные значения спектральной отражательной способности различных материалов в видимой и ближней инфракрасной областях. Из: Рис У. Г. Основы дистанционного зондирования. — Москва: Техносфера, 2006.
Обозначения: с — снег; о — облака; зп — зрелая пшеница; нп — незрелая пшеница; и — известняк; сп — сухая почва; вп — влажная почва; мв — мутная вода; чв — чистая вода.
Обозначения: с — снег; о — облака; зп — зрелая пшеница; нп — незрелая пшеница; и — известняк; сп — сухая почва; вп — влажная почва; мв — мутная вода; чв — чистая вода.
Спектральная отражательная способность водной поверхности
Каждый класс земной поверхности обладает своей особой спектральной сигнатурой (от англ. signature — подпись), то есть зависимостью отражательной способности поверхности от длины волны падающего излучения.
Отражательная способность водных поверхностей сравнительно низка. Если растительный покров отражает до 50 % падающего излучения, почвы — до 30–40 %, то доля излучения, отраженного водной поверхностью, не превышает 10–15 %.
Вода отражает электромагнитное излучение в видимом и близком инфракрасном диапазонах. При длинах волн свыше 1200 нм в пресной воде все падающее излучение поглощается.
Наибольшей отражательной способностью обладает мутная вода. Пик отражения водоемов с большим количеством растительности, содержащей хлорофилл, приходится на зеленую часть спектра.
#основы #вода
Каждый класс земной поверхности обладает своей особой спектральной сигнатурой (от англ. signature — подпись), то есть зависимостью отражательной способности поверхности от длины волны падающего излучения.
Отражательная способность водных поверхностей сравнительно низка. Если растительный покров отражает до 50 % падающего излучения, почвы — до 30–40 %, то доля излучения, отраженного водной поверхностью, не превышает 10–15 %.
Вода отражает электромагнитное излучение в видимом и близком инфракрасном диапазонах. При длинах волн свыше 1200 нм в пресной воде все падающее излучение поглощается.
Наибольшей отражательной способностью обладает мутная вода. Пик отражения водоемов с большим количеством растительности, содержащей хлорофилл, приходится на зеленую часть спектра.
#основы #вода
(Продолжение)
Возьмем пример с устьем реки Мзымта и посмотрим спектральную сигнатуру воды в Earth Engine. Для этого запустим код и, после его выполнения, откроем в редакторе вкладку Inspector.
Указатель мыши превратится в крестик. Выберем на снимке нужный участок земной поверхности и, нажав левую кнопку, узнаем значения отражательной способности в этом месте для всех каналов снимка, то есть спектральную сигнатуру. В отличие от примеров, она будет дискретной.
Возьмем пример с устьем реки Мзымта и посмотрим спектральную сигнатуру воды в Earth Engine. Для этого запустим код и, после его выполнения, откроем в редакторе вкладку Inspector.
Указатель мыши превратится в крестик. Выберем на снимке нужный участок земной поверхности и, нажав левую кнопку, узнаем значения отражательной способности в этом месте для всех каналов снимка, то есть спектральную сигнатуру. В отличие от примеров, она будет дискретной.
Telegram
Спутник ДЗЗ
Из: Jensen J. Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective. 2nd Edition. — Pearson Education, 2014.
Вкладка Inspector редактора кода Earth Engine. Смотрим отражательную способность растительности.
Я немного обогнал события) Об отражательной способности растительности — здесь.
Я немного обогнал события) Об отражательной способности растительности — здесь.
Рассмотрим изображение водной поверхности, взятое отсюда, в отдельных спектральных каналах Sentinel-2.
Telegram
Спутник ДЗЗ
Покровные культуры защищают почву, но снижают урожай
Зимой большинство полей на Среднем Западе США остаются голыми. Ветер и дожди уносят ценный верхний слой почвы в реку Миссисипи, и по ней — в Мексиканский залив. Чтобы уменьшить эрозию почвы и сток удобрений, фермеры все чаще сажают зимой покровные культуры (сидераты).
В США федеральная политика и политика штатов всячески поощряют посадку покровных культур, компенсируя расходы на внедрение этой технологии. Благодаря этому за последнее десятилетие использование покровных культур в шести штатах (Айова, Индиана, Миссури, Огайо, Иллинойс и Мичиган) увеличилось в четыре раза: с 1.8 % от общей площади посевных площадей в 2011 году до 7.2 % в 2021 году.
Однако, как показало недавнее исследование, практика применения покровных культур снижает урожайность основных товарных культур: кукурузы — на 5.5% и сои — на 3.5%. Исследователи предположили, что снижение урожаев вызвано конкуренцией за воду и питательные вещества между покровными и основными культурами. Так это или нет покажут новые исследования. Пока же ясно то, что множество публикаций о плюсах применения покровных культур нуждается в критическом анализе, а также то, что сельскохозяйственные технологии на экспериментальном участке и на реальном поле могут сработать по-разному.
#растительность #сельхоз
Зимой большинство полей на Среднем Западе США остаются голыми. Ветер и дожди уносят ценный верхний слой почвы в реку Миссисипи, и по ней — в Мексиканский залив. Чтобы уменьшить эрозию почвы и сток удобрений, фермеры все чаще сажают зимой покровные культуры (сидераты).
В США федеральная политика и политика штатов всячески поощряют посадку покровных культур, компенсируя расходы на внедрение этой технологии. Благодаря этому за последнее десятилетие использование покровных культур в шести штатах (Айова, Индиана, Миссури, Огайо, Иллинойс и Мичиган) увеличилось в четыре раза: с 1.8 % от общей площади посевных площадей в 2011 году до 7.2 % в 2021 году.
Однако, как показало недавнее исследование, практика применения покровных культур снижает урожайность основных товарных культур: кукурузы — на 5.5% и сои — на 3.5%. Исследователи предположили, что снижение урожаев вызвано конкуренцией за воду и питательные вещества между покровными и основными культурами. Так это или нет покажут новые исследования. Пока же ясно то, что множество публикаций о плюсах применения покровных культур нуждается в критическом анализе, а также то, что сельскохозяйственные технологии на экспериментальном участке и на реальном поле могут сработать по-разному.
#растительность #сельхоз