Достижения в технологии гиперспектрального дистанционного зондирования открыли новые возможности для изучения инновационных способов картирования культур с точки зрения площади и состояния их здоровья. Чтобы создать точные карты сельскохозяйственных и садовых культур, отражающими биофизические и биохимические характеристики, была проведена воздушная гиперспектральная съемка спектрометром AVIRIS-NG в различных агроклиматических регионах, представляющих различные сельскохозяйственные типы Индии. Классификация сельскохозяйственных культур с использованием доступных и разработанных алгоритмов была применена к однородным и неоднородным сельскохозяйственным и садовым культурам. Алгоритмы отображения спектрального угла и максимального правдоподобия показали точность классификации 77–94% для AVIRI-NG и 42–55% для LISS IV. Настроенные схемы классификации на основе глубокой нейронной сети и функции максимального шума (MNF) показали точность 93% и 86% для картирования сельскохозяйственных и садовых культур соответственно. Протокол прямой и инверсионной модели радиационного режима покрова был разработан для получения таких параметров, как индекс площади листа (LAI) и содержание хлорофилла (Cab), с использованием узких полос AVIRIS-NG. Извлеченные LAI и Cab показали отклонение на 19–27% и 23–29% от измеренного среднего значения для однородных и гетерогенных сельскохозяйственных угодий соответственно. Эмпирическая модель на основе индекса положения красной границы и многомерная линейная регрессия нескольких индексов показали максимальную корреляцию 0,62 и 0,93 соответственно для отображения содержания азота в листьях. Индекс состояния воды был разработан с использованием индексов растительности и воды для различения абиотического стресса на водной основе. Болезнь желтой ржавчины пшеницы была идентифицирована в масштабе поля с использованием анализа глубины полосы поглощения при 662–702 и 2155–2175 нм, а затем применена к данным AVIRIS-NG для обнаружения биотического стресса в пространственном масштабе. Это исследование устанавливает, что такие миссии могут повысить точность картирования экономически ценных мелких сельскохозяйственных культур и выработать показатели здоровья для различения биотических и абиотических стрессов в полевых масштабах.
Введение
Требование постоянного и точного мониторинга роста и состояния сельского хозяйства имеет первостепенное значение для разумного использования сельскохозяйственных ресурсов, для управления потенциальным урожаем. Технологические достижения в области дистанционного зондирования доказали свою ценность для характеристики сельскохозяйственных пахотных земель в масштабах от поля до региона. За последние три десятилетия традиционные мультиспектральные широкополосные датчики использовались для оценки площади посевов и межсезонного мониторинга. Однако эти датчики имеют известные ограничения с точки зрения спектральной ширины полос и пространственного разрешения.
Более того, с их помощью затруднительно картировать биофизические и биохимические параметры сельскохозяйственных культур. Это приводит к значительной неопределенности в классификации и мониторинге состояния сельскохозяйственных культур. Для решения такой задачи необходимы конкретные узкие полосы для изучения спектральных свойств с учетом молекулярного состава растительного биоматериала. Гиперспектральное дистанционное зондирование показывает большой потенциал и позволяет улучшить в классификацию различных типов культур, извлекать биофизическое и биохимическое содержимое, оценивать содержание питательных веществ и обнаруживать абиотические и биотические стрессы. Гиперспектральная технология дистанционного зондирования дает возможность картировать различные типы культур с точки зрения морфологических и физиологических характеристик в непрерывных спектральных полосах. Точность классификации будет увеличиваться за счет уменьшения размерности и избыточности гиперспектральных данных. Использование различных методов, таких как анализ главных компонентов (PCA), преобразование максимальной доли шума (MNF), за которым следует индекс чистоты пикселей, может помочь в уменьшении размерности данных и повысить точность классификации. Физические и биохимические параметры культур, такие как индекс площади листьев (LAI), содержание хлорофилла (Cab) и содержание азота (N), обеспечат показатели для оценки физиологического состояния растений в различных условиях. LAI, Cab и N играют непосредственную роль в фотосинтетических процессах сбора света и инициации переноса электронов, и их чувствительность будет меняться в зависимости о