ОБЗОР РОССИЙСКИХ И ИНОСТРАННЫХ ИСТОЧНИКОВ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ СНИМКОВ ДЛЯ СОЗДАНИЯ СИСТЕМ АГРОЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
DOI:
https://doi.org/10.24852/2411-7374.2024.2.04.18Ключевые слова:
Роскосмос, Landsat, Sentinel, дистанционное зондирование ЗемлиАннотация
Материалы мультиспектрального дистанционного зондирования Земли космическими аппаратами стали основным регулярно обновляемым источником оперативной информации в таких областях как лесное и сельское хозяйство, почвоведение, исследования криосферы, мониторинг последствий глобального потепления и пр. В статье проведен обзор российских космических спутников, осуществляющих мониторинг земной поверхности в режиме мультиспектральной съемки, сравнение параметров спутниковых снимков с иностранными источниками данных дистанционного зондирования Земли и оценка основных характеристик спутниковых снимков, определяющих возможность их применения для создания систем агро- и экологического мониторинга. Рассмотрены параметры аппаратов Landsat 8 и 9, Sentinel-2, Аист-2Д, Канопус-В, Ресурс-П, Метеор-М. Во всех спутниках пространственное разрешение зависит от режима съемки и типа сенсора. Все российские аппараты обладают довольно высоким разрешением в мультиспектральном режиме. Из архивных данных наилучшее разрешение у спутника Ресурс-П – 3 м. Наличие красного и ближнего инфракрасного диапазона во всех спутниковых системах позволяет производить расчет наиболее распространенных спектральных индексов для характеристики общего состояния растительного покрова, таких как NDVI, RVI, SAVI, TVI. Наличие дополнительных слоев в диапазоне красного барьера фотосинтеза (RedEdge слои) и коротковолновом инфракрасном диапазоне предоставляет дополнительные возможности анализа параметров зеленой биомассы растений. На примере территории Республики Татарстан (РТ) рассмотрено временное разрешение и пространственное покрытие материалами съемки. Для любой точки территории РТ доступно 10-26 снимков Landsat с общей облачностью менее 30% за вегетационный период. Спутники Sentinel-2 обеспечивают порядка 10-45 снимков с общей облачностью менее 30% за вегетационный период. Пространственное и временное покрытие российских аппаратов имеет существенные ограничения. Наилучшее покрытие поверхности земли среди отечественных спутниковых систем обеспечивает группа аппаратов Канопус-В. При этом распределение снимков крайне неравномерно. На территории РТ есть как области с высокой плотностью снимков за вегетационный период (порядка 15-20 шт), так и области, не охваченные снимками вовсе.
Библиографические ссылки
Bukharitsin A.P. Sostoyanie i perspektivy razvitiya rynka uslug po sboru i obrabotke sputnikovykh dannykh distantsionnogo zondirovaniya Zemli [The state and prospects of development of the market of services for the collection and processing of satellite data of remote sensing of the Earth] // Mezhdunarodnyy zhurnal prikladnykh i fundamental'nykh issledovaniy [International journal of applied and fundamental research]. 2021. Vol. 3. P. 85‒91.
Gorbunov A.V., Slobodskiy I.N. Kosmicheskiy kompleks operativnogo monitoringa tekhnogennykh i prirodnykh chrezvychaynykh situatsiya «Kanopus-V» [Space complex for operational monitoring of man-made and natural emergencies «Canopus‒V»] // Geomatika. 2010. Vol. 1. P. 30‒32.
Gorbunov A.V., Churkin A.L., Pavlov D.A. Kosmicheskiy kompleks gidrometeorologicheskogo i okeanograficheskogo obespecheniya «Meteor-3M» s kosmicheskim apparatom «Meteor-M» [Meteor-3M Hydrometeorological and Oceanographic Support Space Complex with Meteor-M spacecraft] // Voprosy elektromekhaniki [Questions of electromechanics]. 2008. Vol. 105. P. 17‒28.
GOST R 59480‒2021. Dannye distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz Kosmosa. Urovni obrabotki dannykh distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa [Earth remote sensing data from Space. Levels of processing of Earth remote sensing data from space].
Dvorkin B.A. Importozameshchenie v sfere geoinformatsionnykh tekhnologiy i DZZ [Import substitution in the field of geoinformation technologies and remote sensing] // Geomatika. 2015. Vol. 1. P. 17‒28.
Emel'yanov A.A. Vozmozhnosti Banka bazovykh produktov DZZ mezhvedomstvennogo ispol'zovaniya v kontekste vnedreniya rezul'tatov kosmicheskoy deyatel'nosti [Possibilities of the Bank of basic remote sensing products for interdepartmental use in the context of the implementation of space activity results] / VI zasedanie Mezhvedomstvennoy komissii po ispol'zovaniyu rezul'tatov kosmicheskoy deyatel'nosti v interesakh sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya Rossiyskoy Federatsii i ee regionov [VI meeting of the interdepartmental commission on the use of space activity results in the interests of socio-economic development of the Russian Federation and its regions]. Tula, 2023. 18 p.
Zaichko V. Sostav deystvuyushchey i perspektivnoy Rossiyskoy orbital'noy gruppirovki KA DZZ [The composition of the current and promising Russian orbital group of remote sensing spacecraft]. Rossiyskie kosmicheskie sistemy [Russian space systems], 2017. 26 p.
Kulik E.N. Operativnyy kosmicheskiy monitoring: vchera, segodnya, zavtra [Operational space monitoring: yesterday, today, tomorrow] // Interekspo Geo-Sibir'. 2012. Vol. 3. P. 136‒141.
Myshlyakov S.G. Vozmozhnosti radarnykh snimkov Sentinel-1 dlya resheniya zadach sel'skogo khozyaystva [Sentinel-1 radar imaging capabilities for solving agricultural problems] // Geomatika. 2016. Vol. 2. P. 16‒24.
Poryadok predostavleniya dannykh distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa i kopiy dannykh distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, soderzhashchikhsya v federal'nom fonde dannykh distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa [The procedure for providing remote sensing data of the Earth from space and copies of remote sensing data of the Earth from space contained in the federal fund of remote sensing data of the Earth from space]. Approved by order of the State Corporation for Space Activities «Roscosmos» dated July 16, 2019 No 215.
«Roskosmos» raskryl plany po vykupu sputnikovykh resursov u chastnogo biznesa [Roscosmos has revealed plans to buy satellite resources from private businesses] // RIA Novosti. 2023 // URL: https://ria.ru/20231113/sputniki-1909179859.html (accessed: 02.05.2024).
Savel'eva I.P., Kandaurov D.V., Pravdina N.V., Dzenzelyuk N.S. Mirovoy kommercheskiy kosmicheskiy rynok: pozitsionirovanie stran i segmentov sputnikovoy industrii [Global commercial space market: positioning of countries and segments of the satellite industry] // EM. 2022. Vol. 16, No 1. P. 149‒164. doi: 10.14529/em220115.
Sputniki DZZ [Remote sensing satellites]. 2024 // URL: https://innoter.com/sputniki/ (accessed: 02.05.2024).
Stoimost' bazovykh raschetnykh edinits dlya kosmicheskikh apparatov rossiyskoy gosudarstvennoy kosmicheskoy sistemy. Vypiska iz resheniya Goskorporatsii «Roskosmos» «O razmerakh litsenzionnogo voznagrazhdeniya za ispol'zovanie dannykh distantsionnogo zondirovaniya Zemli s rossiyskikh kosmicheskikh apparatov i tsenakh dlya konechnykh potrebiteley za dannye distantsionnogo zondirovaniya Zemli v 2024-2025 godakh» ot 24 noyabrya 2023 g. № YuB-1185-r [Cost of basic units of account for spacecraft of the Russian state space system. Extract from the decision of the Roscosmos State Corporation «On the amount of license fees for the use of Earth remote sensing data from Russian spacecraft and prices for end consumers for Earth remote sensing data in 2024-2025»» dated November 24, 2023 No. YuB-1185-r].
Shiryaev N.A., Vodolazhskaya Yu.V. Kosmicheskiy kompleks «Kanopus-V» [Space complex «Canopus‒V»] // Problemy obespecheniya bezopasnosti pri likvidatsii posledstviy chrezvychaynykh situatsiy [Problems of ensuring safety in the aftermath of emergencies]. 2016. Vol. 1‒2. No 5. P. 109‒111.
Ayanlade A. Remote sensing vegetation dynamics analytical methods: a review of vegetation indices techniques // GP. 2017. Vol. 16. P. 7‒17. doi: 10.4467/21995923GP.17.001.7188.
Bannari A., Morin D., Bonn F., Huete A.R. A review of vegetation indices // Remote sensing reviews. 1995. Vol. 13, №1-2. P. 95‒120. doi: 10.1080/02757259509532298.
Clevers J.G.P.W., Gitelson A.A. Remote estimation of crop and grass chlorophyll and nitrogen content using red-edge bands on Sentinel-2 and -3 // International Journal of applied earth observation and geoinformation. 2013. Vol. 23. P. 344‒351. doi: 10.1016/j.jag.2012.10.008.
Copernicus. Access to data. 2022. URL: https://www.copernicus.eu/en/access-data (accessed: 02.05.2024).
Dalponte M., Bruzzone L., Vescovo L., Gianelle D. The role of spectral resolution and classifier complexity in the analysis of hyperspectral images of forest areas // Remote sensing of environment. 2009. Vol. 113, №11. P. 2345‒2355. doi: 10.1016/j.rse.2009.06.013.
ESA statement regarding cooperation with Russia following a meeting with Member States on 28 February 2022. 2022. URL: https://www.esa.int/Newsroom/Press_Releases/ ESA_statement_regarding_cooperation_with_Russia_following_a_meeting_with_Member_States_on_28_February_2022 (accessed: 02.05.2024).
Khellouk R., Barakat A., Boudhar A., Hadria R., Lionboui H., El Jazouli A., Rais J., El Baghdadi M., Benabdelouahab T. Spatiotemporal monitoring of surface soil moisture using optical remote sensing data: a case study in a semi-arid area // Journal of spatial science. 2020. Vol. 65, №3. P. 481‒499. doi: 10.1080/14498596.2018.1499559.
Kirilin A.N., Akhmetov R.N., Baklanov A.I., Stratilatov N.R., Abrashkin V.I., Kosmodemyansky E.V., Salmin V.V., Tkachenko I.S., Safronov S.L. Main design characteristics of small scientific and applied-purpose spacecraft based on the Aist-2 unified platform // Space engineering and technology. 2020. P. 5‒20. doi: 10.33950/spacetech-2308-7625-2020-4-5-20.
Landsat 8 (L8) Data Users Handbook. South Dakota: U.S. Geological Survey, 2019. 106 p.
Landsat 9 Data Users Handbook. South Dakota: U.S. Geological Survey, 2022. 107 p.
Landsat 9 Fact Sheet. U.S. Geological Survey, 2019. 2 p.
Leslie C.R., Serbina L.O., Miller H.M. Landsat and agriculture – case studies on the uses and benefits of landsat imagery in agricultural monitoring and production // Open-File report 2017-1034. P. 27. doi: 10.3133/ofr20171034.
Löw F., Duveiller G. Defining the Spatial Resolution Requirements for Crop Identification Using Optical Remote Sensing // Remote sensing. 2014. Vol. 6, №9. P. 9034‒9063. doi: 10.3390/rs6099034.
Löw F., Duveiller G. Determining suitable image resolutions for accurate supervised crop classification using remote sensing data // Earth resources and environmental remote sensing / GIS applications IV / Proceedings of SPIE. Dresden, 2013. P. 88930I. doi: 10.1117/12.2028634.
Lysenko M.N., Lozhkovoi P.N. Usage of satellites for the Earth remote sensing: legal problems and prospects // Law enforcement review. 2022. Vol. 6, №3. P. 147‒160. doi: 10.52468/2542-1514.2022.6(3).147-160.
Mulder V.L., Bruin S. de, Schaepman M.E., Mayr T.R. The use of remote sensing in soil and terrain mapping — a review // Geoderma. 2011. Vol. 162. №1‒2. P. 1‒19. doi: 10.1016/j.geoderma.2010.12.018.
Regulation (EU) No 377/2014 of the European Parliament and of the Council of 3 April 2014 establishing the Copernicus programme and repealing regulation (EU) No 911/2010 text with EEA relevance // Official journal of the European Union. 2014. Vol. 122. P. 44‒66.
Regulation (EU) No 911/2010 of the European Parliament and of the Council of 22 September 2010 on the European Earth monitoring programme (GMES) and its initial operations (2011 to 2013) Text with EEA relevance // Official journal of the European Union. 2010. Vol. 276. P. 1‒10.
Rodríguez-Carrión N.M., Hunt S.D., Goenaga-Jimenez M.A., Vélez-Reyez M. Determining optimum pixel size for classification // Algorithms and technologies for multispectral, hyperspectral, and ultraspectral imagery XX / Proceedings of SPIE – The international society for optical engineering. Baltimore, Maryland, USA, 2014. P. 90880X. doi: 10.1117/12.2051089.
Sentinel–2 User Handbook // European Space Agency (ESA). 2015. URL: https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/user-guides/document-library/-/asset_publisher/ xlslt4309D5h/content/sentinel-2-user-handbook (accessed: 02.05.2024).
Tempfli K., Huurneman G.C., Bakker W.H., Janssen L.L.F., Feringa W.F., Gieske A.S.M., Grabmaier K.A., Hecker C.A., Horn J.A. van der. Principles of remote sensing: an introductory textbook. Enschede: ITC, 2009. 591 p.
Woodcock C.E., Strahler A.H. The factor of scale in remote sensing // Remote sensing of environment. 1987. Vol. 21, iss. 1. P. 311‒332.
Wulder M.A., Loveland T.R., Roy D.P., Crawford C.J., Masek J.G., Woodcock C.E., Allen R.G., Anderson M.C., Belward A.S., Cohen W.B., Dwyer J., Erb A., Gao F., Griffiths P., Helder D., Hermosilla T., Hipple J.D., Hostert P., Hughes M.J., Huntington J., Johnson D.M., Kennedy R., Kilic A., Li Z., Lymburner L., McCorkel J., Pahlevan N., Scambos T.A., Schaaf C., Schott J.R., Sheng Y., Storey J., Vermote E., Vogelmann J., White J.C., Randolph H.W., Zhu Z. Current status of Landsat program, science, and applications // Remote sensing of environment. 2019. Vol. 225. P. 12‒147. doi: 10.1016/j.rse.2019.02.015.
Xue J., Su B. Significant remote sensing vegetation indices: a review of developments and applications // Journal of sensors. 2017. Vol. 2017. P. 1‒17. doi: 10.1155/2017/1353691.
Yague J. Study on the copernicus data policy post-2020 implementing framework contract No 386/PP/2014/FC (30-CE-0672813/00-46). Final report. Nextspace, 2019. 93 p.
Zarco-Tejada P.J., Hornero A., Hernández-Clemente R., Beck P.S.A. Understanding the temporal dimension of the red-edge spectral region for forest decline detection using high-resolution hyperspectral and Sentinel-2a imagery // ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing. 2018. Vol. 137. P. 134‒148. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2018.01.017.
Zhu Z., Wulder M.A., Roy D.P., Woodcock C.E., Hansen M.C., Radeloff V.C., Healey S.P., Schaaf C., Hostert P., Strobl P., Pekel J.-F., Lymburner L., Pahlevan N., Scambos T.A. Benefits of the free and open Landsat data policy // Remote sensing of environment. 2019. Vol. 224. P. 382‒385. doi: 10.1016/j.rse.2019.02.016.
Zhuang Y., Liu X., Nguyen T., He Q., Hong S. Global remote sensing research trends during 1991–2010: a bibliometric analysis // Scientometrics. 2013. Vol. 96, No 1. P. 203‒219. doi: 10.1007/s11192-012-0918-z.
![](https://rjae.ru/public/journals/1/submission_393_394_coverImage_ru_RU.jpg)
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
![Лицензия Creative Commons](http://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0/88x31.png)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.