L a n d M o n i t o r i n g : Приложение на данни от Sentinel -...

cope4bg2018.copernicus.bg

Първи национален семинар по програма „Коперник” на ЕС 22-23 ноември 2018 г., София, България

L a n d M o n i t o r i n g : П р и л о ж е н и е н а д а н н и о т S e n t i n e l - 2 з а к а р т о г р а ф и р а н е н а з е м е д е л с к и к у л т у р и в Б ъ л г а р и я

доц. д-р Лъчезар Филчев Секция «Дистанционни изследвания и ГИС» ИКИТ-БАН

Testing Sentinel-2 vegetation indices for the assessment of the state of winter crops in Bulgaria (TS2AgroBG) - ESA PECS проект

Начална дата: 1 септември 2016 г.; Продължителност: 24 месеца

Главните цели на проекта са:

1. Да се проведат серии от полеви кампании в избрани тестови участъци и да се създаде гео-база данни с биофизичните характеристики на полета от зимна пшеница;

2. Да се разработят регресионни модели за извличане на различни биофизични променливи на зимна пшеница с данни от Sentinel-2 вегетационни индекси налични за територията на България;

3. Да се предложи методология за създаване на оценъчни карти на състоянието на посевите за зимна пшеница;

4. Да се създадат карти на типа земеделски култури използвайки класификация на PROBA-V 100 m времеви серии.

Vlaamse Instelling voor Technologisch

Onderzoek NV (VITO)

ИКИТ-БАН ИПАЗР „Акад. Н. Пушкаров“

T S 2 A g r o B G

Sentinel-2 изображения Спектрални индекси

Наземни данни

Биофизични параметри

Оценъчни карти на състоянието на посевите

Regression analysis

Рекласификация овърлей

Полеви кампании

Вал

ид

аци

я В

али

дац

ия

Полеви измервания на

биофизични променливи:

• Наземна биомаса

• Листов индекс

• Азотно съдържание

• Азотно хранене

• Хлорофилно съдържание

• fCover

• fAPAR

2017 и 2018

земеделски

години

6 полеви

кампании

Sentinel-2

PROBA-V 100 m NDVI времеви серии

Класификация

на

типа култура

Б и о ф и з и ч н и п р о м е н л и в и + о ц е н ъ ч н и к а р т и

Данни: Sentinel-2 от 19 април 2017 г.

(Stem elongation, Zadoks 31-33)

Картографиране на земеделските култури с данни от Sentinel-2 Картографиране на земеделските култури с данни от Sentinel-2

1-Зимни житни култури (зимна пшеница и зимен ечемик) 2-Царевица 3-Слънчоглед 4-Зимна рапица 5-Пасища и ливади 6-Люцерна 7-Ориз 8-Пролетен грах 9-Други култури


Данни от системата IACS предоставени от Държавен Фонд “Земеделие”


Полеви проверки юни 2017 г. и 2018 г.

Картографиране на земеделските култури с данни от Sentinel-2

Вариант 1

Времева серия от NDVI изображения

Интерполиране на липсващите данни чрез SPIRITS (Software for the Processing and Interpretation of Remotely Sensed Image Time Series)

Класификация (MXL)

Филтриране/Сегментиране

MXL = автоматична класификация с обучение по метода на максималното правдоподобие

Вариант 2

Избрани безоблачни многоканални изображения

Класификация (MXL)

Филтриране/Сегментиране

Методи


Резултати: 2016-17 стопанска година, Вариант 1

“Златия” “Белозем”

A10: S30+DEM+TXT+PHE4 77,7 % 73,1 %

“Златия” “Белозем”

Mode-Filter, size 11, applied

twice 81,2 % 77,2 %

0102030405060708090

100

F-п

ока

зате

л%

"Белозем"

0102030405060708090

100

F-п

ока

зате

л%

"Златия"

Използвани изображения: времева серия от 12 месечни композитни NDVI-изображения (S30) плюс допълнителни данни (релеф, текстура и фенология)

Същата класификация след двукратно прилагане на филтър 11pix


Д а н н и о т I A C S

Р е з у л т а т и : 2 0 1 6 - 1 7 с т о п а н с к а г о д и н а - В а р и а н т 1

Данни от ДФЗ Sentinel-2 класификация


0102030405060708090

100

F-п

ока

зате

л %

"Златия"

0102030405060708090

100

F-п

ока

зате

л %

"Белозем"

"Златия" "Белозем"

MXL 94,8 % 87,8 %

Филтър 95,3 % 89,4 %

Сегментиране 96,1 % 92,6 %

Използвани изображения: изображения от Sentinel-2 (9 спектрални канала, 20 м разделителна способност) от три дати

"Златия“ 2018-04-09 2018-04-24 2018-06-08

“Белозем“ 2017-12-12 2018-05-01 2018-05-31

За обучението и валидацията са

ползвани данните от полевата

проверка


Данни от ДФЗ Sentinel-2 класификация

Предварителни резултати от докторантски проект на докторант Десислава Ганева, начало на

проекта 01.07.2016 г. край на проекта 30.06.2019 г.

Оценка на продължителността на периода на цъфтене на рапица

З а с н е м а н е с д р о н

Оценка на продължителността на периода на цъфтене на рапица

И з в о д и и п р е п о р ъ к и

• Sentinel-2 позволява съставянето на карта на основните земеделски култури и групи от култури с добра до висока точност – от 77 до 95% в зависимост от входните данни и района на изследване (равнинен или планински);

• Използването на NDVI-композити позволява стандартизиране и автоматизиране, но точността е по-ниска;

• Мултитемпоралният подход може да даде карта с висока точност преди края на стопанската година – в нашия случай, в началото на юни; при използването на NDVI-композити по-реалистично е добри резултати да се получат през август;

• Като идентификатор за цъфтежа на рапица може да се използва отличителния ярко-жълт цвят на цветовете;

• За разграничаване на интензитета (или яркостта) от цвета се използва трансформация от RGB към друг цветови модел.

Б л а г о д а р н о с т и

Резултатите представени в настоящата презентация са получени

в рамките на проект TS2AgroBG от екип в състав доц. д-р Петър

Димитров, доц. д-р Лъчезар Филчев, доц. д-р Георги Желев, гл. ас.

Александър Гиков.

Специални благодарности на докторант Десислава Ганева за

предоставянето на предварителни резултати от докторантски

проект от програмата за подкрепа на младите учени в БАН с

договор № ДФНП-17-43/26.07.2017 с ръководител проф. д-р Е.

Руменина, както и на Pioneer™ за предоставянето за ползване на

DJI Phantom 3 Advanced UAV екипиран с RGB и NIR цифрови

камери за осъществяването на заснеманията с дрон по същия

проект.

Адрес за контакт

ИКИТ-БАН, Научен комплекс 1 ул. Акад. Георги Бончев, бл. 1 1113 София, ПК 799, България E-mail: [email protected]

L a n d M o n i t o r i n g : Приложение на данни от Sentinel -...

Documents

Transcript of L a n d M o n i t o r i n g : Приложение на данни от Sentinel -...