{"title":"归一化差异植被指数作为自动作物绘图系统中识别冬季作物的标记","authors":"Павло Лиховид","doi":"10.32848/agrar.innov.2024.23.14","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Мета. Вивчення можливості застосування часової серії супутникового нормалізованого диференційного вегетаційного індексу та дискримінантної канонічної функції для класифікації озимих культур (пшениця, ячмінь, ріпак) для подальшого автоматизованого картування їх посівів. Методи. Дані щодо часової серії нормалізованого диференційного вегетаційного індексу за 2018 рік у період «квітень – липень» місяць, отримані для 70 випадково обраних полів пшениці озимої, ячменю озимого та ріпаку озимого (усього – 210 полів), розташованих у зоні Степу України, було застосовано для виконання мультикласового лінійного дискримінантного аналізу та канонічного дискримінантного аналізу. За результатами математико-статистичної обробки даних було побудовано дискримінантну функцію класифікації кожної досліджуваної культури. Статистичні розрахунки виконували за рівня достовірності 95% (P<0,05). Результати. За результатами математико-статистичних розрахунків було розроблено дві канонічні функції, причому оцінка ваги кожної із них у досягненні коректних результатів засвідчила перевагу першої (82,9% проти 17,1%; канонічний коефіцієнт кореляції 0,78 проти 0,49, відповідно). Розраховані коефіцієнти і константи дозволили розробити канонічну класифікаційну функцію для ідентифікації посівів кожної з досліджуваних культур. Найкращу точність класифікації зафіксовано для посівів пшениці озимої (75,7%) та ячменю озимого (72,9%), у той час як посіви ріпаку озимого ідентифікуються найгірше – коректність передбачення склала 55,7%. Це можна пояснити спотворенням величини NDVI на посівах ріпаку озимого в період активного цвітіння культури. Автоматизоване картування озимих культур на основі розробленої канонічної дискримінантної функції є можливим для зернової групи, і залишається під питанням для ріпаку. Висновки. Результати дослідження засвідчили про можливість високоточної класифікації та подальшого картування посівів озимих зернових культур за даними часової серії нормалізованого диференційного вегетаційного індексу. Класифікація посівів ріпаку озимого потребує проведення додаткових досліджень із залученням альтернативних алгоритмів і методів.","PeriodicalId":516696,"journal":{"name":"Аграрні інновації","volume":"43 4","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-05-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Нормалізований диференційний вегетаційний індекс як маркер ідентифікації озимих культур у системах автоматизованого картування посівів\",\"authors\":\"Павло Лиховид\",\"doi\":\"10.32848/agrar.innov.2024.23.14\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Мета. Вивчення можливості застосування часової серії супутникового нормалізованого диференційного вегетаційного індексу та дискримінантної канонічної функції для класифікації озимих культур (пшениця, ячмінь, ріпак) для подальшого автоматизованого картування їх посівів. Методи. Дані щодо часової серії нормалізованого диференційного вегетаційного індексу за 2018 рік у період «квітень – липень» місяць, отримані для 70 випадково обраних полів пшениці озимої, ячменю озимого та ріпаку озимого (усього – 210 полів), розташованих у зоні Степу України, було застосовано для виконання мультикласового лінійного дискримінантного аналізу та канонічного дискримінантного аналізу. За результатами математико-статистичної обробки даних було побудовано дискримінантну функцію класифікації кожної досліджуваної культури. Статистичні розрахунки виконували за рівня достовірності 95% (P<0,05). Результати. За результатами математико-статистичних розрахунків було розроблено дві канонічні функції, причому оцінка ваги кожної із них у досягненні коректних результатів засвідчила перевагу першої (82,9% проти 17,1%; канонічний коефіцієнт кореляції 0,78 проти 0,49, відповідно). Розраховані коефіцієнти і константи дозволили розробити канонічну класифікаційну функцію для ідентифікації посівів кожної з досліджуваних культур. Найкращу точність класифікації зафіксовано для посівів пшениці озимої (75,7%) та ячменю озимого (72,9%), у той час як посіви ріпаку озимого ідентифікуються найгірше – коректність передбачення склала 55,7%. Це можна пояснити спотворенням величини NDVI на посівах ріпаку озимого в період активного цвітіння культури. Автоматизоване картування озимих культур на основі розробленої канонічної дискримінантної функції є можливим для зернової групи, і залишається під питанням для ріпаку. Висновки. Результати дослідження засвідчили про можливість високоточної класифікації та подальшого картування посівів озимих зернових культур за даними часової серії нормалізованого диференційного вегетаційного індексу. Класифікація посівів ріпаку озимого потребує проведення додаткових досліджень із залученням альтернативних алгоритмів і методів.\",\"PeriodicalId\":516696,\"journal\":{\"name\":\"Аграрні інновації\",\"volume\":\"43 4\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-05-21\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Аграрні інновації\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.32848/agrar.innov.2024.23.14\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Аграрні інновації","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.32848/agrar.innov.2024.23.14","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Нормалізований диференційний вегетаційний індекс як маркер ідентифікації озимих культур у системах автоматизованого картування посівів
Мета. Вивчення можливості застосування часової серії супутникового нормалізованого диференційного вегетаційного індексу та дискримінантної канонічної функції для класифікації озимих культур (пшениця, ячмінь, ріпак) для подальшого автоматизованого картування їх посівів. Методи. Дані щодо часової серії нормалізованого диференційного вегетаційного індексу за 2018 рік у період «квітень – липень» місяць, отримані для 70 випадково обраних полів пшениці озимої, ячменю озимого та ріпаку озимого (усього – 210 полів), розташованих у зоні Степу України, було застосовано для виконання мультикласового лінійного дискримінантного аналізу та канонічного дискримінантного аналізу. За результатами математико-статистичної обробки даних було побудовано дискримінантну функцію класифікації кожної досліджуваної культури. Статистичні розрахунки виконували за рівня достовірності 95% (P<0,05). Результати. За результатами математико-статистичних розрахунків було розроблено дві канонічні функції, причому оцінка ваги кожної із них у досягненні коректних результатів засвідчила перевагу першої (82,9% проти 17,1%; канонічний коефіцієнт кореляції 0,78 проти 0,49, відповідно). Розраховані коефіцієнти і константи дозволили розробити канонічну класифікаційну функцію для ідентифікації посівів кожної з досліджуваних культур. Найкращу точність класифікації зафіксовано для посівів пшениці озимої (75,7%) та ячменю озимого (72,9%), у той час як посіви ріпаку озимого ідентифікуються найгірше – коректність передбачення склала 55,7%. Це можна пояснити спотворенням величини NDVI на посівах ріпаку озимого в період активного цвітіння культури. Автоматизоване картування озимих культур на основі розробленої канонічної дискримінантної функції є можливим для зернової групи, і залишається під питанням для ріпаку. Висновки. Результати дослідження засвідчили про можливість високоточної класифікації та подальшого картування посівів озимих зернових культур за даними часової серії нормалізованого диференційного вегетаційного індексу. Класифікація посівів ріпаку озимого потребує проведення додаткових досліджень із залученням альтернативних алгоритмів і методів.