
Разработан алгоритм оценки долговременных вариаций характеристик растительного покрова, использующий значения вегетационного индекса NDVI спектрорадиометра MODIS спутников Terra и Aqua. Алгоритм содержит процедуры предварительной обработки данных – восстановление отсутствующих значений, сглаживание фильтром Савицкого-Голея. Для анализа территорий со снежным покровом определяется минимальная длина вегетационного периода для всей длины временного ряда. Полученные после удаления сезонной компоненты значения NDVI используются для построения линейной регрессии и определения тренда. В результате применения алгоритма создана карта пространственного распределения линейных трендов NDVI с 2000 по 2016 гг. для территории Западного Забайкалья. Представлены примеры визуальной верификации изменения растительного покрова с использованием спутниковых изображений сверхвысокого пространственного разрешения
An algorithm was developed for assessment of long-term variations of vegetation characteristics. The algorithm use NDVI data from spectroradiometer MODIS of Terra and Aqua satellites. The algorithm includes pre-processing procedures – the restoration of missing values, smoothing using Savitsky-Golay filter. To analyze the areas with snow cover the minimum length of the growing season is determined for the full length of the time series. Obtained after removing the seasonal component NDVI values are used to construct a linear regression and determine the trend. As a result of applying the algorithm the map of the spatial distribution of NDVI linear trends was created from 2000 to 2016 for the West Transbaikalia. Examples of visual verification of vegetation cover changes using satellite images of ultra-high spatial resolution are presented
algorithm, trend, MODIS, NDVI, vegetation, тренд, Transbaikalia, алгоритм, Забайкалье, растительность
algorithm, trend, MODIS, NDVI, vegetation, тренд, Transbaikalia, алгоритм, Забайкалье, растительность
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
