НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ ИЗУЧЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЯ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ И ПАСТБИЩНЫХ РАСТЕНИЙ Текст научной статьи по специальности «Нанотехнологии»

УДК 631 Ханова О., Танрыгулыева М., Овезов Ш.

Ханова О.

преподаватель

Туркменский сельскохозяйственный университет им. С. Ниязова

(г. Ашхабад, Туркменистан)

Танрыгулыева М.

студент

Туркменский сельскохозяйственный университет им. С. Ниязова

(г. Ашхабад, Туркменистан)

Овезов Ш.

студент

Туркменский сельскохозяйственный университет им. С. Ниязова

(г. Ашхабад, Туркменистан)

НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ ИЗУЧЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЯ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ

И ПАСТБИЩНЫХ РАСТЕНИЙ

Аннотация: в статье анализируются научные основы изучения технология гиперспектрального анализа сельскохозяйственных и пастбищных растений.

Ключевые слова: пастбища, сельскохозяйственное растение, корма.

Первый предполагает, что после минимизации шума (алгоритм MNF) и определения индекса чистоты пикселя (алгоритм PPI) с помощью п-Э-визуализации идентифицируется облако данных пикселей на классы, задавая различный цвет каждому из них. С выделением регионов интереса создаются группы объектов (вода, растительность, строения и т.д.), которые идентифицируются как их конечные элементы.

Используя набор последних, с помощью специальных алгоритмов спектрального поиска можно получить гиперспектральное изображение с конечными элементами объектов. Второй означает, что после минимизации шума и алгоритма поиска по спектральному эталону, используя библиотеку полевых спектров в ENVI, получаем набор конечных элементов гиперспектрального изображения. В итоге с помощью алгоритма спектрального поиска (SAM) получаем конечные элементы гиперспектрального изображения объектов. С использованием второго метода классификации интересующих исследователя объектов гиперспектрального изображения в августе 2018 г. на спектрорадиометре Field SpecHandHeld2Pro [2] были проведены полевые замеры спектральных характеристик пастбищной растительности на побережье Каспийского моря. В октябре 2018 г. в районе пос. Карадамак Ахалского велаята были проведены полевые замеры спектральных характеристик, используемых для посевов трёх районированных сортов хлопчатника (Иолотань-39,133, 9871-И). Все спектры были обработаны в камеральных условиях с помощью программного пакета ViewSpecPro для подготовки полученных данных к экспорту в программный пакет ENVI 5.2 [1]. для дешифрирования гиперспектральных космических снимков были использованы архивы спутника Earth Observation-1 (EO-1) со сканером Hyperion. Процесс дешифрирования осуществлялся с помощью программного пакета ENVI 5.2 по следующим алгоритмам: 1. Resize Data - алгоритм, удаляющий «плохие каналы» (неинформационные) и каналы, находящиеся в полосах поглощения водяного пара атмосферы. 2. Thor De-striping - алгоритм коррекции вертикального полосового шума, влияющего на данные Hyperion, связанного с небольшой относительной погрешностью калибровки каждого детектора в массиве фокальной плоскости (FPA) спектрального отражения из сигнала излучения гиперспектральных изображений. Он компенсирует воздействие атмосферы на электромагнитный поток. Атмосферная коррекция происходит в видимом диапазоне, в БИК- (ближний инфракрасный) и КВИК-(коротковолновой инфракрасный) диапазонах электромагнитного спектра [3]. 4. Band Math -

алгоритм гибкой обработки гиперспектральных изображений и их отдельных каналов с использованием различных математических операций из матричной алгебры.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Exploring ENVI. Exelis Visual Information Solutions Inc, 2014;

2. FieldSpec HandHeld 2 Spectroradiometer User's Manual. ASD Inc, 2010;

3. Processing of Hyperspectral Remote Sensing Data/R. Sahoo, S. Pradhan, S. Pargal, G. Krishna, 2013

Khanova O., Tanrygulyeva M., Ovezov Sh.

Khanova O. Niyazov Turkmen Agricultural University (Ashgabat, Turkmenistan)

Tanrygulyeva M.

Niyazov Turkmen Agricultural University (Ashgabat, Turkmenistan)

Ovezov Sh.

Niyazov Turkmen Agricultural University (Ashgabat, Turkmenistan)

SCIENTIFIC BASIS OF STUDY IS TECHNOLOGY OF HYPERSPECTRAL ANALYSIS OF AGRICULTURAL AND PASTURE PLANTS

Abstract: the article analyzes the scientific foundations of studying the technology of hyperspectral analysis of agricultural and pasture plants.

Keywords: pastures, agricultural plant, feed.