Геология и Геофизика Юга России

2221-3198

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Федеральный научный центр "Владикавказский научный центр Российской академии наук"

1092

10.46698/VNC.2024.85.96.015

Геоэкология

Дистанционный мониторинг лесных территорий (на примере эталонного участка «Рошни-Чу»)

Керимов

И.А.

Эльжаев

А.С.

aslambek.elzhaev@mail.ruДодуев

А.А.

Грозненский государственный нефтяной технический университет им. акад. М.Д. Миллионщикова, Россия, 364051, г. Грозный, пр. Х. Исаева, 100

24122024

4180191

2024

Геология и геофизика Юга России

Актуальность работы. Данная статья посвящена собственным результатам получения и обработки данных мультиспектральной, лидарной и аэрофотограмметрической съемок сверхвысокого разрешения. В статье представлены результаты оценки древостоя (высота и объем крон деревьев), состояния растительного покрова в периоды начала и спада вегетации, и рельефа местности по материалам указанных съемок с применением беспилотного летательного аппарата (БПЛА) Геоскан 401. Использование БПЛА для мониторинга лесов на сегодняшний день является одним из самых актуальных и быстроразвивающихся направлений слежения за состоянием лесного покрова. Цель исследования. Целью исследования было получение качественного ортофотоплана, цифровой модели рельефа (ЦМР), карт растительности (NDVI), а также картограмм максимальных и средних значений высот и объемов крон деревьев, которые в дальнейшем будут использованы при решении задачи оценки потоков парниковых газов. Методы исследования. В качестве полезной нагрузки к БПЛА применены лазерный сканер АГМ МС 1.2, цифровая мультиспектральная камера высокой производительности Geoscan Pollux и фотоаппарат Sony. Съемки проведены в текущем году на участке «Рошни-Чу» Карбонового полигона Чеченской Республики. Исследуемый участок покрыт, преимущественно, широколиственными лесами, имеет площадь около 243 га и относится к переходному типу от низкогорных ландшафтов горнолесной зоны к горно-долинному лесо-лугово-кустарниковому подтипу. Отличительную особенность растительного покрова составляют дикорастущие виды плодовых деревьев и кустарников. Мультиспектральная съемка производилась с высоты 229 метров, лидарная съемка – с высоты 120 метров. Полученные в процессе съемок качественные исходные материалы обработаны в программах Agisoft Metashape и LiDAR 360, краткое описание которых также дается в данной статье. Результаты исследования. Представлен конечный результат в виде ортофотоплана и ЦМР, карт вегетационного индекса NDVI, картограмм высот деревьев и объемов их крон. Анализ карт NDVI, построенных в начале и конце вегетации, показал, что индексы растительности на исследуемом участке находятся в диапазоне значений, характерном для здоровых лиственных деревьев.

multispectral surveylidar surveyUAVNDVIRoshni-Chu site

мультиспектральная съёмкалидарная съемкаБПЛАNDVIучасток «Рошни-Чу»

Введение В мире наблюдается устойчивая тенденция развития рынка беспилотных авиационных систем (БАС) [Домрачев, Ануфриев, 2019; Рис, 2006; Изместьев, 2017; Jiao et al., 2021] и активного использования беспилотных технологий в экономике для решения различных задач [Друзь и др., 2023]. Так, с 2018 года 182 Geology and Geophysics of Russian South 14 (4) 2024 Геология и геофизика Юга России <img width="567" height="4" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_391.png" /> среднегодовой темп роста мирового рынка беспилотных авиационных систем составил 21 %. В России развитие рынка беспилотных авиационных систем началось толь- ко в начале XXI века, хотя первые БАС для гражданских целей появились еще в 1960‒1970 годах. С 2018 по 2024 годы рост российского рынка в среднегодовом выражении увеличился более чем на 27 процентов. Спрос на услуги с применением беспилотных авиационных систем наблюдается в геологоразведке и добыче полезных ископаемых, строительстве, сельском и лес- ном хозяйствах, топливно-энергетическом комплексе и др. Государственный сектор вносит существенный вклад в использование беспи- лотных авиационных систем и предоставление услуг с их применением. С 2018 по 2022 годы в рамках государственных закупок было заключено почти 2 тыс. кон- трактов на сумму более 13 млрд рублей. 26 % заказчиков относятся к сфере науки и образования («Стратегия развития беспилотной авиации Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2035 года». Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 21 июня 2023 г. № 1630-р). На участках Карбонового полигона Чеченской Республики [Керимов и др., 2021] сбор и передача данных, дистанционный мониторинг осуществляются, в ос- новном, с использованием беспилотного летательного аппарата (БПЛА) Геоскан 401. Данный БПЛА – отечественный комплекс с встроенным GNSS-приемником, снимки с которого позволяют создавать точные геопривязанные ортофотопланы и 3D-модели. В качестве полезной нагрузки к БПЛА нами используются лазерный сканер АГМ МС 1.2 с инерциальной системой ПС.М-33, цифровая мультиспек- тральная камера высокой производительности Geoscan Pollux, фотоаппарат Sony ZV-е10 с креплением к АГМ-МС. Вид и методика исследования На участке «Рошни-Чу», краткая информация о котором представлена в табл. 1, с целью получения качественного ортофотоплана, цифровой модели рельефа (ЦМР), карты индекса растительности (NDVI), а также информации о древостое в прошлом году нами проведены лидарная и мультиспектральная съемки в мае (пери- од начала вегетации) и в октябре (конец вегетационного периода). Участок «Рошни- Чу» покрыт, преимущественно, широколиственными лесами, имеет площадь около 243 га и относится к переходному типу от низкогорных ландшафтов горнолесной зоны к горно-долинному лесо-лугово-кустарниковому подтипу. Отличительной особенностью растительного покрова является присутствие диких плодовых видов древесной и кустарниковой растительности [Керимов и др., 2021]. Мультиспектральная съёмка проводилась на высоте 229 м с разрешением 10.1 см/пикс. Скорость полёта – 10 м/с. Площадь покрытия съемкой составила 3,43 км2. Во избежание разрывов местности на снимках съемка производилась с перекрыти- ем: продольное перекрытие снимков составляло 80 %, поперечное – 60 %. Использованная нами мультиспектральная камера Geoscan Pollux позволила ве- сти съемку одновременно в пяти узких (12‒40 нм) диапазонах. Помимо основных каналов видимого спектра (синего, красного и зеленого) камера способна регистри- ровать дальний красный и ИК спектры, что позволяет рассчитывать различные ин- дексы вегетации: SAVI, NDVI, NDRE, LAI и др. Всего получено 12210 снимков, об- работка которых осуществлялась в программе Agisoft Metashape (Руководство поль- Geology and Geophysics of Russian South 14 (4) 2024 Геология и геофизика Юга России 183 <img width="567" height="4" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_392.png" /> зователя: Professional Edition, версия 1.8). ПО Agisoft Metashape позволяет обрабаты- вать изображения в видимом диапазоне RGB, мультиспектральные снимки, а также структурированные облака точек лазерных отражений (ТЛО) и неструктурирован- ные облака ТЛО аэросъёмки. Результаты обработки представляют собой различные типы пространственных данных: облака точек, текстурированные полигональные модели, ортофотопланы и цифровые модели местности [Курков и др., 2021]. Для визуализации и практического применения материалов мультиспектраль- ной съемки используются разные индексы [Bannari et al., 1995; Jiao et al., 2021; Silleos et al., 2006; Vidican et al., 2023]. Состояние растительности определяется с помощью вегетационных индексов, наиболее распространённым из которых явля- ется нормализованный вегетационный индекс (NDVI), впервые введенный в 1973 году [Rouse, 1973]. NDVI предназначен для определения количества фотосинтети- чески активной биомассы [Гутовский и др., 2019; Asrar et al., 1984; Filgueiras et al., 2019; Khan et al., 2024]. Таблица 1 / Table 1 <h3 style="padding-top: 5pt;padding-left: 100pt;text-indent: -8pt;text-align: left;">Характеристика эталонного участка «Рошни‑Чу» / Characteristics of the reference site “Roshni‑Chu”</h3> <table> <tr> <td> Географические коор‑ динаты/ Geographic coordinates </td> <td style="width:78pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-top-color:#231F20;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-left-color:#231F20;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-bottom-color:#231F20;border-right-style:solid;border-right-width:1pt;border-right-color:#231F20"> северная гра- ница/ northern border </td> <td style="width:78pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-top-color:#231F20;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-left-color:#231F20;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-bottom-color:#231F20;border-right-style:solid;border-right-width:1pt;border-right-color:#231F20"> южная грани- ца/ southern border </td> <td style="width:78pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-top-color:#231F20;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-left-color:#231F20;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-bottom-color:#231F20;border-right-style:solid;border-right-width:1pt;border-right-color:#231F20"> восточная гра- ница/ eastern border </td> <td style="width:73pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-top-color:#231F20;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-left-color:#231F20;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-bottom-color:#231F20;border-right-style:solid;border-right-width:1pt;border-right-color:#231F20"> западная гра- ница/ western border </td> </tr> <tr> <td style="width:78pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-top-color:#231F20;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-left-color:#231F20;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-bottom-color:#231F20;border-right-style:solid;border-right-width:1pt;border-right-color:#231F20"> 45.433733 ВД/ EL 43.067742 СШ/ NL </td> <td style="width:78pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-top-color:#231F20;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-left-color:#231F20;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-bottom-color:#231F20;border-right-style:solid;border-right-width:1pt;border-right-color:#231F20"> 45.427040 ВД/ EL 43.037827 СШ/ NL </td> <td style="width:78pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-top-color:#231F20;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-left-color:#231F20;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-bottom-color:#231F20;border-right-style:solid;border-right-width:1pt;border-right-color:#231F20"> 45.437365 ВД/ EL 43.066476 СШ/ NL </td> <td style="width:73pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-top-color:#231F20;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-left-color:#231F20;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-bottom-color:#231F20;border-right-style:solid;border-right-width:1pt;border-right-color:#231F20"> 45.419490 ВД/ EL 43.054111 СШ/NL </td> </tr> <tr> <td style="width:118pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-top-color:#231F20;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-left-color:#231F20;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-bottom-color:#231F20;border-right-style:solid;border-right-width:1pt;border-right-color:#231F20"> Площадь, га/ Area, ha </td> <td> 243 </td> </tr> <tr> <td> Абсолютные высотные отметки, м/ Absolute elevations, m </td> <td> Минимальная / minimum </td> <td> Максимальная / maximum </td> </tr> <tr> <td> 418 </td> <td> 550 </td> </tr> <tr> <td style="width:118pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-top-color:#231F20;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-left-color:#231F20;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-bottom-color:#231F20;border-right-style:solid;border-right-width:1pt;border-right-color:#231F20"> Тип ландшафта/ Type of landscape </td> <td> Низкогорные ландшафты горнолесной зоны представлены смешан- ными лесами. Основа этих лесов – дикие фруктовые деревья с хо- рошо сомкнутыми буково-грабовыми лесами. Территория сложена, в основном, песчано-глинистыми, сланцевыми и известняковыми от- ложениями палеоген-неогеновой системы / Low-mountain landscapes of the mountain forest zone are represented by mixed forests. The basis of these forests is wild fruit trees with well-closed beech and hornbeam forests. The territory is composed mainly of sandy-clayey, shale and lime- stone deposits of the Paleogene-Neogene system </td> </tr> <tr> <td style="width:118pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-top-color:#231F20;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-left-color:#231F20;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-bottom-color:#231F20;border-right-style:solid;border-right-width:1pt;border-right-color:#231F20"> Тип растительности/ Vegetation type </td> <td> Растительность представлена дубом, ольхой черной и бородавчатой, кленом полевым, буком восточным, грабом кавказским. Отличитель- ную особенность растительного покрова составляют дикие плодовые виды древесной и кустарниковой растительности / The vegetation is represented by oak, black and warty alder, field maple, eastern beech, and Caucasian hornbeam. A distinctive feature of the vegetation cover is wild fruit species of trees and shrubs. </td> </tr> <tr> <td style="width:118pt;border-top-style:solid;border-top-width:1pt;border-top-color:#231F20;border-left-style:solid;border-left-width:1pt;border-left-color:#231F20;border-bottom-style:solid;border-bottom-width:1pt;border-bottom-color:#231F20;border-right-style:solid;border-right-width:1pt;border-right-color:#231F20"> Тип почвы/ Soil type </td> <td> Преобладают горнолесные бурые, местами оподзоленные почвы в сочетании с перегнойно-карбонатными и лугово-аллювиальными по- чвами / Mountain forest brown, locally podzolized soils predominate in combination with humus-carbonate and meadow-alluvial soils </td> </tr> </table> Воздушное лазерное сканирование (ВЛС) проводилось с целью получения точ- ных и детальных ЦМР эталонного участка «Рошни-Чу» и построения карт высот 184 Geology and Geophysics of Russian South 14 (4) 2024 Геология и геофизика Юга России <img width="567" height="4" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_393.png" /> деревьев и объема крон для последующего определения количественных значений этих параметров. ВЛС обеспечивает быстрое получение точных и детальных циф- ровых моделей местности [Кочнева, Мальченко, 2017; Kim et al., 2022], в том числе и труднодоступной, для последующего картографирования растительного покрова и проведения измерений высоты деревьев, объема биомассы и других измерений. Лазерное сканирование (лидарная съемка) осуществлялось одновременно с цифровой аэрофотосъемкой, что позволило создать трехмерную точечную модель (облако точек), состоящую из массива точек лазерных отражений (ТЛО) плотно- стью до нескольких сотен точек на 1 м2 и точностью определения их координат до 5 см в плане и по высоте. Данные аэрофото- и лидарной (ВЛС) съемок обрабаты- вались в программе LiDAR 360. ПО LiDAR 360 – это комплексное программное обеспечение для постобработки облаков точек с инструментами визуализации, ре- дактирования и создания значимых геопространственных данных. Материалы, полученные по данным вышеописанных съемок, успешно исполь- зуются при моделировании потоков парниковых газов [Ольчев и др., 2023; Dagg, Lafleur, 2010; Hikosaka, Tsujimoto, 2021]. Результаты исследования После загрузки снимков в программу и их выравнивания было построено плот- ное облако точек для лучшей детализации рельефа и построения модели местно- сти. В результате получен ортофотоплан изучаемого участка (рис. 1). <img width="367" height="424" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_394.jpg" /> Рис. 1. Ортофотоплан участка «Рошни-Чу» / Fig. 1. Orthophotomap of the “Roshni-Chu” site Geology and Geophysics of Russian South 14 (4) 2024 Геология и геофизика Юга России 185 <img width="567" height="4" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_395.png" /> Нами был рассчитан индекс NDVI и построены карты для оценки активности вегетации растений (рис. 2, 3). <img width="268" height="391" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_396.jpg" /> <img width="267" height="388" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_397.jpg" /> Рис. 2. Карта NDVI (май, 2023 г.) / Fig. 2. NDVI Map (May, 2023) Рис. 3. Карта NDVI (октябрь, 2023 г.) / Fig. 3. NDVI map (October, 2023) На рисунке 2 представлена карта NDVI, построенная по данным мультиспек- тральной съемки, проведенной в мае 2023 года. Из рисунка видно, что на участке «Рошни-Чу» преобладают высокие значения индекса NDVI, характерные для фи- зиологически здоровой зеленой лиственной растительности и укладывающиеся в диапазон 0,75‒0,90. Значения получены в начале периода максимальной вегетации. На рисунке 3 представлена карта NDVI, построенная по данным мультиспектраль- ной съемки, проведенной в октябре 2023 года на том же участке. Здесь прослежи- вается уменьшение значений индекса NDVI, что закономерно связано с осенним спадом вегетационной активности растений. Значения преимущественно находятся в диапазоне 0,25‒0,50. Следует отметить, что на исследуемом участке раститель- ность распределена с довольно однородной плотностью при отсутствии значитель- ных по площади оголенных участков земли. В результате совместного использования лазерного сканирования и аэрофото- съемки получен массив точек лазерных отражений (ТЛО), представленный в дан- ной статье в виде трехмерной точечной модели (рис. 4). Дальнейшая обработка включала автоматическую классификацию ТЛО с ис- пользованием таких модулей программы LiDAR360 как Forestry и Terrain. Полу- чены трехмерные цифровые модели рельефа. На рис. 5 представлена 3D модель рельефа, обработанная в модуле Forestry, на рис. 6 – в модуле Terrain. 186 Geology and Geophysics of Russian South 14 (4) 2024 Геология и геофизика Юга России <img width="567" height="4" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_398.png" /> <img width="464" height="210" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_399.jpg" /> Рис. 4. Трехмерная точечная модель участка / Fig. 4. Three-dimensional point model of the site <img width="462" height="208" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_400.jpg" /> Рис. 5. Трехмерная модель участка с учетом лесной растительности / Fig. 5. Three-dimensional model of the site taking into account forest vegetation <img width="460" height="221" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_401.jpg" /> Рис. 6. Цифровая модель рельефа / Fig. 6. Digital elevation model Произведены расчеты высоты деревьев и объема крон. Территория эталонного участка «Рошни-Чу» была разбита на шестиугольные ячейки размером 50х50 м, затем для каждой из ячеек считывались максимальное и среднее значения высоты деревьев и объема крон (рис. 7‒10). Geology and Geophysics of Russian South 14 (4) 2024 Геология и геофизика Юга России 187 <img width="567" height="4" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_402.png" /> <img width="331" height="394" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_403.jpg" /> Рис. 7. Максимальные значения высоты деревьев / Fig. 7. Maximum tree heights <img width="337" height="403" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_404.jpg" /> Рис. 8. Средние значения высоты деревьев / Fig. 8 Average tree heights 188 Geology and Geophysics of Russian South 14 (4) 2024 Геология и геофизика Юга России <img width="567" height="4" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_405.png" /> <img width="330" height="392" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_406.jpg" /> Рис. 9. Максимальные значения объема крон / Fig. 9. Maximum volumes of crowns <img width="307" height="391" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_407.jpg" /> Рис. 10. Средние значения объема крон / Fig. 10. Average volumes of crowns Geology and Geophysics of Russian South 14 (4) 2024 Геология и геофизика Юга России 189 <img width="567" height="4" alt="image" src="Геол_журн__№4_2024_/Image_408.png" /> На рис. 7 представлена картограмма максимальных высот деревьев, из кото- рой видно, что на участке преобладают деревья с фактическими значениями высот 20‒30 м. На рис. 8 представлена картограмма со средними значениями высот. Выводы По результатам мультиспектральных съемок с использованием БПЛА Геоскан 401, проведенных в начале активной вегетации деревьев и в период спада их вегета- ционной активности, построены карты NDVI, из которых видно, что спектральные значения на эталонном участке «Рошни-Чу» находятся в диапазонах 0,75‒0,90 (в период активной вегетации) и 0,25‒0,50 (в конце вегетации) и характерны для здо- рового лиственного древостоя. По результатам ВЛС построены детальные модели рельефа, рассчитаны коли- чественные показатели высоты деревьев и объема крон. Сделан вывод о репрезен- тативности полученных в ходе ВЛС данных о высоте деревьев и объеме крон. На участке «Рошни-Чу» преобладают деревья со значениями высот 20‒30 м.

Гутовский Д.А., Каменев Д.С., Хрущёва Е.О. Обработка мультиспектральных данных аэрофотосъёмки с беспилотного летательного аппарата SOVZOND AIR-CON 3. // Материалы республиканского научно-практического семинара студентов и молодых ученых «ГИС-технологии в науках о Земле». / Отв. ред. Н.В. Жуковская. – 2019. – С. 114–117.

Домрачев А.А., Ануфриев М.А. Основы дистанционного зондирования Земли (на примере ENVI4.8): Практикум. Йошкар-Ола: ПГТУ, 2019. – 154 с.

Друзь Р.А., Протасова А.В., Охунов Ш.Р., Кшановская А.В. Сравнительная оценка воздушного лазерного сканирования и аэрофотосъемки с беспилотных летательных аппаратов. // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2023. – No 5. – С. 130-141.

Изместьев А.Г. Фотограмметрия и дистанционные методы земли: учебное пособие. – Кемерово: КузГТУ, 2017. – 119 с.

Керимов И.А., Гайрабеков У.Т., Махмудова Л.Ш. Карбоновый полигон Чеченской Республики: I. Ландшафтные особенности и структура. // Грозненский естественнонаучный бюллетень. – 2021. – Т. 6. No 3(25). – С. 35–47.

Кочнева А.А., Мальченко Е.Л. Оценка качества цифровых моделей рельефа, построенных по данным воздушного лазерного сканирования. // Cборник научных трудов по материалам VI международной научной конференции «Научные тенденции: вопросы точных и технических наук». СПб.: ЦНК МНИФ «Общественная наука». – 2017. – С. 48–51.

Курков М.В., Клестов Д.А., Брусило В.А., Курков В.М., Киселева А.С. Опыт применения комплекса «Геоскан 401 лидар» в качестве беспилотной топографической системы воздушного лазерного сканирования и аэрофотосъемки. // Геопрофи. – 2021. – No 6. – С. 17–23.

Ольчев А.В., Мухартова Ю.В., Керимов И.А., Гибадуллин Р.Р. 3D-гидродинамическое моделирование потоков СО2 и CH4 в приземном слое атмосферы (На примере лесного участка «Рошни-Чу»). // Устойчивое развитие горных территорий. – 2023. – Т. 15. No 2. – С. 408–418.

Рис У.Г. Основы дистанционного зондирования. М.: Техносфера, 2006. – 336 с.

10.

Asrar G., Fuchs M., Kanemasu E.T., Hatfield J.L. Estimating absorbed photosynthetic radiation and leaf area index from spectral reflectance in wheat. // Agronomy Journal. – 1984. – Vol. 76. No. 2. – pp. 300-306.

11.

Bannari A.A., Morin D., Bonn F., Huete A.R. A review of vegetation indices. // Remote Sensing Reviews. – 1995. – Vol. 13. No. 1. – pp. 95–120.

12.

Dagg J., Lafleur P. An application of plot-scale NDVI in predicting carbon dioxide exchange and leaf area index in heterogeneous subarctic tundra. // Canadian Journal of Remote Sensing. – 2010. – Vol. 36(S1). – pp. 111–123.

13.

Filgueiras R., Mantovani E.C., Althoff D., da Cunha F.F., Fernandes Filho E.I. Crop NDVI monitoring based on Sentinel 1. // Remote Sensing. – 2019. – Vol. 11. – Art. No. 1441.

14.

Hikosaka K., Tsujimoto K. Linking remote sensing parameters to CO2 assimilation rates at a leaf scale. // Journal of Plant Research. – 2021. – Vol. 134. No. 4. – pp. 1–17.

15.

Jiao W., Wang L., McCabe M.F. Multi-sensor remote sensing for drought characterization: current status, opportunities and a roadmap for the future. // Remote Sensing of Environment. – 2021. – Vol. 256. No. 8. – Art. No. 112313.

16.

Kim M., Stoker J., Irwin J., Danielson J., Park S. Absolute accuracy assessment of lidar point cloud using amorphous objects, USA. // Remote Sensing. – 2022. – Vol. 14. No. 19. – Art. No. 4767.

17.

Khan M.N., Tan Yu., Gul A.A., Abbas S., Wang J. Forest aboveground biomass estimation and inventory: evaluating remote sensing-based approaches. // Forests. – 2024. – Vol. 15. No. 6. – Art. No. 1055.

18.

Rouse J.W. Monitoring the vernal advancement and retrogradation of natural vegetation. NASA/GSFCT. Type II Report. Greenbelt: Maryland, 1973. – 87 p.

19.

Silleos N.G., Alexandridis T.K., Gitas I.Z., Perakis K. Vegetation indices: Advances made in biomass estimation and vegetation monitoring in the last 30 years. // Geocarto International. – 2006. – Vol. 21. No. 4. – pp. 21–28.

20.

Vidican R., Mălinaș A., Ranta O., Moldovan C., Marian O. et al. Using remote sensing vegetation indices for the discrimination and monitoring of agricultural crops: a critical review. // Agronomy. – 2023. – Vol. 13. No. 12. – Art. No. 3040.