Possibilities of an operative estimation of influence of droughts on a condition of agricultural crops in system of remote monitoring of the earths of agriculture.

The report examines approaches to the identification of drought-affected regions, as well as mapping and evaluation of areas damaged crops on the basis of the analysis of long-term time series of normalized difference vegetation index MODIS NDVI data. Damage to crops from drought preceded by a period of unfavorable agro-meteorological conditions. Their monitoring based on satellite data allows to identify in advance areas of potential damage to crops from drought. For this purpose, in the first stage is analyzed by MODIS surface temperature data, identifies areas with prolonged periods of extreme temperatures. Then, for these areas based on satellite data estimated integral humidity agrophytocenosis and highlights areas with high risk of crop damage. The method of identifying the damaged crop is based on the NDVI composite images. Available in archive SDMZ APK perennial MODIS data allows to calculate the mean NDVI value for any date and evaluate the deviation of the current dynamics of the average long-term behavior. The vegetation is considered to be damaged if the NDVI for the current date deviates from the average in the region critically low levels. В докладе рассмотрены подходы к выявлению пострадавших от засухи регионов, а также картографированию и оценке площадей поврежденных посевов на основе анализа многолетних временных серий нормализованного разностного вегетационного индекса NDVI по данным MODIS. Повреждению посевов от засухи предшествует период с неблагоприятными агро-метеорологическими условиями. Их мониторинг на основе спутниковых данных позволяет заблаговременно выявить регионы потенциальны повреждений посевов от засухи. Для этого на первом этапе по данным MODIS анализируется температура поверхности, выявляются зоны с продолжительными периодами экстремальных температур. Затем, для указанных зон по спутниковым данным оценивается интегральная влажность агрофитоценозов и выделяются участки с высоким риском повреждения посевов. Метод выявления поврежденных посевов основан на использовании композитных изображений NDVI. Наличие в архиве СДМЗ АПК многолетних данных MODIS позволяет рассчитывать среднее значение NDVI для любой даты и оценивать отклонения текущей динамики от среднегомноголетнего поведения. Растительность считается поврежденной, если NDVI для текущей даты отклоняется от среднего в область критически низких значений.本报告探讨了干旱受影响区域的识别方法，以及基于中分辨率成像光谱辐射计（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS）归一化差分植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）的长期时间序列分析，开展受灾作物区域的制图与评估工作。作物受干旱损害前，通常会经历一段不利的农业气象条件期。基于卫星数据开展此类监测，可提前识别出可能遭受干旱作物损害的区域。为此，首先将分析MODIS地表温度数据，识别出存在长期极端高温时段的区域。随后，针对上述区域，基于卫星数据估算农田植物群落（agrophytocenosis）的综合湿度，并标记出作物损害高风险区域。受灾作物的识别方法基于NDVI合成影像。SDMZ APK存档中的长期MODIS数据，可用于计算任意日期的平均NDVI值，并评估当前动态与长期平均趋势的偏差。若当前日期的NDVI值相较于区域平均值出现显著偏低偏差，则认定该区域植被已受损。 本报告探讨了干旱受灾区域的识别方法，以及基于MODIS归一化差分植被指数（NDVI）数据的长期时间序列分析，开展受灾农田面积的制图与评估工作。作物受干旱损害前，通常会经历一段不利的农业气象条件期。基于卫星数据开展此类监测，可提前识别出可能遭受干旱损害的作物区域。为此，首先将分析MODIS地表温度数据，识别出存在长期极端高温时段的区域。随后，针对上述区域，基于卫星数据估算农田植物群落（agrophytocenosis）的综合湿度，并标记出作物损害高风险区域。受灾作物的识别方法基于NDVI合成影像。SDMZ APK存档中的长期MODIS数据，可用于计算任意日期的平均NDVI值，并评估当前动态与长期平均趋势的偏差。若当前日期的NDVI值相较于区域平均值出现显著偏低偏差，则认定该区域植被已受损。