Taimkatte kaugseire

Taimkatte kaugseire tegeleb taimestiku kohta informatsiooni kogumisega satelliitide, lennuvahendite või maapealsete instrumentidega ilma otsese kontaktita taimestikuga. Vahend sõltub sellest kui detailset infot parasjagu vaja läheb. Kaugseiret võib defineerida kui „sensorite abil informatsiooni kogumist objekti seisundi kohta ilma seda otseselt puutumata“ ^[1].

Infot kogutakse mõõtes taimestikult peegeldunud ja kiirgunud eletromagnetenergiat. Selleks, et järeldada taimestiku tunnuseid püüavad sensorid spetsiifilisi elektromagnetspektri sagedusvahemikke. Neid sagedusvahemikke nimetatakse lainealadeks ja need võivad ulatuda igasse elektromagnetspektri sagedusvahemikku ^[2]. Sensorid võivad asetseda sondidel või uurimisjaamades maapinnal. Andmete kogumiseks õhust saab sensorid paigaldada lennukitele ja droonidele. Enamik kaugseiresensoreid on paigaldatud satelliitidele. Satelliitidel olevate sensorite eelis on nende võime koguda andmeid pidevalt ja korduvalt.

Erinevatel materjalidel on üle elektromagnetspektri ainulaadsed peegeldumis- ja neeldumismustrid. Neid ainulaadseid mustreid nimetatakse spektraalseks signatuuriks. Erinevused spektraalsetes signatuurides võimaldavad teha vahet erinevatel materjalidel nii elektromagnetspektri nähtavas kui ka mittenähtavas vahemikus.

Spektraalset signatuuri mõjutavad materjali füüsilised ja keemilised omadused. Taimestiku puhul saab ära kasutada fotosünteesi põhjustavaid biofüüsilisi omadusi, mis annavad omalaadse spektraalse signatuuri.

Päike kiirgab eletromagnetspektri igas sageduses. Taimestiku spektraalseid signatuure saab mõõta sensorite poolt, mis koguvad andmeid taimede poolt tagasi peegelduva elektromagnetenergia kohta. Päikese poolt kiiratud energia on kõrgeim eletromagnetspektri nähtavas osas. Rohelised taimed neelavad enim energiat spektri nähtavas osas. Kui valgus jõuab rohelise leheni, siis mesofüllis olev klorofülli pigment neelab nähtavat valgust, mis läbi fotosünteesi muudetakse keemiliseks energiaks.

Rakendused

Taimkatte kaugseirest on palju kasu põllumajanduses. Kaugseire võimaldab hinnata tervete põldude tervist ja toodangut ilma koha peal tehtavate mõõtmisteta, mis teeb selle palju efektiivsemaks ja kiiremaks ^[3].

Kaugseiret saab rakendada kahjurite ja haiguste, vee ja toitainete olemasolu jälgimiseks ning anda hinnang saagikusele. Tänu sellele on võimalik hoida kokku ressursside pealt, mis teeb põllumajandusliku tootmise keskkonnasõbralikumaks ja jätkusuutlikumaks ^[4].

Kaugseirega on võimalik tuvastada erinevaid taimeliike, mis teeb selle kasulikuks loodushoiu ja maakorralduse seisukohast.

Taimestiku kaugseire abil on võimalik tuvastada ja jälgida invasiivseid võõrliike, mis on kahjulikud kohalikule taimestikule ^[5]. Lisaks saab kaugseire abil jälgida taimkatte struktuuri muutusi, mis on kasulik hindamaks sellest tulenevat võimalikku maadegradatsiooni ^[6]. Mõlemad kaugseire rakendused pakuvad järjepidevat ja ajakohast informatsiooni, mis on vajalik, et ära hoida ja kontrollida laastavaid mõjusid loodusele.

Viited

↑ Chuvieco, E. (2020). Fundamentals of Satellite Remote Sensing: An Environmental Approach, Third Edition (3rd ed.). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9780429506482
↑ Embree, G. (2020). The Role of Remote Sensing in Vegetation Studies. https://storymaps.arcgis.com/stories/c0273a886b41446d87114dd8fab88939
↑ Rocha, J., Perdigo, A., Melo, R., & Henriques, C. (2012). Remote Sensing Based Crop Coefficients for Water Management in Agriculture. In Sustainable Development - Authoritative and Leading Edge Content for Environmental Management. InTech. https://doi.org/10.5772/48561
↑ Weiss, M., Jacob, F., & Duveiller, G. (2019). Remote Sensing for agricultural applications: A meta-review. Remote Sensing of Environment.
↑ Shouse, M., Liang, L., & Fei, S. (2013). Identification of understory invasive exotic plants with remote sensing in urban forests. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21, 525–534. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.07.010
↑ Kolarik, N. E., Gaughan, A. E., Stevens, F. R., Pricope, N. G., Woodward, K., Cassidy, L., Salerno, J., & Hartter, J. (2020). A multi-plot assessment of vegetation structure using a micro-unmanned aerial system (UAS) in a semi-arid savanna environment. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 164, 84–96. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.04.011

[1] Chuvieco, E. (2020). Fundamentals of Satellite Remote Sensing: An Environmental Approach, Third Edition (3rd ed.). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9780429506482

[2] Embree, G. (2020). The Role of Remote Sensing in Vegetation Studies. https://storymaps.arcgis.com/stories/c0273a886b41446d87114dd8fab88939

[3] Rocha, J., Perdigo, A., Melo, R., & Henriques, C. (2012). Remote Sensing Based Crop Coefficients for Water Management in Agriculture. In Sustainable Development - Authoritative and Leading Edge Content for Environmental Management. InTech. https://doi.org/10.5772/48561

[4] Weiss, M., Jacob, F., & Duveiller, G. (2019). Remote Sensing for agricultural applications: A meta-review. Remote Sensing of Environment.

[5] Shouse, M., Liang, L., & Fei, S. (2013). Identification of understory invasive exotic plants with remote sensing in urban forests. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21, 525–534. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.07.010

[6] Kolarik, N. E., Gaughan, A. E., Stevens, F. R., Pricope, N. G., Woodward, K., Cassidy, L., Salerno, J., & Hartter, J. (2020). A multi-plot assessment of vegetation structure using a micro-unmanned aerial system (UAS) in a semi-arid savanna environment. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 164, 84–96. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.04.011

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]