Монгол орны Хойд нутгаар зайнаас тандан судлалын аргуудыг ашиглан хаврын улаан буудайг тодорхойлж, ургацын мониторинг хийх
Салбар : Байгалийн шинжлэх ухаан , 1.7 Бусад байгалийн шинжлэх ухаан
Улсын дугаар : 4631
Хамгаалсан он : 2022
Түлхүүр үг : улаан буудай, зайнаас тандан, ургацыг, тооцоолох
Аннотаци
Хүнсний аюулгүй байдал нь Монгол Улсын тогтвортой хөгжлийн нэн тэргүүний зорилт бөгөөд хүнсний үйлдвэрлэлээрээ өөрийгөө хангах түвшинг нэмэгдүүлэх нь Монгол Улсын үндэсний стратегийн нэг юм. Одоогоор Монгол Улс хүнсний гол ургацынхаа (хаврын улаан буудай, төмс, хүнсний ногоо) ихээхэн хэсгийг импортоор авах шаардлагатай байдаг. Эдгээрийн дотроос хаврын буудай нь Монгол Улсын үр тарианы хамгийн чухал бүрэлдэхүүн хэсэг болж байгаа бөгөөд хаврын улаан буудайг хэр үр дүнтэй хянаж, тооцоолж бүс нутаг, улсын хэмжээнд үйлдвэрлэл явуулах нь Монгол Улсын газар тариалангийн бодлого, үр тарианы менежментийг хөгжүүлэх, эдийн засаг, нийгмийг тогтвортой хөгжүүлэхэд нэн чухал асуудал юм. Хаврын буудайн ургацын тооцоололд хаврын улаан буудайн талбай, ургацын хяналтыг багтаадаг бөгөөд хаврын улаан буудайн талбайг эрт, үнэн зөв тодорхойлох, ургацын тооцоолол нь хаврын буудайн ургацыг тооцоолох түлхүүр юм. Энэхүү нийтлэлд бид хаврын улаан буудайг өндөр нарийвчлалтай хиймэл дагуулын мэдээгээр зураглах, хаврын буудайн ургацыг урьдчилан таамаглах загварыг боловсруулахын тулд олон эх сурвалжийн зайнаас тандан судлах өгөгдлийг бүрэн ашигласан. Энэхүү судалгааг хийснээр Монгол орны хойд хэсгийн хаврын буудайн орон зайн тархалтыг 10м нарийвчлалтайгаар зураглаж орон зайн тархалтын нарийн масштабын зураг гаргаж, хаврын буудайн ургацын мониторингийн алсын зайнаас тандан судлах хамгийн тохиромжтой индекс, хаврын буудайн зайнаас тандан судлах тооцооны загварыг гаргаж авсан.
Нэгдүгээрт, энэхүү судалгаа нь Google Earth Engine-д суурилсан, машин сургалтын аргаар Sentinel1 болон Sentinel 2 хиймэл дагуулын мэдээгээр Монголын хойд хэсэгт хаврын улаан буудайг тодорхойлох тогтолцоог бий болгож байна. Хоёрдугаарт, Монгол улсын хойд хэсэгт хаврын улаан буудайг тодорхойлох үр нөлөөг хиймэл дагуулын олон төрлийн ургамлын болон гангийн индексүүдтэй харьцуулж, хамгийн тохиромжтой индексийг тодорхойллоо. Эцэст нь, хаврын улаан буудайн тариалалтын талбайг орон зайн хувьд тодорхойлох оновчтой үеийг тодорхойлсон. Тариалангийн төрлийг тодорхойлох үйл явцад ургамалжилтын сайжруулсан индекс (EVI), хлорофилийн ургамлын индекс (GCVI), ургамлын нормчлогдсон ялгаврын ялзралын индекс (NDSVI), ургамлын нормчлогдсон ялгаврын индекс (NDVI), улаан ирмэг дээр суурилсан ургамлын нормчлогдсон ялгаврын индекс (RENDVI), улаан ирмэг байршлын индекс (REP), богино долгионы хэт улаан туяаны суваг 1 (SWIR1), богино долгионы хэт улаан туяаны суваг 2 (SWIR2), VV ба VH туйлшрал, VH/VV харьцааны индексийг ашиглан газар тариалангийн ангиллын онцлогийг тодорхойлж, рандом форест ангилалын аргыг ашиглан рапс болон хаврын улаан буудайг ялгах гол шинж чанарыг гаргаж авсан. Үүлэрхэг, бороотой цаг агаарын нөхцөл байдлаас үүдэн мэдээлэл дутуу байгаа нь хаврын буудайг тодорхойлох хамгийн том сорилт болдог бөгөөд энэ асуудлыг даван туулахын тулд энэхүү судалгаа нь 5-р сараас 10-р сарын хооронд 10 хоногийн давтамжтай Sentinel 1 болон Sentinel 2 хиймэл дагуулын мэдээний цуваа өгөгдлийг медиан синтез, шугаман шилжилтийн интерполяци, SG шүүлтүүрийг хослуулан ашиглаж, өгөгдлийн дутагдлын асуудлыг үр дүнтэй шийдвэрлэсэн. Энэхүү судалгаанд зөвхөн Sentinel 1 (S1), зөвхөн Sentinel 2 (S2) болон Sentinel 1 ба Sentinel 2 (S1+S2) хиймэл дагуулын хослолыг ашиглан гурван хувилбарт ангиллын нөлөөг харьцуулсан болно. Үр дүнгээс харахад хаврын улаан буудайг таних нарийвчлал нь бүх гурван хувилбарт хугацааны цувааны урт нэмэгдэхийн хэрээр нэмэгдэж, ургацын ангилалын нарийвчлал хамгийн хурдацтай сайжирсан нь 210 (7-р сарын сүүл) өдрөөс 260 дахь өдөр (9-р сарын дунд) хүртэл ажиглагдсан. 260 дахь өдрийн дараа хаврын улаан буудайг таних нарийвчлал тогтвортой хэвээр байсан бөгөөд цаг хугацааны цуваа нэмэгдэх тусам нэмэгдэхээ больсон. Мөн хаврын буудайг зөвхөн S2 ашиглан тодорхойлох нь зөвхөн S1, S1+S2 хослолыг ашиглахаас илүү сайн байсан ба S2 өгөгдлийг ашиглан 150 хоног (5-р сарын 11)-ээс 260 хоног (9-р сарын 18) хүртэлх үр тарианы төрлийн зураглалыг ашигласан байна. Хаврын улаан буудай, рапсын ангиллын ерөнхий нарийвчлал (OA) болон Каппа коэффициент
0.93 ба
0.78 байсан. Энэхүү судалгааны үр дүн нь Монголын хойд хэсэгт 10 м орон зайн нарийвчлалтай газар тариалангийн төрлийн газрын зургийн цоорхойг нөхөж байна.
Энэ судалгаанд 6, 7, 8-р сарын NDWI, VSDI, NDVI алсын зайнаас тандан судлах индексүүд дээр үндэслэн хаврын буудайн ургацын урьдчилсан таамаглалд зориулсан 6 регрессийн загварыг хийсэн. Бидний үр дүнгээс үзэхэд 6-р сарын 3-р 10 хоногийн VSDI, 6-р сарын дундаж NDWI, 7-р сарын 1-р 10 хоногийн NDVI-г ашиглан хийсэн регрессийн загвар нь хамгийн өндөр хамааралтай R^2=
0.55 байсан бөгөөд ургацыг илүү сайн таамаглаж байна. Ургацын утга нь 410 кг/га-аас 480 кг/га хооронд хэлбэлзэж, дундаж үнэмлэхүй алдаа (MAE) 3,3-аас 3,8 хооронд хэлбэлзэж, (d) индексийн утга нь 0,74-0,84 хооронд хэлбэлзэж байна. Бидний үр дүнгээс харахад хаврын улаан буудайн ургацыг урьдчилан таамаглахад хамгийн тохиромжтой үе нь 6-р сарын сүүл, 7-р сарын эхэн үе байдаг бөгөөд энэ нь регрессийн загварыг ашиглан ургац хураалтаас хоёр сарын өмнө хаврын буудайн ургацын үнэн зөв таамаглалд хүрэх боломжтой гэсэн үг юм.
Энэхүү судалгааны ажлын шинэлэг зүйл нь Монгол Улсын хойд хэсэгт хаврын улаан буудайг тодорхойлох оновчтой өндөр нарийвчлалтай хиймэл дагуулын зургийн хослол, хамгийн сайн ангиллын цаг хугацааг тодорхойлох; цаг уурын гурван индекс, хөрсний чийгийн гурван өөр гүн, хуурайшилтын есөн үзүүлэлт ба хаврын буудайн ургацын хоорондын дотоод хамаарлыг тооцоолж, Монгол орны хаврын буудайн ургацын орон зайн тархалтыг тодорхойлох боломжтой зайнаас тандан судлах оновчтой индексийн хослолыг илрүүлэх явдал юм. Энэхүү судалгааны үр дүн нь Монгол Улсын хаврын улаан буудайн ургацын урьдчилсан таамаглалд эерэг жишиг утгыг өгч чадна.
Зохиогч
Боловсролын доктор(PhD)
Бүтээлийн тоо : 3
Ишлэгдсэн тоо : 0
