Оценка проявления засух на почвах сельскохозяйственных земель Белорусского Поозерья с использованием температурно-влажностных и вегетационных индексов по данным дистанционного зондирования Земли

В статье исследуются возможности определения влажности почвы на территории Белорусского Поозерья на основе микроволнового и мультиспектрального оптического зондирования Земли. Предлагается способ определения влажности почвы, основанный на дополнении результатов микроволнового зондирования Земли оценками суточных вариаций температуры подстилающей поверхности, измеряемой спутниковыми радиометрами в окне прозрачности атмосферы 10–12 мкм, и получении калибровочного уравнения на основе реанализа ERA5-Land. Предложенный способ реализован для Белорусского Поозерья на базе платформы облачных вычислений Google Earth Engine. Показано, что сопоставление текущих оценок влажности почвы, вегетационного индекса и температуры подстилающей поверхности с их минимальными и максимальными значениями для заданного времени года позволяет оценивать интенсивность засухи, ее пространственное распределение и влияние на состояние посевов. Проанализированы многолетние изменения индекса здоровья растений (VHI), рассчитываемого по нормированным значениям вегетационного индекса NDVI и температуры подстилающей поверхности, для различных месяцев вегетационного периода. Показано, что более раннее наступление вегетационного периода улучшает состояние сельскохозяйственных растений в мае, однако в последующие месяцы условия вегетации ухудшаются. В июне на всей территории Витебской области, а в июле и августе в восточной части области возрастают риски температурного и водного стресса у растений, связанные с более частым образованием мощных блокирующих антициклонов. Выявленные в работе геопространственные особенности влияния изменений климата на состояние сельскохозяйственных растений необходимо учитывать для более эффективного использования нового агроклиматического потенциала Белорусского Поозерья.

1. Признаки аридизации климата и их экосистемные проявления на территории Беларуси / В. Ф. Логинов, С. А. Лысенко, В. С. Хомич [и др.] // Известия РАН. Серия географическая. – 2021. – Т. 85, № 4. – С. 515–527.

2. Лысенко, С. А. Влияние изменений климата на биопродуктивность наземных экосистем в Белорусско-Украинском Полесье / С. А. Лысенко, В. Ф. Логинов, П. О. Зайко // Метеорология и гидрология. – 2022. – Т. 47, № 1. – С. 59–71.

3. Лысенко, С. А. Численное моделирование микроклимата повторно заболачиваемых земель Белорусского Полесья / С. А. Лысенко // Доклады НАН Беларуси. – 2024. – Т. 68, № 3. – С. 238–246.

4. Лысенко, С. А. Оценки современных изменений биоклиматических параметров почвенно-растительного покрова Гомельской области / С. А. Лысенко, М. А. Хитриков // Природные ресурсы. – 2024. – № 2. – С. 17–29.

5. Логинов, В. Ф. Изменение климата Беларуси: причины, последствия, возможности регулирования / В. Ф. Логинов, С. А. Лысенко, В. И. Мельник. – Изд. 2-е. – Минск : Энциклопедикс, 2020. – 264 с.

6. Lysenko, S. A. Scenario forecasts of the climate change in Belarus based on regionally adapted ensembles of CMIP6 climate models / S. A. Lysenko // Russian Meteorology and Hydrology. – 2025. – Vol. 50. – P. 584–595.

7. Hanes, J. M. Biophysical applications of satellite remote sensing / J. M. Hanes, X. Zhang, W. Ni-Meister. – Berlin, Heidelberg : Springer, 2014. – 230 p.

8. Tang, H. Quantitative remote sensing in thermal infrared / H. Tang, Z. Li. – Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag, 2014. – 281 p.

9. Contribution of Land Surface Temperature (TCI) to Vegetation Health Index: A comparative study using clear sky and all-weather climate data records / V. Bento, I. F. Trigo, C. Gouveia, C. C. Dacamara // Remote Sensing. – 2018. – Vol. 10, № 9. – P. 13–24.

10. Holzman, M. E. Subsurface soil moisture estimation by VI-LST method / M. E. Holzman, R. Rivas, M. Bayala // IEEE Geoscience and remote sensing letters. – 2014. – Vol. 11, № 11. – P. 1951–1955.

11. Use of NDVI and land surface temperature for drought assessment: Merits and limitations / A. Karnieli, N. Agam, R. Pinker [et al.] // Journal of Climate. – 2010. – Vol. 23, № 3. – P. 618–633.

12. Soil moisture estimation with microwave remote sensing: a systematic review and meta-analysis / N. Xu, A. Daccache, A. Ahmadi [et al.] // International Journal of Digital Earth. – 2025. – Vol. 18, № 1. – P. 1–27.

13. Soil moisture retrieval techniques using satellite remote sensing / A. K. Kasaragod, R. Setia, D. K. Pandey [et al.] // Geospatial Technologies for Crops and Soils / T. Mitran, R. S. Meena, A. Chakraborty (eds). – Singapore : Springer, 2020. – P. 357–385.

14. An inclusive approach to crop soil moisture estimation: Leveraging satellite thermal infrared bands and vegetation indices on Google Earth engine / F. Imtiaz, A. A. Farooque, G. S. Randhawa [et al.] // Agricultural Water Management. – 2024. – Vol. 306, № 6.

15. Li, S. Regional soil moisture estimation leveraging multi-source data fusion and automated machine learning / S. Li, P. Zhu, N. Song, C. Li, J. Wang // Remote Sensing. – 2025. – Vol. 17. – P. 837.

16. Soil moisture estimates at 1 km resolution making a synergistic use of sentinel data / R. Madelon, N. J. Rodriguez-Fernandez, H. H. Bazzi [et al.] // Hydrology and Earth System Sciences. – 2023. – Vol. 27, № 6. – P. 1221–1242.

17. Клещенко, А. Д. Оценка возможности использования спутниковой информации для мониторинга засух на территории южных регионов России / А. Д. Клещенко, О. В. Савицкая // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. – 2024. – № 3 (393). – С. 142–157.

18. Kogan, F. N. Remote sensing of weather impacts on vegetation in non-homogeneous areas / F. N. Kogan // International Journal of Remote Sensing. – 1990. – Vol. 11, № 8. – P. 1405–1419.

19. Kogan, F. N. Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection / F.N. Kogan // Advances in Space Research. – 1995. – Vol. 15, № 11. – P. 91–100.

20. Kogan, F. N. World droughts in the new millennium from AVHRR-based vegetation health indices / F.N. Kogan // EOS Transactions of the American Geophysical Union. – 2002. – Vol. 83, № 48. – P. 557–563.

21. An improved global vegetation health index dataset in detecting vegetation drought / J. Zeng, T. Zhou, Y. Qu [et al.] // Scientific Data. – 2023. – Vol. 10, iss. 1. – P. 338.

22. Jackson, T. J. Vegetation effects on the microwave emission from soils / T. J. Jackson, T. J. Schmugge // Remote Sensing of Environment. – 1991. – Vol. 36. – P. 203–212.

23. SMAP handbook – soil moisture active passive: Mapping soil moisture and freeze/thaw from space / D. Entekhabi, S. Yueh, P. OʹNeill [et al.] ; SMAP Project, Jet Propulsion Laboratory. – Pasadena, CA, 2014. – 211 p.