Засуха – аномальное климатическое явление, которое случается не каждый год. Одним из преимуществ ASIS является длина и пространственное разрешение набора данных ASIS. Он содержит растровые изображения за 40 лет (с 1984 года по настоящее время) с пространственным разрешением 1 километр, каждый пиксель в 1 километр содержит долговременную память об экстремальной засухе, перенесенной в течение 40 лет. Большая продолжительность и разрешение набора данных позволяют установить более полный и точный базовый набор данных, который имеет основополагающее значение для выполнения анализа. Другие системы дистанционного зондирования могут иметь данные с более высоким разрешением, но временной охват может не охватывать период до 1984 года.

Другим преимуществом является то, что ASIS вводит коэффициенты культур в процессе калибровки, что означает, что учитывается чувствительность культуры к водному стрессу во время каждой фенологической фазы.

Последнее – это устойчивость ASIS. Для поддержки деятельности ФАО по мониторингу продовольственной безопасности и раннему предупреждению (главным образом в рамках GIEWS) с 2012 года ФАО вместе с другими партнерами оказывает мощную техническую поддержку ежедневной работе ASIS, как архивные так и данные в режиме реального времени, используемые страновым ASIS распространяются бесплатно каждые 10 дней.

Сезонные индикаторы предназначены для того, чтобы можно было легко определить площади возделываемых земель с высокой вероятностью водного стресса (засухи). Они объединяют внесезонные показатели (растительность и температура поверхности земли) с информацией о площадях под посевами и циклах выращивания сельскохозяйственных культур, полученной из исторических данных. Таким образом, местоположение культуры, фенологическая фаза культуры (сроки посева и продолжительность цикла выращивания и т. д.) и чувствительность каждой фенологической фазы к водному стрессу являются важными исходными данными в процессе калибровки сезонных показателей. Например, при калибровке исключается площадь, на которой не растет урожай (не является пастбищем); определенные районы помечаются как «межсезонье», если период, наблюдаемый на этом участке, не входит в циклы выращивания сельскохозяйственных культур; для злаков наиболее чувствительными являются фазы цветения и налива зерна. Окончательные результаты подчеркивают аномальный рост растительности и потенциальную засуху в зонах посевов в течение вегетационного периода.

Все эти показатели начинаются с расчета cредневзвешенное VHI. Средневзвешенное VHI представляет собой среднее значение значений VHI за декады в течение вегетационного периода сельскохозяйственных культур (от начала до последней декады анализа), взвешенное с помощью коэффициентов урожая (Kc), присвоенных значениям VHI в декадах, соответствующих началу сезона (SOS), Максимум сезона (MOS) и Конец сезона (EOS). Коэффициент культуры применяется с целью отражения чувствительности культуры к воде на разных стадиях фенологии.

На основе среднего VHI рассчитываются два сезонных показателя: сельскохозяйственный стресс-индекс (ASI) и Интенсивность засухи.

Пиксель, помеченный как культура землепользования/площадь под посевами, со средним значением VHI ниже 0,35, определяется как показатель засухи. Индекс сельскохозяйственного стресса (ASI) относится к процентной доле пахотных земель, пострадавших от засухи. Он отражает как временные, так и пространственные масштабы засух. В Global ASIS единицей пространственного анализа является уровень 2 GAUL (уровень 0: национальный уровень, уровень 1: наднациональный уровень/уровень провинции). Чтобы облегчить быструю интерпретацию результатов аналитиками, каждая административная область затем классифицируется в соответствии с ее процентной долей затронутой области.

Индикатор интенсивности засухи классифицирует Средневзвешенное VHI, агрегированные по регионам GAUL 2, по четырем уровням: экстремальный, сильный, умеренный или незначительный. Район со Средневзвешенное VHI выше 42% считается без водного стресса.

Фенология сельскохозяйственных культур определяет стадии физиологического развития роста сельскохозяйственных культур от посадки до сбора урожая. Мониторинг роста сельскохозяйственных культур и оценка урожайности требуют точной информации о фенологии сельскохозяйственных культур в течение вегетационного периода. Потребление воды посевами различно на разных стадиях выращивания. Водный стресс на разных стадиях роста сельскохозяйственных культур может по-разному влиять на урожайность. Разные культуры также имеют различную потребность в воде. Коэффициент культуры (kc) вводится для отражения различий/чувствительности потребности в воде на разных стадиях развития посевов и для разных типов культур. В ASIS используются коэффициенты культур (умножаемые на VHI по стадиям выращивания) для определения чувствительности модели.

При установлении базового набора данных для анализа аномалий простой подход заключается в создании базового уровня на основе среднего значения прошлых значений. Этот базовый набор данных может быть не очень стабильным, если длина данных не велика, а также сравнение между местоположениями может не иметь смысла, поскольку характер земного покрова различается в разных местах. Например, среднее значение временного ряда NDVI для области тропических лесов Амазонки всегда будет выше, чем для пастбищ в регионе Сахеля. VCI, TCI и VHI используют более сложный подход. Максимальные и минимальные значения временного ряда NDVI используются для расчета индексов (см. таблицу в вопросе 6). Индекс выражается числовым значением в диапазоне от 0 до 1. Таким образом, значение индекса в любом месте и в любой временной шкале является постоянным, независимо от характера земного покрова в этом месте. Это делает возможным перекрестное сравнение местоположения и/или перекрестного времени. Конечно, если статус растительного покрова территории меняется с течением времени, например, если вырубить лес и посадить кукурузу, может появиться ошибка расчетов. Так как максимальные и минимальные значения NDVI пашни и леса различаются.

В ASIS NDVI, VCI и VHI называются «внесезонными индикаторами», которые просто указывают на биомассу, производимую растительностью напочвенного покрова. При построении этих показателей не учитываются фенология культур и тип культур. В ASIS все внесезонные показатели рассчитываются двумя способами: десятилетним и месячным.

NDVI (нормализованный разностный индекс растительности)
Классический вегетационный индекс. NDVI измеряет озеленение напочвенного покрова и используется в качестве косвенного показателя плотности и здоровья растительности.	Применение Только для получения базового понимания ситуации с поверхностной биомассой/растительностью.

Аномалия NDVI
Аномалия NDVI указывает на изменение в текущем периоде мониторинга, в случае ASIS, каждые 10 дней, к среднему многолетнему значению, где положительное значение (например, 20 процентов) будет означать улучшенное состояние растительности по сравнению со средним значением, в то время как отрицательное значение (например, -40 процентов) указывает на относительно плохое состояние растительности.	Применение Чтобы понять аномалию растительности, это простое указание на то, в какой области ситуация с биомассой ниже нормы. Используйте только тогда, когда другие индексы (VCI, VHI и т. д.) недоступны/не могут быть рассчитаны.

VCI (индекс состояния растительности)

VCI оценивает текущее состояние растительности по сравнению с историческими тенденциями. VCI связывает текущий десятилетний нормализованный индекс различий растительности (NDVI) с его долгосрочными минимумом и максимумом, нормализованным по историческому диапазону значений NDVI для того же десятилетия. VCI предназначен для отделения компонента NDVI, связанного с погодой, от экологического элемента.

Применение VCI можно использовать, чтобы увидеть, где биомасса подвержена стрессу, однако иногда показатель может быть завышен в некоторых областях.

VHI (Индекс здоровья растительности)
VHI иллюстрирует серьезность засухи на основе состояния растительности и влияния температуры на состояние растений. Он создан для коррекции завышенного значения VCI на пораженной области. Это составной индекс, который сочетает в себе как индекс состояния растительности (VCI), так и индекс температурного состояния.	Применение Это элементарный показатель, используемый для расчета сезонных показателей ASIS (ASI, интенсивность засухи). В ASIS компонентам VHI (VCI и TCI) при расчете индекса присваивается равный вес (w=0,5).

От 1 километра до 250 метров, да, это возможно, но необходимо уточнить некоторые детали. Что нам нужно сделать, так это какое-то калибровочное исследование между показателями или экстраполировать максимальные и минимальные значения на новый показатель, предполагая, что эти максимальные и минимальные значения будут использоваться в качестве базового набора данных для нового показателя. Конечно, могут быть ошибки.

От 1 километра до 40 метра скорее всего нет. Между этими совершенно разными разрешениями будет слишком много расхождений и ошибок.

Карта пахотных земель, используемая в Global ASIS, представляет собой GLC-Share, подготовленную ФАО: https://data.apps.fao.org/map/catalog/srv/eng/catalog.search#/metadata/ba4526fd-cdbf-4028-a1bd-5a559c4bff38 слой пахотных земель GLC-Share относится к обобщенным культурам, которые объединяют десять различных типов основных культур (пшеница, рис, кукуруза, ячмень и т. д.). В ASIS на уровне страны можно ввести карты возделываемых земель для конкретных культур.

Нет. Площадь под посевами, используемая в Глобальном ASIS, извлекается из GLC-Share, статической карты земного покрова. Это не отражает фактические схемы посевов. До сих пор ни одна из систем сельскохозяйственного мониторинга в глобальном масштабе не использует динамическую площадь под посевами, поскольку ее внедрение очень дорого. Тем не менее, мы ожидаем, что это может быть решено в будущем.

Нет. В ASIS изменение сезонов основано на долгосрочных средних значениях фенологии растительности для каждого пикселя, полученных из долгосрочных средних значений изображений NDVI, полученных от SPOT Vegetation. Это упрощение подразумевает, что фенология посевов/пастбищ статична, и, следовательно, вегетационные периоды развиваются с постоянной скоростью каждый год. Карту прогресса сезона можно использовать в качестве «прокси» для понимания общей картины фенологии урожая.

Обычно существует специальная маска/карта, предназначенная для обозначения больших водоемов. Эта карта маскируется/исключается при расчете индикаторов ASIS. Пиксели, представляющие водные объекты, отмечены цветом, отличным от всех других цветов, отображаемых в легенде карты. (В ASIS цвет водоема такой же, как и фон карты: белый). Если пиксель внутри больших водоемов помечен цветом, таким же, как и другие цвета, показанные в легенде, пользователи могут связаться с [email protected] и обсудить проблему более подробно.

Определенно да. Краеугольным камнем индикатора ASIS является индекс здоровья растительности (VHI). Индексы, основанные на растительности, более точно описывают условия выращивания сельскохозяйственных культур и отражают воздействие технических средств/вмешательств, осуществляемых на этапах выращивания сельскохозяйственных культур, таких как применение пестицидов, удобрений и орошение в периоды нехватки воды. Мы протестировали ASIS во Вьетнаме, где он определил возникновение сельскохозяйственных засух из-за нехватки воды в водохранилищах в годы Эль-Ниньо.

Основным ограничением ASIS, как и других систем, основанных на вегетативных индексах, является качество спутниковых изображений, на которое влияют облака. Спутниковый датчик не может правильно получить информацию о наземной растительности в областях, закрытых облаками. Хотя очистка данных выполняется позже, в некоторых районах, таких как высокогорье, большую часть года очистка будет затруднена, а в данных могут появиться ошибки. Это ограничение может быть дополнено использованием модели водного баланса с хорошим разрешением. Другое ограничение заключается в том, что ASIS использует статическое покрытие посевами, которое не отражает фактическую структуру урожая в сезон. Применение динамического покрытия посевами в глобальном масштабе очень сложно и требует ресурсов. До сих пор не существует глобальной системы сельскохозяйственного мониторинга, использующей динамическое покрытие посевами. Технология дронов может использоваться локально, чтобы помочь проверить и исправить несоответствие и устранить помехи, возникающие в определенном масштабе.

Причина внедрения ASIS на уровне страны заключается в том, что ФАО признала, что некоторые гипотезы и данные, используемые в глобальной ASIS, неприменимы на уровне страны. Основное различие между глобальной и страновой ASIS заключается в том, что ASIS для страны обладает большей гибкостью при настройке основных входных параметров на местном уровне без изменения основной методологии/алгоритма. Глобальный ASIS предоставляет архив необработанных спутниковых снимков в ASIS на уровне страны при настройке системы в стране, а также оперативные снимки каждые десять дней. Несколько отличий приведены ниже:

	Глобальная ASIS	ASIS на уровне страны
Площадь под посевами	ФАО GLC-Share, интегрированная площадь под посевами, включающая десять основных культур.	Возможно введение любой культуры, включая многолетние, такие как сахарный тростник, кофе, пастбища и т. д.). Источник: самое последнее исследование землепользования, проведенное в стране.
Фенология посевов	Смоделирована, основана на многолетнем наборе спутниковых изображений SPOT-Vegetation (1999–2011 гг.). Охватывает только два сезона в году.	Полевой показатель. Даты начала (SOS) и окончания сезона (EOS) определяются на местах по административным единицам. Даты зависят от культуры и относятся к обычному времени, которое большинство фермеров использовало для посадки, и продолжительности сельскохозяйственного цикла, используемого в каждой административной единице. Такой подход позволяет анализировать более двух сезонов урожая в год.
Коэффициент веса и урожая (kc) применяется при расчете индексовs	Фиксированный	Может регулироваться в зависимости от типа культуры
Пространственная гранулярность для сезонных индикаторов	Уровень глобальной административной единицы (GAUL) уровень 2 (уровень округа)	Единица анализа может быть более детальной, например, административный уровень 3, уровень 4 и т. д., при условии, что доступна информация о фенологии сельскохозяйственных культур на том же уровне, а площадь единицы анализа превышает 1 km2.

Пожалуйста, посмотрите это короткое видео для ознакомления.

Посмотрите это 1-минутное демонстрационное видео:

Демонстрация и объяснение в данном коротком видео!

Очень просто! На сайте ФАО Рука об Руку: Очень просто! На сайте ФАО Рука об Рукуhttps://data.apps.fao.org/, найдите файл в формате CSV на веб-сайте ASIS. Посмотрите это минутное видео и попробуйте сами!

Доступ к наборам растровых (геопривязанных) данных ASIS можно получить различными способами: либо через геопространственные платформы, такие как FAO Hand in Hand Geospatial Platform, Google Earth Engine, ESRI Living Atlas, либо вы можете получить доступ к наборам данных через службу веб-карт (WMS) ФАО. Подробности см. на странице Доступ к данным на этом веб-сайте.

ФАО предоставляет техническую поддержку для доступа к данным (файлам в растровом формате), но не для их дальнейшей обработки. Однако большинство программных обеспечений для обработки ГИС/спутниковых изображений и платформы Geospatial предоставляют подробную документацию и руководства пользователя, к которым вы можете обратиться. Возможно, полезно будет пройти курс, посвященный обработке/анализу растровых изображений. Некоторые сообщества ГИС/дистанционного зондирования также могут быть полезными.

Некоторые удобные и бесплатные программы:
      - QGIS (https://www.qgis.org/en/site/)
      - Python (https://www.python.org/))
      - GDAL (https://gdal.org/)
      - SPIRITS (https://ec.europa.eu/jrc/en/scientific-tool/spirits-software-processing-and-interpreting-remote-sensing-image-time-series)

Некоторые бесплатные курсы электронного обучения ФАО, посвященные основным операциям с растрами для раннего предупреждения:
      - Remotely Sensed Information for Crop Monitoring and Food Security - Techniques and methods for arid and semi-arid areas: (https://elearning.fao.org/course/view.php?id=155)
      - Hyper-temporal remote sensing to support agricultural monitoring: (https://elearning.fao.org/course/view.php?id=330)

Размер файла растрового изображения довольно большой. Один растровый слой для сезонных индикаторов, таких как ASI, интенсивность засухи, составляет около 50 мегабайт; для несезонных индикаторов, таких как VCI, VHI - размер составляет около 350 мегабайт. Убедитесь, что у вас хорошее интернет-соединение. Также убедитесь, что вы используете надлежащее программное обеспечение ГИС/геопространственную платформу, которая может работать с растровыми изображениями (см. вопрос 6).

Как и в Google Map, вы можете использовать функцию интерактивного масштабирования, предоставляемую геопространственной платформой (например, Рука об Руку, Living Atlas), чтобы изучить регион.
Все наборы растровых данных ASIS имеют глобальное расширение. Продвинутый пользователь может использовать функцию обрезки, предоставляемую программным обеспечением/платформой для обработки растровых изображений, для управления файлами посредством программирования.

Из-за ограничений авторского права ФАО не может распространять эти данные.

Да.
Данные декады: обновляются примерно через 4–5 дня после окончания декады.

Ежемесячные данные: обновляются примерно 5-го числа каждого месяца с данными за предыдущий месяц.

Примечание. Наборы растровых данных VCI/VHI за десятилетие/месяц будут обновляться в ближайшие 5 декад (улучшать точность данных, удалять облачные пиксели и т. д.).

Годовые сводные данные: Примерно 5 июля предыдущего сельскохозяйственного года.

Глобальный ASIS охватывает два сезона. Выявление фенологии сельскохозяйственных культур для всех регионов мира можно растянуть от 12 месяцев до интересующего года до 12 месяцев после интересующего года. Согласно долгосрочному профилю NDVI, июнь года, следующего за интересующим, является концом сезона для всех регионов. .

Правительства/учреждения, создающие ASIS на страновом уровне.
Программное обеспечение для обработки данных ASIS, а также спутниковые снимки, используемые этим программным обеспечением, предоставляются ФАО правительствам/институтам бесплатно. ФАО также предоставляет правительству/институтам техническую поддержку по первоначальной настройке системы и обучению, обычно в рамках проекта ПТС. Дополнительную информацию можно найти здесь: https://www.fao.org/giews/earthobservation/asistool.jsp?lang=ru