Бидний тухай
Багш ажилтан
While traditional Earth observation satellites primarily capture images directly from overhead, advancements in technology now allow modern satellites to adjust their observation angles. The Gobi grasslands, characterized by limited plant diversity, sparse vegetation, or a low leaf area index, often appear as barren deserts in conventional satellite imagery. Despite this, the Gobi is renowned as one of the world's most iconic deserts, hosting a complete ecosystem with unique natural formations that support a range of biodiversity, including rare and endangered species. The landscape reveals a stark contrast: from particular perspectives, the valley radiates lush greenery, while from others, it unveils a predominantly sandy facade. This study aims to explore how the spectral reflectance of the Gobi Desert with observation angles and sunlight illumination, utilizing ground-level measurements and satellite data. Fieldwork was conducted on August 27, 2023, in the Shiveegov sum region of Govsumber province, at coordinates 46.05836N, 108.66189E, between 10:00 and 13:00, at hourly intervals. Measurements were taken using a Liquid Crystal Tunable Filter (LCTF) camera and a Handheld spectroradiometer at 20°, 40°, and 60° relative to the vertical axis, totaling 47 observations. The findings indicate that as the observation angle (zenith) increased, reflectance values decreased in the red light wavelength but increased in the infrared spectrum. Each pixel captured by the LCTF camera contains spectral data for the imaged area, offering a comprehensive two-dimensional correlation and streamlining the data analysis process. Images captured at nadir angles predominantly reflected the spectral characteristics of sand, while those taken at oblique angles more closely resembled vegetation spectra. Notably, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values varied significantly, showing a 65.9% increase at a 60° angle compared to a nadir perspective. The results suggest that oblique imaging in the Gobi steppe can yield richer biological surface data. Incorporating satellite observations, ground-level measurements, and joint analyses of the Gobi's grassland vegetation enhances precision and provides vital, timely insights for ecosystem evaluations.
Навчны пигментийн агууламжийг cпектрометрийн хэмжилтийн үр дүн дээр тодорхойлж, тооцоолох нь хөдөө аж ахуйн менежментийг сайжруулах ач холбогдолтой. Үзэгдэх болон хэт улаан гэрлийн муж дахь спектрийн өгөгдөл дээр тулгуурлан ургамлын эрүүл мэнд, өвчин эмгэг, стрессийг тогтоох, биохимийн болон пигментийн агууламжийг тодорхойлох боломжтой. Хлорофилл a+b, каротеноидын агууламж, хөндлөн огтлолын усны зузаан, хуурай бодис, бор пигментийн агууламж, бүтцийн параметр, навчны талбайн индекс зэрэгт үндэслэн ургамлын спектрт ойлтын хэлбэрийг урьдчилан таамаглах боломжтой загварууд байдаг (PROSPECT). Нөгөө талаас хэрэв навчны спектрийн өгөгдөл байвал математик оновчлол, тусгай алгоритм ашиглан дээрх дурдсан параметрүүдийг тодорхойлох боломжтой. Энэ ажлаар навч дээр ойсон гэрлийн спектрийн өгөгдөл дээр тулгуурлан пигментийн агууламжийг тодорхойлох математик загвар, код бичиж баталгаажуулах үндсэн зорилготой ба 410-940 нм хүртэл 18-н өөр сувагт гэрлийн ойлтын спектрт эрчмийг бүртгэдэг багаж зохион бүтээн төрөл бүрийн ургамлын спектрийн мэдээллийн санг бий болгох дэд зорилготой. Бид МАТЛАБ программ ашиглан “Script” хэлээр код бичсэн. Загварын оролтын пигментийн параметрүүдийг концентрацаас хамааруулан симуляци хийхэд үзэгдэх гэрлийн мужид пигментийн концентрац нэмэгдэхэд ойлт буурч байсан. Түүнчлэн хэмжилтийн ойлтын спектрээс нь пигментийн концентрацийг олох алгоритм бичив. Энэ алгоритмыг ашиглан Populus tremuloides, Euphorbia esula зүйлийн ургамлын навчны хэмжилтийн спектрийн өгөгдлөөс пигментийн агууламжийг тус бүр тодорхойлсон.
Навчны пигментийн агууламжийг cпектрометрийн хэмжилтийн үр дүн дээр тодорхойлж, тооцоолох нь хөдөө аж ахуйд хлорофилийн менежментийг сайжруулах түлхүүр юм. Үзэгдэх болон хэт улаан гэрлийн муж дахь спектрийн өгөгдөл дээр ургамлын эрүүл мэнд, өвчин эмгэг, стрессийг тогтоох, биохимийн агууламж, мөн навч доторх фигментийн концентрацийг тодорхойлох боломж бий. Хлорофилл a+b, каротиноид агууламж, хөндлөн огтлолын усны зузаан, хуурай бодис, бор пигментийн агууламж, бүтцийн параметр, навчны талбайн индекс зэрэгт үндэслэн ургамлын спектрт ойлтын хэлбэрийг урьдчилан таамаглах боломжтой загварууд байдаг (Жишээ нь: “PROSPECT”). Нөгөө талаас хэрэв навчны спектрийн өгөгдөл байвал математик оновчлол, тусгай алгоритм ашиглан дээрх дурьдсан параметруудыг тодорхойлох боломжтой. Энэ ажлаар навч дээр ойсон гэрлийн спектр дээр тулгуурлан пигментийн агууламжийг тогтоох математик загвар, машин код бичиж баталгаажуулах үндсэн зорилготой ба 410-940 нм хүртэл 18-н өөр сувагт гэрлийн ойлтын спектрт эрчмийг бүртгэдэг багаж зохион бүтээн төрөл бүрийн ургамлын спектрийн мэдээллийг санг бий болгох дэд зорилготой. “MATLAB” програм ашиглан “Script” хэлээр код бичсэн. Загварын оролтын пигментийн параметрүүдийг концентрацаас хамааруулан симуляци хийхэд үзэгдэх гэрлийн мужид пигментийн концентрац нэмэгдэхэд ойлт буурч байсан. Түүнчлэн хэмжилтийн ойлтын спектрээс нь пигментийн концентрацийг олох алгоритм бичив. Энэ алгоритмийг ашиглан Populus tremuloides зүйлийн модны навчны хэмжилтийн спектрийн датанаас пигментийн агууламжийг тодорхойлоход хлорофил 5 µг/см2, каротенойд 6 µг/см2, антоцианин 0 µг/см2 байсан. Оновчлол ашиглан хамгийн тохирох пигментийн концентрацад харгалзах спектрийг олох алгоритмийг бичсэн.
