УДК: 535.3

Контроль атмосферных загрязнителей методом обратного рассеяния

Захаров В.П., Тимченко Е.В., Тимченко П.Е., Макурина О.Н., Золотухина А.Д., Алембеков С.В.

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Захаров В.П., Тимченко Е.В., Тимченко П.Е., Макурина О.Н., Золотухина А.Д., Алембеков С.В. Контроль атмосферных загрязнителей методом обратного рассеяния // Оптический журнал. 2011. Т. 78. № 9. С. 62–68.

Zakharov V.P., Timchenko E.V., Timchenko P.E., Makurina O.N., Zolotukhina A.D., Alembekov S.V. Monitoring atmospheric contaminants by a backscattering method [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2011. V. 78. № 9. P. 62–68.

Ссылка на англоязычную версию:

V. P. Zakharov, O. N. Makurina, E. V. Timchenko, P. E. Timchenko, A. D. Zolotukhina, and S. V. Alembekov, "Monitoring atmospheric contaminants by a backscattering method," Journal of Optical Technology. 78(9), 608-612 (2011). https://doi.org/10.1364/JOT.78.000608

Аннотация:

Представлены статистические результаты исследований спектральных характеристик древесных культур города Самары. Метод дифференциального обратного рассеяния использовался как основной метод контроля оптических характеристик растений. Все исследования проводились в одно и то же время суток на протяжении пяти месяцев вегетации зеленых листьев березы с мая по октябрь. В ходе исследования дополнительно контролировалось содержание основных пигментов в листьях древесных культур с помощью флуоресцентного анализа и биохимического метода Брагинского. Экспериментально показана корреляция данных биохимического анализа растений с данными, полученными оптическими методами, что подтверждает адекватность применения метода дифференциального обратного рассеяния для идентификации районов города по экологической значимости.

Ключевые слова:

флуоресценция, метод обратного рассеяния, оптические коэффициенты, экологический мониторинг, растительная ткань

Благодарность:

Работа выполнена при поддержке Федеральной целевой программы “Научные и научно-педагогические кадры инновационной России” (2009–2013 гг.), выполняемой в рамках мероприятия 1.3.1. “Проведение научных исследований молодыми учеными – кандидатами наук”.

Коды OCIS: 300.0300, 290.0290

Список источников:

1. Rouse J.W., Haas R.W., Schell J.A., Deering D.W., Harlan J.C. Monitoring the vernal advancements and retrogradation of natural vegetation // NASA/GSFC Final Report. 1974. P. 1–137.
2. Huete A.R. A soil adjusted vegetation index (SAVI) // Remote Sens. Environ. 1988. V. 25. P. 295–309.
3. Huete A.R., Liu H.Q., Batchily K., van Leeuwen W. A comparison of vegetation indices global set of TM images for EOS-MODIS // Remote Sens. Environ. 1997. № 59. P. 440–451.
4. Gitelson A.A., Gritz Y., Merzlyak M.N. Relationships between leaf chlorophyll content and spectral reflectance and algorithms for non-destructive chlorophyll assessment in higher plant leaves // J. of plant physiology. 2003. № 160(3). P. 271–282.
5. Мерзляк М.Н. Спектры отражения листьев и плодов при нормальном развитии, старении и стрессе // Физиология растений. 1997. Т. 44. № 5. С. 707–716.
6. Марчук Г.И., Кондратьев К.Я., Козодеров В.В., Хворостьянов В.И. Облака и климат. Л.: Гидрометеоиздат, 1986.
7. Козодеров В.В. Особенности реализации моделей оценки фитомассы растительности по наблюдениям из космоса // Исследование Земли из космоса. 2006. № 2. С. 79–88.
8. Головко В.А. Современные технологии устранения влияния атмосферы на многоспектральные измерения высокого пространственного разрешения из космоса // Исследование Земли из космоса. 2006. № 2. С. 11–23.
9. Козодеров В.В., Кондранин Т.В., Косолапов В.С. Восстановление объема фитомассы и других параметров состояния почвенно-растительного покрова по результатам обработки многоспектральных спутниковых изображений // Исследование Земли из космоса. 2007. № 1. С. 57–65.
10. Merzlyak M.N., Gitelson A.A., Chivkunova O.B., Rakitin V.Y. Non-destructive optical detection of leaf senescence and fruit ripening // Physiol Plant. 1999. № 106. P. 135–141.
11. Gopal R., Mishra K.B., Zeeshan S.M. Prasad Laser-induced chlorophyll fluorescence spectra of mung plants growing under nickel stress // Current Science. 2002. V. 83. № 7. P. 880–884.
12. Saito Y., Kanoh M., Hatake K., Kawahara T.D., Nomura A. Investigation of laser-induced fluorescence of several leaves for application to lidar vegetation monitoring // Appl. Opt. 1998. V. 37. P. 431–437.
13. Козодеров В.В. Особенности реализации моделей оценки фитомассы растительности по наблюдениям из космоса // Исследование Земли из космоса. 2006. № 2. С. 79–88.
14. Братченко И.А., Воробьева Е.В., Захаров В.П., Тимченко П.Е., Котова C.П. Экспериментальные исследования и математическое моделирование оптических характеристик растительной ткани // Изв. СНЦ РАН. 2007. Т. 9. № 3. С. 620–625.
15. Захаров В.П., Макурина О.Н., Тимченко Е.В., Тимченко П.Е., Котова C.П., Валиуллов Р.В. Экологический мониторинг города Самары с помощью метода дифференциального обратного рассеяния // Вестник СГАУ – Самара. 2008. № 2(15). C. 261–271
16. Майдебура И.С. Влияние загрязнения городской среды на биохимические показатели древесных растений // Естественные и технические науки. М.: Изд-во “Компания Спутник+”, 2006. № 4(24). С. 136–141.
17. Дружкина Т.А. Проблемы скрининговой оценки урбанизированных территорий на примере г. Саратова // Вестник Саратовского госагроуниверситета им. Н.И. Вавилова. 2007. № 1. С. 6–9.
18. Захаров В.П., Братченко И.А., Синдяева А.Р., Тимченко Е.В. Моделирование распределения энергии оптического излучения в растительной ткани // Опт. и спектр. 2009. Т. 107. № 6. С. 957–962.