Сельскохозяйственные посевы теперь наблюдают с высоты. Красноярские учёные разработали алгоритмы обработки данных и получения информации в автоматизированном режиме для наблюдения за сельскохозяйственными посевами. Их технология поможет аграриям отслеживать состояние посевов и своевременно принимать меры для сохранения и увеличения урожая.
Результаты опубликованы в цикле работ, последняя из которых представлена в журнале «Аграрный вестник Урала» и на международной научно-практической конференции «Проблемы плодородия почв в современном земледелии».
Один из главных приоритетов в сельском хозяйстве — высокий уровень урожайности и качество продукции. Для того, чтобы получить хорошие результаты, аграриям необходимо знать характеристики сельскохозяйственных земель и климатического состояния региона. Такая информация позволяет агрономам устанавливать сроки сева, отслеживать состояние культур и своевременно проводить технологические операции — подкормку, укосы и др. Традиционно такие данные получаются в поле при непосредственном присутствии человека. Однако сейчас появилась альтернатива для получения этой информации — методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).
Красноярские исследователи предложили собственные алгоритмы обработки данных по вегетационным индексам, температуре и осадкам, которые можно применять в сельскохозяйственном производстве. Они опробовали свой метод в опытно-производственных хозяйствах ФИЦ «Красноярский научный центр СО РАН» (в опытно-производственных хозяйствах «Курагинское» и «Михайловское»). По спутниковым данным разработаны интерактивные тематические карты и веб-сервисы, получены значения средней суточной температуры поверхности почвы, количества ежедневных осадков и средние значения индексов вегетации, отражающие состояние сельскохозяйственных посевов. Такой подход обеспечивает оперативный мониторинг сельскохозяйственных посевов.
«Эффективность применения методов ДДЗ в сельском хозяйстве по большей части зависит от оперативности предоставления аграрным специалистам информации о состоянии посевов сельскохозяйственных культур, — рассказывает Олег Якубайлик, кандидат физико-математических наук, заместитель директора Института вычислительного моделирования СО РАН. — Получению актуальных сведений о вегетационных индексах и климатических показателях сельскохозяйственных территорий в кратчайшие сроки способствуют спутниковые данные и аэрофотосъёмка с беспилотников, глобальные климатические модели с метеоинформацией и прогнозами погоды. Формирование необходимых наборов исходных данных и разработка алгоритмов их обработки становятся первостепенными задачами на подготовительных этапах этой работы.
Дальнейшая интеграция информации в создаваемых информационно-аналитических системах и сервисах обеспечивает анализ, интерпретацию и представление данных в удобной для пользователя форме. Формируется программно-технологическая основа агропроизводства, которая играет ключевую роль в повышении эффективности сельскохозяйственных процессов и принятии обоснованных управленческих решений».
Оперативный спутниковый мониторинг позволяет выявлять неоднородность растительного покрова, отслеживать изменение температур и количества выпавших осадков в течение вегетационного сезона. Эти данные помогают оценивать состояние сельскохозяйственных культур в целом и индивидуально по каждому полю. Современные космические спутники, оснащенные мультиспектральными приборами, предоставляют ценные данные для мониторинга состояния растительности и сельскохозяйственных угодий. Эти спутники осуществляют съёмку в нескольких спектральных каналах, включая видимый и инфракрасный диапазоны, что позволяет вычислять различные вегетационные индексы. Эти индексы широко используются для оценки состояния растительного покрова, мониторинга здоровья растений, определения фаз роста, а также для прогнозирования урожайности и выявления признаков деградации земель.
Основными показателями, отражающими состояние сельскохозяйственных посевов, являются значения вегетационных индексов NDVI, ClGreen и MSAVI2. Вегетационный индекс NDVI характеризует состояние растительности на протяжении всего вегетационного сезона. Индекс ClGreen используется для оценки общего содержания хлорофилла в листьях. Данные ClGreen, позволяют рассчитывать необходимое количество удобрений. Индекс MSAVI2 отображает неоднородность пространственного распределения посевов на почве.
Наряду с вегетационными индексами, важны данные о температуре и осадках. Традиционно их получают с наземных метеостанций. Однако учёные отмечают, что в России не везде есть сети метеостанций или их слишком мало. Для получения этих значений исследователи также предложили использовать данные со спутников и метеоинформацию онлайн-сервисов глобальных климатических моделей.
Для опытного хозяйства «Курагинское» по космическим снимкам учёные создали цифровую карту сельскохозяйственных полей, отражающую сведения о номере поля, его площади и севообороте. После обработки данных были получены карты индексов NDVI, ClGreen и MSAVI2, а также рассчитаны среднесуточная температура и количество ежедневных осадков. По этим данным можно выявить неоднородность пространственного распределения посевов, которая показывает неравномерность развития сельскохозяйственной культуры и «проблемные» участки внутри полей. Анализируя полученные результаты можно осуществлять удалённый контроль на территории хозяйства, например, добавление удобрений, укос, сбор урожая.
«Мониторинг по спутниковым данным позволяет в оперативном режиме отслеживать состояние сельскохозяйственных посевов и оказывать информационную поддержку для решения сельскохозяйственных задач. Собранная статистика о вегетационных индексах и агроклиматических показателях формирует объективную и обширную информацию о сельскохозяйственных посевах, хозяйстве в целом и индивидуально по каждому полю. При необходимости список вычисляемых показателей может быть расширен. В перспективе такая система сможет отслеживать показатели всей территории хозяйства в режиме реального времени. Доступ к данным через интернет обеспечит специалистов информацией и позволит своевременно принимать решения при проведении технологических операций: от мониторинга уборочных работ, определения состояния выращиваемых культур до выявления проблемных мест на полях. Наличие такой информации за несколько лет позволит сравнивать данные, выявлять схожие тенденции и на их основе делать прогноз развития посевов. Такой подход должен обеспечить нам значительное улучшение эффективности агропроизводства и повышение урожайности», — заключил Олег Якубайлик.
Для качественной оценки и лабораторного контроля зерна и муки, ERKAYA Instruments предлагает широкий выбор оборудования:
Пожалуйста, заполните форму. Ответим в течение 30 минут
Пожалуйста, заполните форму. Ответим в течение 30 минут
Для повышения удобства работы с сайтом на нем используются файлы cookie. В cookie содержатся данные о Ваших прошлых посещениях сайта. Если Вы не хотите, чтобы эти данные обрабатывались, отключите cookie в настройках браузера.
