Геоинформационные технологии и данные дистанционного зондирования Земли являются актуальным инструментом построения карт полей сельскохозяйственных предприятий. Важной частью является оценка состояния почв, сенокосов, пастбищ и сельскохозяйственных полей. В результате построения ГИС появляется возможность анализа динамики характеристик почв и планирования оперативных мероприятий по улучшению сельскохозяйственных угодий, а также прогнозирование состояния почв и растительного покрова.
Исследование проводилось на территории учхоза «Миндерлинское», в Борском сельсовете Сухобузимского района Красноярского края.На полях данного учхоза проведен анализ растительных сообществ пастбищных и сенокосных угодий, а также с поверхности почвы проведен отбор 30 образцов для агрохимического анализа (гумус, pHH2O., физическая глина). Для дистанционного зондирования признаков растительности и почвы использовались мультиспектральные данные Dove компании Planet Labs (Planet Team, 2018). Выбор спектральной информации основывался на следующих факторах: отсутствие облаков и наименьшее количество растительного покрова (при анализе почвы). Наиболее подходящая спутниковая информация для почвенного анализа получена от 29 сентября 2018 года.
ГИС-модель учхоза «Миндерлинское» содержит слои: сенокосы и пастбища, почвенные компоненты, NDVI, отметки высот, лесные насаждения, реки и ручьи. Модель территории включает в себя более 10 тематических карт, в том числе карты почвенных компонентов, карты пространственного распределения NDVI в течение вегетационного периода, а также карту рельефа. В атрибутивной информации слоя сенокосов и пастбищ содержится геоботаническое описание участков.
Проведена классификация растительного покрова по спутниковым данным на основе фенологического различия разных видов растительного покрова. Использование таких фенологических метрик, как максимальное и минимальное значения вегетационного индекса NDVI, скорость вегетации в период роста и увядания растительности, продолжительность периода вегетации, позволит описать фенологическое развитие растительности и найти их различия.
К настоящему времени известен ряд методов моделирования содержания почвенных компонентов в верхнем воздушно-сухом слое почвы по данным ДЗЗ с применением парных, множественных, линейных и нелинейных регрессий, но использование линейной множественной регрессии является наиболее простым (Малышевский и др., 2013; Кравцов, Орешкин, 2009; Ahmed, Javed, 2014].
При почвенном моделировании из анализа исключались пикселей с растительным покровом и населенными пунктами для создания неаналитической маска. Пиксели с растительностью извлекались на основе применения индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) (Jordan, 1969). Значения NDVI 0,2 и выше указывают на присутствие растительности (Karaburun, 2010). Точные границы населенных пунктов и дорог определены по картам подготовленным Институтом Вычислительного Моделирования СО РАН (http://gis.krasn.ru/blog/catalog). Для моделирования содержания гумуса в почве использовалась линейная регрессионная зависимость. В результате получены слои пространственного распределения гумуса, физической глины и pHH2O.
Использование данной методики и сохранение результатов моделирования в виде слоев ГИС дает возможность моделировать содержание гумуса в пахотном слое почвы, что может позволить снизить количество агрохимических анализов. Полученная модель может использоваться для выравнивания плодородия почвы в конкретных условиях путем дифференцированного внесения органических удобрений. Формирование системы агромониторинга, с применение методов дистанционного зондирования Земли, позволит идентифицировать сенокосы и пастбища, оценить их состояние, своевременно диагностировать их деградацию и изменение площадей.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, Правительства Красноярского края, Красноярского краевого фонда науки в рамках научного проекта № 18-416-243002 р_мол_а и Красноярского краевого фонда науки в рамках реализации проекта «Разработка и апробация методов контроля земель сельскохозяйственного назначения для создания системы точного земледелия».