Использование данных дистанционного зондирования является единственной возможностью получения объективной и оперативной информации о состоянии посевов сельскохозяйственных культур. Реализация технологий точного земледелия возможна при активном развитии методов дистанционного зондирования.
В представленной работе проведены измерения спектральных характеристик почвенного покрова и посевов сельскохозяйственных культур в разные фазы развития в течение периода вегетации. Измерения проводились на трех уровнях: 1) спутниковом – информация PlanetScope компании Planet Labs, Sentinel-2; 2) маловысотном – гиперспектрометр Cubert S185, установленный на беспилотном летательном аппарате (БПЛА) Matrice 600; 3) наземном - спектрорадиометр Spectral Evolution PSR-1100F. Проведены синхронные наземные геоботанические исследования на тестовом участке ООО учхоз «Миндерлинское» Сухобузимского района Красноярского края. Исследования проводились в зернопаропропашном севообороте на опытном поле в течение вегетационных периодов 2018 и 2019 гг. Опытное поле состоит из 5 полос. Все полосы разделены на 4 тестовых участка в соответствии с четырьмя способами основной обработки почв: вспашка; плоскорезная обработка; поверхностная обработка; прямой посев при нулевой обработке почвы. Исследуемые объекты: посевы сельскохозяйственных культур (яровая пшеница, ячмень, кукуруза), почвенный покров.
По данным съемки с беспилотного летательного аппарата DJI Matrice 210 RTK V2, с полезной нагрузкой в виде камеры ZENMUSE X5S, получена цифровая модель местности с пространственным разрешением 1,5-2 см, на основе которой определены особенности рельефа и высота растительности агроценозов. Использование в качестве полезной нагрузки камеры ZENMUSE XT2 дало возможность получить термокарту исследуемой территории. Такой вид данных позволил иметь подробную информацию о радиационной температуре поверхности почв и растительности.
По результатам съемки с БПЛА DJI Matrice 600, с полезной нагрузкой в виде камеры Cubert S185, получены гиперспектральные изображения агроценозов, с пространственным разрешением 10 см и спектральным диапазоном от 450 до 950 нм.
На основе полученных данных разработан метод оценки пространственного распределения урожайности ярового ячменя, реализованный на основе использования оптических наземных и спутниковых спектральных данных Dove (PlanetScope) компании Planet Labs с пространственным разрешением 3 метра. Выполнено прогнозирование урожайности ячменя в конце июля на основании линейной регрессионной модели, в качестве параметров использованы значения интеграла под кривой NDVI в разные периоды времени. Установлен вид множественной линейной модели для прогноза ячменя при 7 переменных (коэффициент детерминации 0,73; среднеквадратическая ошибка 1,5). Построено пространственное распределение (карта) урожайности ячменя по спутниковым (PlanetScope) и наземным данным.
Установлено, что результаты измерения коэффициента спектральной яркости с высоким спектральным разрешением могут использоваться для распознавания приемов основной обработки почвы и, в ряде случаев, для выявления типов почв. Установлено, что наличие стерни на поверхности почвы оказывает существенное отрицательно влияние на процесс идентификации почвенных разностей. Наибольшие отличия в видовом разнообразии почв может быть установлено при отсутствии стерни. Выявлена возможность дистанционного выделения почвы типа агрочернозём гидрометаморфизованный (АЧгигм”’) на фоне отвального способа основной обработки – вспашки от других типов почв. Анализ спутниковых данных Sentinel-2 и их пространственной изменчивости показал, что применение прямых характеристик, рассчитанных по каналам 2, 3, 4, 8, может быть использовано для оценки приемов основной обработки почв и агрофизических характеристик на начальном этапе вегетационного периода (открытая поверхность).

Исследование выполнено при поддержке Красноярского краевого фонда науки в рамках реализации проекта: «Разработка и апробация методов контроля земель сельскохозяйственного назначения для создания системы точного земледелия».