Эффективное использование земель сельскохозяйственного назначения является важным условием развития агропромышленного комплекса в Хабаровском крае. Разработка методов распознавания посевов сельскохозяйственных культур и неиспользуемых земель сельскохозяйственного назначения с использованием методов машинного обучения является актуальной задачей в связи с отсутствием комплексных исследований в этой области, учитывающих особенности региона. Спутниковый мониторинг позволяет как восстанавливать сведения о севообороте на сельскохозяйственных полях (отсутствующие в существующих базах данных сельскохозяйственных земель), так и создавать качественные карты пахотных земель в оперативном режиме. Высокую практическую значимость имеет разработка методики раннего прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на основе методов ДЗЗ на муниципальном и региональном уровне.
Разработан метод распознавания посевов сельскохозяйственных культур на основе гистограммного градиентного бустинга и сезонных временных рядов NDVI на основе данных Sentinel-2. Метод был применен для сельскохозяйственных угодий Хабаровского муниципального района Хабаровского края. Общая точность кросс-валидации разработанной модели, оказалась высокой: в 2021 г. она составила 97,3 %, в 2022 и 2023 г. – 96,3 %. Общая точность классификации при решении задачи раннего распознавания (в конце июля) составила 92,2 % в 2021 г., 88,6 % в 2022 г., 88 % в 2023 г.
В работе решалась задача восстановления сведений о севообороте в 2019–2020 гг. для Хабаровского района. Была получена оценка для общего объема посевных площадей сои в Хабаровском районе – в оба исследуемые года она составляла около 9 220 га. Эта площадь практически совпадает с вычисленной площадью посевов сои в 2019 г., при этом она меньше оценки Росстата на 14 % и значительно меньше оценки ЕФИС (почти на 30 %). Оценочная площадь неиспользуемой пашни в Хабаровском районе составила 5 132 га в 2019 г. и 4 659 га в 2020 г.
Предложен метод раннего прогнозирования урожайности, позволяющий строить регрессионные модели для предварительной оценки урожайности сельскохозяйственных культур на уровне муниципальных образований с использованием расчетного значения сезонного максимума вегетационного индекса NDVI и количества дней вегетации. Для Вяземского района Хабаровского края была построена модель раннего прогнозирования урожайности сои. Данная модель позволяет прогнозировать урожайность сои на 27–28 календарной неделях (первая половина июля) с ошибкой, не превышающей 10 %.
Оперативное получение детальных карт пахотных земель и раннее прогнозирование урожайности способствует получению точных предварительных оценок валового сбора сельскохозяйственных культур, финансовых рисков, заблаговременному планированию посевных площадей и мер поддержки сельскохозяйственных производителей.
Исследование выполнено при финансовой поддержке проекта РНФ № 24-
11-20030.