Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Девятнадцатая международная конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

XIX.F.380

Пространственный анализ картограмм аэрокосмического и наземного проксимального зондирования, а также урожайности орошаемого посева сои УНПО "Поволжье" Энгельского района Саратовского государственного университета им Н.И. Вавилова

Зейлигер А.М. (1), Затинацкий С.В. (2), Ермолаева О.С. (1), Полетаев И.С. (2), Чинилин А.В. (1), Кошкарова Т.С. (3), Доброхотов А.В. (4), Коренкова Н.С. (1)
(1) Российский государственный аграрный университет — МСХА им. К. А. Тимирязева, Москва, Россия
(2) ФГБОУ ВО Саратовский государственный аграрный университет имени Н.И. Вавилова, Саратов, Россия
(3) Всероссийский научно-исследовательский институт масличных культур имени В.С. Пустовойта, Краснодар, Россия
(4) Федеральный научный центр – Агрофизический институт, Москва, Россия
В статье обсуждаются результаты аэрокосмического и наземного проксимального зондирования растительного и почвенного покрова орошаемого дождевальной машиной «Каскад» посева сои, расположенного на территории УНПО "Поволжье" Саратовского государственного аграрного университета им. Н.И. Вавилова (Энгельский район Саратовской области).
В результате компьютерной обработки геоданных аэрокосмического и наземного проксимального зондирования, а также треков картирования уборки урожая рассчитаны, соответственно, картограммы вегетационных индексов растительного покрова, суммарного испарения и влагозапасов почвенного покрова, а также урожайности.
Полученные результаты пространственного анализа рассчитанных картограмм свидетельствуют о наличии пространственных связей между включенными в анализ характеристиками объекта исследований.

ОБЪЕКТ
Объект исследований представлял собой орошаемый посев сои, расположенный на территории УНПО "Поволжье" Энгельского района Саратовской области. Орошение этого посева проводилось в течении вегетационного периода с конца мая по конец августа 2021 г. дождевальной машиной (ДМ) «Каскад» кругового действия, разработанного в СГАУ им. Н.И Вавилова.
Территория УНПО "Поволжье" расположена на левом берегу р. Волги, которая относится к зоне сухих степей, которые характеризуются континентальным климатом с суровой зимой и жарким периодом в течение вегетации с периодически повторяющимися атмосферными и почвенными засухами. Почвенный покров этой территории представлен в основном каштановыми почвами с разной степенью осолнцевания и промытости.

МЕТОД
Перед проведенными исследованиями была поставлена цель по пространственной идентификации и локализации паттерн характеристик растительного и почвенного покрова, связанных с пространственной пестротой урожайности орошаемого посева сои, вызванной в свою очередь, неравномерностью пополнения влагозапасов по площади орошаемого поля в результате дождевания.
Для достижения поставленной цели были решены задачи, необходимые для формирования комплекса цифровых моделей, отображающих пространственно-временные характеристики растительного и почвенного покрова. Основными среди них являлись [1, 2]: а) картограммы вегетационных индексов; б) картограммы влагозапасов; в) картограммы суммарного испарения г) цифровая модель местности; д) цифровая модель рельефа; е) 3Д модель почвенного покрова; ж) картограммы урожайности.
Для составления картограмм вегетационных индексов были использованы результаты аэрокосмического зондирования группировками спутников Planet и Sentinel, а также БПЛА Dji Phantom RTK Mulispectral. Результаты аэрокосмической зондирования были обработаны в ГИС-приложении ArcGIS Pro 2.8 (ESRI, Redlands, USA).
Для оценки суммарного испарения были использованы данные дистанционного зондирования со спутника Landsat 8 в совокупности с наземными метеорологическими измерениями Автоматизированным Мобильным Полевым Агрометеорологическим Комплексом (АМПАК). Метеорологические измерения проводились непосредственно на поле сои синхронно с пролётом спутника. Расчёт суммарного испарения проводился по модели SEBAL в ГИС GRASS с использованием Python скриптов.
Для составления картограмм влагозапасов был применен электромагнитный индуктометр EM 39 mk (Geonics Ltd, Canada) с использованием ранее разработанной методики полевого проксимального сканирования [3]. Результаты площадной электромагнитной съемки были обработаны в специализированных приложениях (Geonics Ltd, Canada).
Для составления цифровой моделей местности и рельефа была проведена серия стереофотометрических съемок до уборки урожая и после ее завершения с использованием БПЛА Dji Phantom 4 Pro, а также привязанных ГНСС-антенной опорных знаков. Результаты стереофотограмметрической съемки были обработаны в ГИС-приложении AgiSoft (ГК Геоскан, Санкт Петербург).
Для составления 3Д-модели почвенного покрова был проведено детальное почвенное обследование с описанием в наиболее характерных местах почвенных разрезов до глубины 120 см. При обработке данных почвенного обследования был использован метод случайных деревьев. Для этого была использована цифровая модель рельефа, а также ГИС-приложение SAGA GIS (OSDN) и приложения GSIF и caret пакета R (CRAN).
Для составления картограмм урожайности были использованы геоданные телеметрии уборочного комбайна, оборудованного необходимыми ГНСС-антеннами и трекером, а также устройствами контроля заполнения бункера.
Дополнительно, в местах фитомониторинга растений сои проводилось геореференцированное измерение параметра LAI с использованием прибора SunScan Probe (Delta-T Devices Ltd, Great Britany) и температуры растительного покрова тепловизором Testo 881-2 Profi (Flir AG, Germany).

РЕЗУЛЬТАТЫ
Картограммы вегетационных индексов, полученные по данным аэрокосмического зондирования группировками спутников Planet и Sentinel, а также съемок с БПЛА Dji Phantom RTK Mulispectral свидетельствуют о наличии, начиная с конца июня 2021 г., устойчивых во времени паттерн, приближающихся по своему отображению к геометрически формам кольцеобразного вида.
Паттерны картограмм суммарного испарения имеют сходный с паттернами картограмм вегетационных индексов, приближающийся к формам кольцеобразного вида.
Полученные в конце августа 2021 г. картограммы влагозапасов слоя 0-75 см в целом тоже свидетельствуют о наличии паттерн, приближающихся к геометрически формам кольцеобразного вида, отмеченным на картограммах вегетационных индексов.
Сопоставление квази-синхронных картограмм вегетационных индексов и влагозапасов, в частности после проведения дождевания посева сои свидетельствует о наличии между ними пространственных взаимосвязей.
Полученная в начале октября 2021 г. картограмма урожайности посева сои имеет сложную форму, пространственный анализ которой, в отличии от кольцеобразных паттерн первых трех картограмм, выявил паттерны более сложной формы.

ОБСУЖДЕНИЕ
Пространственно-временной анализ картограмм вегетационных индексов с высокой достоверностью свидетельствует об антропогенном факторе формирования устойчивых во времени паттерн кольцеобразной формы. Очевидно, этот фактор связан с разной водоподачей по длине дождевого фронта, установленной ДМ «Каскад».
В тоже самое время менее детальное воспроизведение кольцеобразных паттерн вегетационных индексов и суммарного испарения связано с пространственно неоднородными процессами впитывания поливной воды, а также ее последующего перераспределения по поверхности и внутри почвенно-грунтовой толщи. Для дальнейшей анализа и детализации этих процессов будет использована 3Д модель почвенного покрова.
В тоже самое время необходимо отметить, что связи паттерн картограмм вегетационных индексов и влагозапасов с паттернами урожайности были идентифицирован лишь локально. В связи с этим можно предположить, что на эти проявления такого рода связей влияет еще ряд факторов, которые в проведенном исследовании не были идентифицированы или не приняты во внимание. Среди таких факторов можно отметить наличие в орошаемом посеве сои нескольких сортов, а также применение на ряде контуров разных вариантов обработок.

ВЫВОДЫ
Полученные локальные паттерны характеристик растительного и почвенного покрова, идентифицированные с использованием аэрокосмического и наземного проксимального зондирования позволили идентифицировать и локализовать синхронные паттерны вегетационных индексов и влагозапасов почвенного покрова.

БЛАГОДАРНОСТИ
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-29-05261 «Картографическое моделирование влагозапасов почвенного покрова на основе комплексной геофизической влагометрии для целей цифрового орошаемого земледелия»

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Зейлигер А.М., О.С. Ермолаева. Информационные технологии в мониторинге богарных и орошаемых агроценозов. Современные наукоемкие технологии. – 2016. – № 10 (часть 1) – С. 62-66 URL: http://www.top-technologies.ru/ru/article/view?id=36279.
2. Зейлигер А.М., О.С. Ермолаева. Информационно-технологические основы пространственно-дифференцированного дождевания посевов сельскохозяйственных культур. Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 9-2 (51). С. 41-44. DOI: https://doi.org/10.18454/IRJ.2016.51.113.
3. Зейлигер А.М., Тулузаков М.Л. Электромагнитный индуктометр для вертикального профилирования влагозапасов почвенно-грунтовой толщи. Природообустройство. 2013. № 4. С. 36-40

Ключевые слова: орошение дождеванием, посев сои, аэрокосмический мониторинг, группировка Planet, Sentinel-2, БПЛА, Dji Phantom 4 Pro, Dji Phantom RTK Multispectal, проксимальный мониторинг влагозапасов, ЕМ 38 mk, вегетационные индексы, суммарное испарение, влагозапасы почвенного покрова, картирование урожайности, почвенный покров, картографическая модель
Литература:
  1. Зейлигер А.М., О.С. Ермолаева. Информационные технологии в мониторинге богарных и орошаемых агроценозов. Современные наукоемкие технологии. – 2016. – № 10 (часть 1) – С. 62-66 URL: http://www.top-technologies.ru/ru/article/view?id=36279.
  2. Зейлигер А.М., О.С. Ермолаева. Информационно-технологические основы пространственно-дифференцированного дождевания посевов сельскохозяйственных культур. Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 9-2 (51). С. 41-44. DOI: https://doi.org/10.18454/IRJ.2016.51.113.
  3. Зейлигер А.М., Тулузаков М.Л. Электромагнитный индуктометр для вертикального профилирования влагозапасов почвенно-грунтовой толщи. Природообустройство. 2013. № 4. С. 36-40

Презентация доклада

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов