Использование платформы Google Earth Engine для мониторинга агроэкосистем

Одним из самых распространенных методов исследования изменений, происходящих в экосистемах, является мониторинг. Мониторинг с использованием данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) позволяет выявить пространственные изменения в экосистемах как естественного, так и в антропогенного происхождения (Книжников и др., 2004). Количество материалов спутниковой съемки увеличивается с каждым годом и в следствии этого возникает потребность в дополнительных ресурсах для хранения и обработки полученных данных. Облачная платформа для геопространственного анализа Google Earth Engine (GEE) позволяет выполнять обработку огромных по объему пространственных данных (Google Earth Engine, 2023) Это существенным образом помогает исследователю оперативно получить и обработать геопространственную информацию любых размеров. Для получения и обработки данных необходимо написать скрипт в редакторе кода Google Earth Engine.
В данной работе было разработано 2 программных кода для получения данных NDVI на ключевой участок исследования. Ключевым участком исследования является сельскохозяйственное поле, расположенное на территории Балтачевского района Республики Башкортостан. На данном поле на протяжении многих лет возделывается яровая пшеница. Для исследования данной агроэкосистемы был использован такой числовой показатель как NDVI. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)-нормализованный относительный индекс растительности, который является показателем количества фотосинтетически активной биомассы (NDVI, 2023). Данный индекс вычисляется по поглощению и отражению растениями лучей красной и ближней инфракрасной зоны спектра. NDVI (или вегетационный индекс), наиболее применяемый индекс при мониторинге состояния, развития сельскохозяйственных культур. Первый программный код позволяет получить карту NDVI, второй программный код разработан с целью построения временных рядов NDVI. Оба программных кода работают по следующему алгоритму: в начале указываются границы исследования и делается запрос для получения коллекции космических снимков из каталога данных GEE (в нашей работе использовались данные спутников Sentinel-2, Landsat-5 и Landsat-8 ), далее в коде прописываются условия отбора космических снимков (даты начала и конца отбора снимков, процент допустимой облачности, границы по которым должны быть получены данные), строится маска облачности, вычисляются значения NDVI. В самом конце прописывается код для получения данных в виде карт, моделей, графиков.
В первом коде были заданы условия для получения карты NDVI, во втором коде для получения графиков временных рядов NDVI. Карты, полученные за сельскохозяйственный сезон 2023 года, показывают неоднородность развития яровой пшеницы на поле. Выделяются участки с высокими значениями NDVI и с более низкими, что может быть обусловлено неоднородностью микрорельефа и влиянием эрозионных процессов, которые присутствуют в данном поле. Максимальные значения вегетационного индекса наблюдаются в конце июня и в течении июля. Временные ряды NDVI были получены за период с 2004 по 2023 гг., отобраны данные за вегетационный период. График NDVI показывает тенденцию незначительного роста показателя фотосинтетической биомассы за указанный промежуток времени
Исследование проводилось при поддержке НЦМУ «Агротехнологии будущего» договор № 075-15-2022-322 от 22.04.2022.