Усовершенствование методов прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на основе данных дистанционного зондирования в Северо-Восточной Евразии

Существующие в Мире системы мониторинга продуктивности сельскохозяйственных земель и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в качестве основного источника информации для анализа используют метеорологические данные, компьютерные модели роста сельскохозяйственных растений (которые также функционируют на основе оперативной метеорологической информации), а также данные дистанционного зондирования земной поверхности. Так функционируют системы, созданные в Европе (MARS проект) (Genovese et al.,2007), в США (система USDA) (Doraiswamy, 2007), в FAO (Gomes, 2008) и в некоторых других странах. Качество моделирования в подобных системах во многом предопределяется качеством входных метеорологических данных. Трудоемкость оперативного сбора метеоданных, проблемы с недостаточным покрытием земной поверхности регулярными метеонаблюдениями и недостаточная разработанность подходов к интерполяции имеющихся метеоданных приводят к существенному падению качества моделирования (Micale, 2007). При этом, роль дистанционной информации в моделировании остается до сих пор вторичной, несмотря на высокий потенциал ее использования для оперативной оценки состояния сельскохозяйственной растительности (Tucker et al. 1980; Rosema, 2004; Royer et al., 2007, de Vit, 2008; Rembold et al., 2009).
На основе полевых данных, полученных с ключевых участков проведена кросс-валидация существующих российских и китайских подходов к оценке потенциальной продуктивности и урожайности сельскохозяйственных культур. Результаты валидации положены в основу разработки новой компьютерной модели оценки потенциальной продуктивности земель и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, которая будет функционировать на основе дистанционных данных среднего пространственного разрешения. Разработанная модель будет имитировать рост сельскохозяйственных растений на основе параметров их состояния, полученных по спутниковым данным, с временным шагом в один день.
С использованием данной модели планируется проанализировать специфику пространственного и временного варьирования потенциальной продуктивности сельскохозяйственных земель северо-восточной Евразии.
Разработанные подходы рассматриваются в качестве развития подходов, используемых в рамках международной инициативы GEOSS (Система систем глобального мониторинга Земной поверхности).
Исследования выполнены в рамках проекта РФФИ 11-01-91159 ГФЕН-а.