Советы из космоса - ИТЦ Сканэкс

ТЕХНОЛОГИИ
РАСТЕНИЕВОДСТВО
АГРОПРОФИ
21
Советы из космоса
Сегодня космическое сельское хозяйство – не просто красивые слова. Аграрии уже
оценили удобство спутниковой системы навигации при выполнении различных
агротехнических операций. Но этим возможности спутников не ограничиваются:
с их помощью можно оперативно контролировать состояние посевов, выявлять участки
эрозии почвы и даже прогнозировать урожайность.
АВТОР: Сергей Михайлов, руководитель тематического отдела ИТЦ «СканЭкс»
№ 1 ФЕВРАЛЬ 2009
Фото: Shutterstock
Тотальный контроль
Обширные территории сельхозугодий довольно сложно контролировать
из-за недостатка точных карт, неразвитой сети пунктов оперативного
мониторинга, наземных станций, в том числе и метеорологических,
отсутствия авиационной поддержки и т. д. К тому же
постоянно меняются границы посевных площадей, характеристики
почвы, условия вегетации растений. Все эти факторы мешают
получать объективную и оперативную информацию, которая необходима
для контроля и прогнозирования сельхозпроизводства.
За рубежом аналогичные проблемы уже давно успешно решают,
применяя данные аэро- и космической съёмки, а также
используя средства спутниковой навигации (GPS).
Данные ДЗЗ (дистанционное зондирование Земли) помогают
при инвентаризации сельскохозяйственных угодий, контроле
состояния посевов, выделении участков
эрозии, заболачивания. Кроме того, спутниковый
мониторинг облегчает контроль
сроков и качества проведения основных
агротехнических работ. Регулярные съемки
позволяют наблюдать за динамикой развития
сельскохозяйственных культур и прогнозировать
урожайность.
Современные методики позволяют
использовать многие признаки наземных
объектов, в том числе их спектральные
характеристики, результаты анализа текстуры
и яркостных переходов, расчетные
индексы, получаемые в результате приме-
СЕРГЕЙ МИХАЙЛОВ

РАСТЕНИЕВОДСТВО
ТЕХНОЛОГИИ
АГРОПРОФИ
22
№ 1 ФЕВРАЛЬ 2009
нения математических методов анализа.
Например, зная, как меняется спектральная
яркость растений в течение вегетационного
периода, можно судить о состоянии
посевов.
Разница в деталях
Внедрение геоинформационных систем
(ГИС) в сельском хозяйстве невозможно
без создания программно-аппаратных
средств, необходимых для получения
и обработки данных дистанционного зондирования.
Сбор актуальной космической
информации по конкретной территории
— довольно дорогое удовольствие.
Тем не менее в России доступ к данным
ДЗЗ весьма демократичен. Например,
разработанная центром «СканЭкс» технология
оперативного получения изображений
Земли из космоса базируется на универсальных
аппаратно-программных комплексах
«УниСкан», которые обеспечивают
прием изображений от 14 современных
спутников ДЗЗ ведущих операторов
мира — ANTRIX (Индия), SPOT Image
(Франция), ESA, MDA (Канада), ImageSat
Int. (Израиль), GeoEye (США) и других.
На базе малогабаритных станций
«СканЭкс» созданы технологии по предоставлению
полного комплекса услуг,
от приема до тематической обработки
изображений Земли из космоса, по формированию
продуктов и информационных
сервисов. Станции обеспечивают возможность
приема космической информации
в первую очередь на территории
России. Сегодня эти данные не могут быть
получены каким-либо иным способом
(ни из глобальных архивов, ни из архивов
зарубежных организаций).
В зависимости от площади изучаемой
территории для комплексного мониторинга
сельскохозяйственных территорий
используются различные спутниковые
данные. Так, для оценки состояния
посевов озимых культур отдельных
районов или даже регионов можно применять,
к примеру, данные американских
спутников Terra и Aqua со съемочной
системой MODIS (Moderate-resolution
Imaging Spectroradiometer, сканирующий
спектрорадиометр среднего разрешения),
которая передает информацию
в 36 спектральных диапазонах с разрешением
250 м, 500 м и 1000 м.
Спутники Terra и Aqua позволяют
получать информацию на обширные
территории дважды в день, что способствует
оперативной оценке сельскохозяйственных
угодий в масштабах
1:350 000 — 1:1 000 000. В свою очередь, SPOT, IRS P6, ALOS,
FORMOSAT-2 позволяют получать детализированную информацию
с частотой два раза в месяц и проводить исследования территории
в масштабном ряду 1:15 000 – 1:300 000. Тем не менее,
в холодный период года космическая съемка часто невозможна
из-за густой облачности или неинформативна из-за устойчивого
снежного покрова. Однако данные ДЗЗ позволяют проводить
оперативные наблюдения за снежным и ледовым покровом,
чтобы фиксировать границы их распространения, изучать
динамику состояния снежных площадей.
Космические изображения более высокого разрешения (данные
спутников серии IRS P6, SPOT 2/4) позволяют вести мониторинг
зерновых в пределах отдельных хозяйств. К тому же космические
снимки помогут получить разнообразную информацию
о морфометрии рельефа, сопряженности различных форм
и элементов рельефа, литологии слагающих пород, структурно-
РЕШЕНИЯ В РАЗНОЕ ВРЕМЯ ГОДА
Октябрь – март
изучение динамики снежного покрова,
оценка влагонакопления, оценка паводковой ситуации, оценка готовности
угодий к следующему сезону
Апрель – май
определение площади пашни, занимаемой озимыми культурами
определение площади земель без осенней послеуборочной обработки почвы
оценка состояния озимых культур для выявления и определения площади
ареалов деградированных и погибших озимых
определение площади земель, на которых проведены инженерномелиоративные
мероприятия
оценка качества проведения осушительной мелиорации
определение площади земель, занятых сельскохозяйственными культурами
определение степени увлажнения почв
определение температуры поверхности
Июнь – июль
определение площади земель под зерновыми, пропашными и техническими
культурами,
оценка состояния всходов культур
выявление очагов повышенной засоренности зерновых культур
определение площади паров (пары – поля, не занятые сельскохозяйственными
культурами, находящиеся в стадии восстановления)
оценка степени засоренности паров, определение площади паров, требующих
проведения агрохимических мероприятий
выявление очагов поражения зерновых культур вследствие стихийных
явлений (град, ливни, ураганы, засуха, пожары)
динамика сенокосных работ, определение площади скошенных
сенокосных угодий
оперативная оценка состояния растительности, оценка биомассы урожая,
проведение работ по определению участков требующих внесения
удобрений и ядохимикатов в почву для повышения продуктивности
сельскохозяйственных культур
мониторинг и оценка качества оросительных работ
прогнозирование и предварительная оценка урожайности
Август – сентябрь
мониторинг уборочных работ
оценка готовности угодий к следующему сезону
СОВЕТЫ ИЗ КОСМОСА

ТЕХНОЛОГИИ
РАСТЕНИЕВОДСТВО
Фото: ИТЦ «СканЭкс»
Тип объекта
Значение NDVI
Густая растительность 0,7
Разреженная растительность 0,5
Открытая почва 0,025
Облака 0
Снег и лед -0,05
Вода -0, 25
Искусственные материалы (бетон, асфальт) -0,5
тектоническом строении региона. Ведь рельеф, а точнее, рельефообразующие
процессы влияют на состояние сельхозугодий.
Поэтому актуальная цифровая модель рельефа предоставляет
информацию об интенсивности вероятных эрозионных процессов,
запасах снега и т. д.
Некоторые параметры можно оценить косвенно.
Например, зоны, охваченные снеготаянием, выявляются
в ближнем инфракрасном диапазоне спектра, а мощность
снегового покрова рассчитывается по ряду последовательных
снимков, скорости продвижения границ снеготаяния и температуре
воздуха.
Заказать съемку интересующей территории лучше заблаговременно.
Как правило, заказ делается за два-четыре месяца,
в связи с тем, что возможность съемки напрямую зависит
от погодных условий. Можно также воспользоваться данными
постоянно пополняющегося и обновляющегося архива
инженерно-технического центра «СканЭкс». При заказе съемки
стоимость рассчитывается в зависимости от площади снимаемой
территории, от того, данные какого спутника необходимы.
В зависимости от
площади изучаемой
территории для
комплексного
мониторинга
сельскохозяйственных
территорий используются
различные спутниковые
данные. Так, для
оценки состояния
посевов озимых культур
отдельных районов или
даже регионов можно
применять, к примеру,
данные американских
спутников Terra и Aqua
со съемочной системой
MODIS.
Вегетационные индексы
Для количественной оценки растительности
применяется вегетационный индекс
NDVI (Normalized Difference Vegetation
Index). Индекс характеризует также плотность
растительности, позволяет оценить
всхожесть и рост растений, продуктивность
угодий. NDVI рассчитывается как
разность значений отражения в ближней
инфракрасной и красной областях спектра,
разделенная на их сумму. Отражение
растительного покрова именно в красной
и ближней инфракрасной областях
электромагнитного спектра тесно связано
с его зеленой фитомассой. Значения NDVI
меняются в диапазоне от –1 до 1. Для зеленой
растительности отражение в красной
области всегда меньше, чем в ближней
инфракрасной, за счет поглощения света
хлорофиллом, поэтому значения NDVI для
растительности не могут быть меньше 0.
Расчет NDVI с применением снимков
низкого и среднего разрешения позволяет
решать задачи комплексного анализа
территории на уровне регионов.
В процессе мониторинга стоит создать
архив еженедельных карт значений NDVI
на район наблюдений.
В течение сезона отражающая способность
растительности меняется, поэтому данные
космической съемки позволяют оценивать
изменение количества зеленой фитомассы
во времени. По мере возрастания
густоты растительности увеличиваются и значения
NDVI. Например, если рассчитать этот
индекс для озимых культур на основании
весенней съемки одного сезона, можно определить
количество успешно перезимовавших
растений. Как известно, озимые культуры
часто страдают от сильных морозов, чередования
«оттепели-заморозки», ледяной корки,
обилия талых вод и т. д. Панацеей от многих
бед может стать своевременная космическая
информация. Благодаря анализу ДЗЗ в течение
нескольких сезонов можно оценить степень
устойчивости культур, а также результаты
перезимовки. Причем анализ многолетнего
тренда NDVI помогает определить экологическую
реакцию видов на меняющиеся условия
внешней среды, изменение почвенных
характеристик, условий влагообеспеченности,
пищевого режима.
На основании расчетных индексов
можно также прогнозировать урожайность.
К примеру, пики поглощения хлорофилла
приурочены к красной и синей
областям спектра, поверхность листьев
отражает в ближнем инфракрасном диапазоне
— эти данные могут быть использованы
для оценки активности фотосинтеза
растений, а следовательно, урожайности.
АГРОПРОФИ
23
№ 1 ФЕВРАЛЬ 2009
СЕРГЕЙ МИХАЙЛОВ