Оценка состояния сельскохозяйственных посевов Краснодарского края по данным дистанционного зондирования: методика и результаты - Автореферат

Для Краснодарского края, занимающего ведущее место по производству многих видов растениеводческой продукции в Российской Федерации, дальнейшее развитие растениеводства имеет стратегическое значение. Такому развитию при современных условиях хозяйствования способствует мониторинг состояния сельскохозяйственных посевов и земель, направленный, судя по существующим техническим разработкам, на решение целого ряда задач. Своевременное решение этих задач должно способствовать оптимизации использования земельных ресурсов в Краснодарском крае, а в технологическом смысле - научному обоснованию применения материалов дистанционного зондирования в сельскохозяйственной деятельности. Разработать метод автоматизированной ранговой оценки полей по признаку локальной (не)равномерности распределения фитомассы с использованием вегетационного индекса по данным спутниковых снимков на дату съемки. В качестве исходных данных настоящего исследования использованы снимки коммерческих микроспутников RAPIDEYE для удаленного мультиспектрального зондирования с пространственным разрешением 6,5 м (на даты 12.07.2009, 28.04.2010, 02.05.2010, 13.06.2010); данные спутника Landsat 5 TM разрешением 30 м (сентябрь 2008 г. - октябрь 2010 г.); векторные данные (границы сельскохозяйственных полей) со сведениями о хозяйствах, предоставленные Министерством сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности Краснодарского края; кадастровые данные; статистические сборники по АПК края (2005-2010 гг.).Краснодарский край в настоящее время занимает ведущее место по производству многих видов сельскохозяйственной продукции в Российской Федерации, особенно в области растениеводства. По объемам продукции сельского хозяйства практически во всех административных районах края растениеводство преобладает над животноводством. Посевная площадь Краснодарского края составляет 3,66 млн. га; посевы зерновых и зернобобовых культур занимают 2,20 млн. га, технических 0,81 млн. га, кормовых 0,52 млн. га. В разделе 1.2 показаны результаты типологии муниципальных образований Краснодарского края по сельскохозяйственным показателям.В разделе 2.1 описаны основные спутниковые системы, данные которых используются в мониторинге сельскохозяйственных земель. Освещены характеристики спутниковых снимков сканирующего радиометра AVHRR, спектрорадиометра MODIS, Landsat, SPOT, IRS-P6, RAPIDEYE. Известно около 160 различных вегетационных индексов, определяемых экспериментально, исходя из известных особенностей кривых спектральной отражательной способности растительности и почв. Наиболее известным и распространенным является нормализованный разностный индекс растительности (Normalized Difference Vegetation Index), рассчитываемый по формулеВ разделе 3.1 рассматривается применение вегетационного индекса NDVI в растениеводстве для наблюдения за всхожестью культур, динамикой объема фитомассы, наступлением спелости, вообще состоянием растений в разные периоды вегетации. Неравномерность распределения посевов (фитомассы) на поле вызвана двумя группами факторов: естественными и техническими. Данный синтетический показатель мы определили как показатель равномерности распределения в выборке (U). 2 г) наблюдается сдвиг в сторону меньших значений, но распределение этих значений отражено пологой кривой, а это значит, что количество фитомассы в данной ситуации больше, чем в третьем, но меньше, чем в первом и втором случаях. На основе рассмотренных комбинаций выделено четыре класса, отражающих степень (не)равномерности распределения фитомассы в границах поля.Такого рода исследования не ограничиваются разнообразными оценками состояния посевов, но также способны решать проблему автоматизированного распознавания сельскохозяйственных культур. В разделе 4.1 рассмотрен метод идентификации культуры, основанный на применении пороговых значений вегетационного индекса NDVI с использованием его рассчитанных эталонных значений для определенных сельскохозяйственных культур. Для проверки этого предположения построены графики сопряженного внутригодового хода NDVI различных культур (озимой пшеницы, озимого ячменя, подсолнечника, риса, кукурузы, многолетних трав, а также для полей под паром) (рис. Анализировались типичные для края сельскохозяйственные культуры - рис, подсолнечник, кукуруза, а также многолетние травы. Несмотря на установленные пороговые значения индекса NDVI для подсолнечника и кукурузы, надежно идентифицировать эти культуры не удалось.Исследование динамики и территориальной дифференциации сельскохозяйственных показателей предполагает наличие доступной региональной аналитической информации, в том числе соответствующих карт. Заключительная глава посвящена созданию рабочего картографического web-приложения для визуализации показателей сельского хозяйства Краснодарского края. Приведены примеры различных информационных картографических ресурсов, построенных на основе готовых картографических серверов, либо разработанных с нуля и изначально адаптированных к специальным задачам. В разделе 5.2 описана разработка