Красноярск, Россия
Аннотация. Цель. Исследование направлено на обеспечение оперативного мониторинга посевов сельскохозяйственных культур спутниковыми данными. На примере опытно-производственного хозяйства (ОПХ) «Курагинское» Красноярского края рассмотрены данные о спектрально-отражательных свойствах сельскохозяйственных посевов и климатических характеристиках, отражающие состояние сельскохозяйственных посевов. Методы. По спутниковым данным были получены значения средней суточной температуры поверхности Земли, количество ежедневных осадков, тематические карты и средние значения индексов вегетации NDVI, ClGreen и MSAVI2. В качестве источников данных дистанционного зондирования Земли в работе использовались космические снимки спутников Sentinel-2, данные Terra MODIS (MOD11) и GPM (IMERG). Обработка исходной спутниковой информации проводилась в программном обеспечении QGIS. Результаты. Из открытых источников были подобраны спутниковые данные, составлены технологии их обработки и сформирован архив данных за вегетационные сезоны с 2015 по 2022 гг. Оперативный мониторинг по спутниковым данным позволяет выявлять неоднородность пространственного распределения растительного покрова, отслеживать динамику температур и количества выпавших осадков в течение вегетационного сезона, тем самым способствуя проведению комплексной оценки состояния всех сельскохозяйственных посевов в целом и индивидуально по каждому полю. Научная новизна. Разработана технология обработки данных Sentinel-2, Terra MODIS (MOD11), GPM (IMERG) и получения их производных продуктов на базе геоинформационной системы QGIS в автоматизированном режиме для задач агромониторинга. Практическая значимость. Cформированы наборы данных по вегетационным индексам, температуре и осадкам, которые имеют большое значение для принятия эффективных управленческих решений на территории ОПХ «Курагинское».
агромониторинг, сельскохозяйственные посевы, спутниковые данные, вегетационные индексы, климатические характеристики
1. Страшная А. И., Береза О. В., Тарасова Л. Л., Максименкова Т. А., Шульгин И. А., Пурина И. Э., Чекулаева Т. С. Современное состояние и проблемы агрометеорологического обеспечения сельского хозяйства России // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2019. № 4 (374). С. 219-240.
2. Ерунова М. Г., Симакина А. С., Якубайлик О. Э. Создание базы данных для точного земледелия ОПХ «Курагинское» // Вестник КрасГАУ. 2022. № 1 (178). С. 13-20. DOI:https://doi.org/10.36718/1819-4036-2022-1-13-20.
3. Комаров А. А., Комаров А. А. Оценка состояния травостоя с помощью вегетационного индекса NDVI // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2018. № 51. С. 124-129.
4. Ерошенко Ф. В., Сторчак И. Г., Чернова И. В. Оценка состояния растений методами экспресс-диагностики // Аграрный вестник Урала. 2019. № 7 186). С. 19-25. DOI:https://doi.org/10.32417/article_5d52af440f71b8.16701399.
5. Трошко К. А., Денисов П. В., Дунаева Е. А., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Толпин В. А. Особенности развития озимых сельскохозяйственных культур на юге европейской части России весной 2022 г. по данным дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 261-267. DOI:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2022-19-2-261-267.
6. Линков С. А., Акинчин А. В., Донченко И. С., Попов А. А. Использование методов дистанционного зондирования для оценки состояния посевов сельскохозяйственных культур // Инновации в АПК: проблемы и перспективы. 2018. № 3 (19). С. 92-98.
7. Степанов А. С., Асеева Т. А., Дубровин К. Н. Влияние климатических характеристик и значений вегетационного индекса NDVI на урожайность сои (на примере районов Приморского края) // Аграрный вестник Урала. 2020. № 1 (192). С. 10-19. DOI:https://doi.org/10.32417/1997-4868-2020-192-1-10-19.
8. Ерошенко Ф. В., Барталев С. А., Лапенко Н. Г., Самофал Е. Б., Сторчак И. Г. Возможности дистанционной оценки состояния и степени деградации природных кормовых угодий // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 7. С. 53-66. DOI:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2018-15-7-53-66.
9. Белоусова А. П., Брыжко И. В. Анализ зарастания сельскохозяйственных угодий на территории Пермского края по спутниковым снимкам Landsat // ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2021. Т. 27. № 4. С. 150-161. DOI:https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-4-27-150-161.
10. Segarra J., Araus J. L., Kefauver S. C. Farming and Earth Observation: Sentinel-2 data to estimate within-field wheat grain yield // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2022. Vol. 107. Article number 102697. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102697.
11. Blickensdörfer L., Schwieder M., Pflugmacher D., Nendel C., Erasmi S., Hostert P. Mapping of crop types and crop sequences with combined time series of Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat 8 data for Germany // Remote Sensing of Environment. 2022. Vol. 269. Article number 112831. DOI:https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112831.
12. Yakubailik O. E., Yakubailik T. V. Analysis of accumulated precipitation based on satellite data in Central Siberia // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020. Vol. 548. Article number 32025. DOI:https://doi.org/10.1088/1755-1315/548/3/032025.
13. Воронина П. В. Динамика температуры поверхности Новосибирской области по данным дистанционного зондирования в XXI веке // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2022. Т. 4. С. 31-39. DOI:https://doi.org/10.33764/2618-981X-2022-4-31-39.
14. Eck M. A., Murray A. R., Ward A. R., Konrad C. E. Influence of growing season temperature and precipitation anomalies on crop yield in the southeastern United States // Agricultural and Forest Meteorology. 2020. Vol. 291 Article number 108053. DOI:https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2020.108053.
15. Головинов Е. Э., Васильева Н. А. Сравнение многолетних метеорологических характеристик по данным реанализа и наземных наблюдений на территории Московской области // Мелиорация и гидротехника. 2022. Т. 12. № 3. С. 92-105. DOI:https://doi.org/10.31774/2712-9357-2022-12-3-92-105.
16. Ботвич И. Ю., Емельянов Д. В., Ларько А. А., Мальчиков Н. О., Ивченко В. К., Демьяненко Т. Н., Шевырногов А. П. Оценка пространственного распределения урожайности ярового ячменя (Красноярский край) по наземным и спутниковым спектрофотометрическим данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 5. С. 183-193. DOI:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2019-16-5-183-193.
17. Erunova M. G., Yakubailik O. E., Yakubaylik T. V. Analysis of the temperature regime of basin geosystems of the Krasnoyarsk Territory using MODIS satellite images and ground-based data // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Article number 52026. DOI:https://doi.org/10.1088/1757-899X/862/5/052026.
18. Анисимов А. Е., Ефимов В. В., Львова М. В. Верификация данных дистанционного зондирования GPM IMERG и количественные оценки атмосферных осадков в Крымском регионе в теплое время года // Морской гидрофизический журнал. 2021. Т. 37. № 4 (220). С. 490-504. DOI:https://doi.org/10.22449/0233-7584-2021-4-490-504.
