Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 4. С. 150-160
Возможность распознавания почвенного покрова опытного поля с использованием наземных и спутниковых данных
А.П. Шевырногов
1 , И.Ю. Ботвич
1 , Д.В. Емельянов
1 , А.А. Ларько
1 , Г.С. Высоцкая
1 , В.К. Ивченко
2 , Т.Н. Демьяненко
2 1 Институт биофизики СО РАН, Красноярск, Россия
2 Красноярский государственный аграрный университет, Красноярск, Россия
Одобрена к печати: 29.03.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-4-150-160
В статье представлены результаты исследования, показывающего возможность распознавания почвенного покрова, имеющего различный тип почв и вид обработки, методами дистанционного зондирования. Исследование основывается на спутниковых (Sentinel-2) и наземных (Spectral Evolution PSR-1100F) оптических данных различного пространственного и спектрального разрешения. На изучаемом объекте учебно-опытное хозяйство «Миндерлинское» Сухобузимского района Красноярского края с высокой неоднородностью экспериментальных участков установлено, что измерения коэффициента спектральной яркости с высоким спектральным разрешением могут использоваться для оценки приёмов обработки и в ряде случаев ― для выявления типов почв. Установлено, что наличие стерни на поверхности почвы оказывает существенное влияние на процесс идентификации типов почв. Наибольшее различие в видовом разнообразии почв может быть установлено при отсутствии стерни. Выявлена возможность дистанционного выделения почвы типа АЧгигм՚՚՚ при способе обработки «вспашка» среди других типов почв. Анализ спутниковых данных Sentinel-2 и их пространственной изменчивости показал, что прямые характеристики, рассчитанные по каналам № 2, 3, 4, 8, могут быть использованы для оценки приёмов обработки почв и агрофизических параметров на начальном этапе вегетационного периода (открытая поверхность).
Ключевые слова: спутниковые и наземные методы исследований, земли сельскохозяйственного назначения, Sentinel-2, почвы
Полный текстСписок литературы:
- Борин А. А., Лощина А. Э. Зависимость урожайности зерновых культур от приемов агротехники // Владимирский земледелец. 2015. № 2(72). 2015. С. 2–6.
- Ивченко В. К., Михайлова З. И. Влияние различных обработок почвы и средств интенсификации на продуктивность зерновых культур // Вестн. Красноярского гос. аграрного ун-та. 2017. № 4. С. 3–10.
- Лощинина А. Э. Урожайность культур севооборота при различных системах обработки почвы // Аграрный вестн. Верхневолжья. 2016. № 1. С. 22–27.
- Окунев Г. А., Рахимов Р. С. Зональные проблемы ресурсосберегающих технологий в земледелии (на примере зернового комплекса ОАО «Птицефабрика Челябинская») // Фундаментальные основы научно-технической и технологической модернизации АПК: материалы Всерос. научно-практической конф. Уфа: Башкирский гос. аграрный ун-т, 2013. С. 253–263.
- Окунев Г. А., Кузнецов Н. А., Канатпаев С. С. Ресурсосберегающие технологии ― резерв повышения эффективности земледелия // АПК России. 2017. Т. 24. № 1. С. 136–141.
- Холзаков В. М. Ресурсосберегающие технологии в земледелии // Вестн. Ижевской гос. с.-х. акад. 2007. № 3(13). С. 2–3.
- Шишов Л. Л., Тонконогов В. Д. Классификация и диагностика почв России. Смоленск: Ойкумена, 2004. 342 с.
- Baret F., Guyo G. Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment // Remote Sensing of Environment. 1991. V. 35. P. 161–173.
- Jordan C. F. Derivation of leaf-area index from quality of light on the forest floor // Ecology. 1969. V. 50. P. 663–666.
- Wolf A. Using WorldView-2 Vis-NIR multispectral imagery to support land mapping and feature extraction using normalized difference index ratios // Proc. SPIE. V. 8390. 2012.