Дистанционное зондирование (ДЗ) Земли является мощным инструментом для оценки состояния земель сельскохозяйственного назначения и проведения анализа их качества. Современные технологии и методы обработки данных, полученных при помощи спутников и других аэрокосмических систем, позволяют получить информацию о различных параметрах почвы, влажности, растительности и других факторах, влияющих на состояние сельскохозяйственных угодий.
Земельные ресурсы играют важную роль в развитии сельского хозяйства, применение данных дистанционного зондирования Земли имеет большой потенциал. Благодаря этому инструменту возможно детальное и объективное изучение состояния почвенного покрова, классификация земельных участков по их пригодности для различных видов сельскохозяйственной деятельности, определение уровня урожайности и прогнозирование возможных агроэкологических проблем.
Одной из основных проблем состояния земель сельскохозяйственного назначения в Астраханской области является недостаточное качество почв. В связи с неправильным использованием удобрений или недостатком необходимых плодородных веществ, почвы теряют свою плодородность, что снижает урожайность и качество выращиваемых культур.
ДЗ и ГИС-технологии полезны для планирования эффективного использования природных ресурсов на национальном, государственном и местном уровнях. Применение этих технологий в управлении природными ресурсами быстро увеличивается в связи с успехами, достигнутыми в космической индустрии с точки зрения пространственного, временного, спектрального и радиометрического разрешения. Дистанционное зондирование обладает рядом уникальных преимуществ:
- технология ДЗ известна как неразрушающий метод для сбора информации об особенностях земного покрова;
- данные ДЗ могут быть получены систематически для крупных географических районов, а не для одного объекта наблюдения;
- данные ДЗ могут раскрыть информацию о местах, которые недоступны для человеческого исследования;
- систематический (растр) сбор данных ДЗ может избавить от предвзятости отбора проб;
- ДЗ может обеспечить фундаментальную биофизическую информацию, которая может использоваться в других науках;
- ДЗ не зависит от данных, полученных в других областях, таких как картография или ГИС.
В статье объектом исследования являются земли сельскохозяйственного назначения Приволжского района Астраханской области и данные об этих землях, отраженные на основе данных дистанционного зондирования земель сельскохозяйственных угодий, полученных с беспилотного летательного аппарата (БПЛА) «Геоскан 201». Площадь выбранной исследуемой территории-земли сельскохозяйственного назначения составляет 5583 га.
В качестве территории исследования была выбрана часть территории, расположенная в Приволжском районе Астраханской области. Сельскохозяйственные угодья в Приволжском районе занимают общую площадь 99 107 га. Из этой площади 81 461 га заняты пашнями, 689 га заняты многолетними насаждениями, а 16 957 га заняты природными кормовыми угодьями. Природные кормовые угодья, такие как пастбища, располагаются на землях, которые сложно использовать для ведения сельского хозяйства и обработки.
Беспилотный летающий аппарат (БПЛА), с помощью которого получены данные для исследования, имеет название «Геоскан 201».
БПЛА «Геоскан 201» идеально подходит для оценки состояния земель сельхозназначения благодаря следующим его особенностям:
- Высокое качество съемки: БПЛА оснащен камерами высокой разрешающей способности, что позволяет получать детальные аэрофотоснимки земельного участка сельхозназначения.
- Большая площадь обзора: благодаря высокой летной скорости и дальности полета, БПЛА способен охватывать большие территории в течение короткого времени.
- Возможность съемки в различных спектральных диапазонах: «Геоскан 201» может оснащаться различными камерами, включая мультиспектральные и гиперспектральные, что позволяет оценить состояние здоровья растений.
- Высокая автономность: БПЛА может летать длительное время без посадки благодаря своей максимальной продолжительности полета до 10 часов.
Основные характеристики данного БПЛА включают:
- Дальность полета: до 500 км.
- Высота полета: до 5 км.
- Максимальная продолжительность полета без посадки: до 10 часов.
- Скорость полета: от 70 до 120 км/ч.
- Количество и тип сенсоров: может быть оснащен различными камерами высокой разрешающей способности (RGB, ИК, мультиспектральные и гиперспектральные камеры).
Для проведения аэрофотосъемки использовали мультиспектральную камеру Geoscan Pollux, которая является комплексным инструментом для оценки состояния сельскохозяйственных земель. Дает возможность создавать индексные карты вегетации и ортофотопланы в естественных цветах. Имеет пять независимых каналов, разрешение 1440x1080, 5,2 см/пикс, снимает с высоты 120 м.
Характеристики БПЛА «Геоскан 201» позволяют ему быть эффективным инструментом для мониторинга и оценки земель сельхозназначения, что позволяет агрономам и другим специалистам получить полную и точную информацию о состоянии участков и повысить эффективность сельскохозяйственной деятельности.
Территория объекта исследования относится к среднему поясу центральной части дельты и представляет собой современную, преимущественно суглинистую часть волжской дельты, наиболее расчлененную протоками и множеством ильменей, стариц и полоев.
Почвенный покров территории объекта исследования представлен аллювиальными дерново-опустынивающими карбонатными солонцеватыми легкосуглинистыми почвами на рыхлых аллювиальных отложениях.
Для оценки состояния сельскохозяйственных земель были использованы методы, используемые при дистанционном зондировании земли, а именно метод аэрофотографирования и дешифровка аэрофотоснимков.
Аэрофотосъемка – это метод, в котором использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с высококачественными камерами позволяет получить детализированные ортофотопланы, отображающие поверхность Земли с высокой пространственной разрешающей способностью. Ортофотопланы представляют собой изображения Земли, полученные с помощью специальных программ, которые корректируют и компенсируют искажения изображений, вызванные перспективой съемки.
При анализе ортофотопланов с БПЛА осуществляется визуальное обнаружение, дешифровка и маркировка проблемных участков земельного покрытия сельскохозяйственного назначения.
Дешифровка аэрофотоснимков, полученных с помощью беспилотных летательных аппаратов, представляет собой мощный и короткосрочный метод для своевременного выявления и отслеживания негативных процессов, влияющих на состояние сельскохозяйственных культур. Эта технология открывает новые горизонты для эффективного мониторинга и защиты урожая. Подобно орлиному глазу, аэрофотоснимки обеспечивают захватывающий обзор обширных сельскохозяйственных угодий. Каждый отдельный пиксель детализированных изображений содержит ценные сведения о состоянии посевов, улавливая даже незначительные изменения в цвете, структуре и плотности растительного покрова.
Благодаря передовым методам дешифровки, специалисты способны распознавать тонкие признаки деградации, которые зачастую остаются незамеченными при наземном осмотре. Участки с пожелтевшей или изреженной растительностью, проявления засухи, следы болезней или вредителей, эрозийные процессы почв – все эти проблемы обнаруживаются с высокой точностью и качеством на аэрофотоснимках.
Далее проводится анализ и классификация таких участков с использованием методов машинной обработки, спектральных индексов и других геоинформационных технологий. Такой анализ помогает выявить проблемы и аномалии на земле сельскохозяйственного использования, что позволяет принимать своевременные меры для устранения этих проблем и повышения продуктивности сельскохозяйственных угодий.
В работе был использован вегетационный индекс растительности GRVI. Индекс растительности – это числовые значения, полученные из спектральных данных дистанционного зондирования спутниковых или аэрофотоснимков, для точной оценки плотности, состояния и распределения растительности на земле, встроенный в растровый слой.
Вегетационные индексы используются в различных областях, таких как дистанционное зондирование, сельское хозяйство, мониторинг окружающей среды и землеустройство, для отслеживания роста растений, их продуктивности и состояния здоровья растений.
Индексы вычисляются на основе коэффициентов отражения света различных длин волн, включая красную, ближнюю инфракрасную (ближнюю ИК) и другие диапазоны.
Индекс RGVI (Red Green Vegetation Index) является одним из вегетационных индексов, основанных на анализе спектральных характеристик растительного покрова. Его особенности и преимущества могут быть ключевыми для выбора на данном участке сельскохозяйственных земель.
Индекс RGVI для оценки сельскохозяйственных культур нами был выбран не случайно, как отмечают исследователи, данный индекс является полезным индикатором не только фенологии растительности, особенно для окраски листьев, но также нарушений экосистем в целом.
Конкретные нормы значений RGVI для различных видов растительности могут быть установлены на основе исследований и наблюдений. В нашем случае для многолетних травянистых культур (например, томаты) оптимальные значения RGVI могут колебаться (табл.) от 0,4 до 0,67, в то время как для лесных участков могут быть характерны значения от 0,7 до 1,0 в зависимости от видового состава древесных пород и состояния леса.
Таблица. Зависимость типа покрытия от индекса вегетации
| Норма RGVI | Тип покрытия |
| песок или антропогенное покрытие | |
| от –0,03 до 0,2 | открытая почва |
| от 0,02 до 0,05 | облако или антропогенное покрытие |
| от 0,2 до 0,4 | кустарники и пастбища |
| от 0,4 до 0,67 | скудная и разреженная древесная и кустарниковая растительность, многолетние травянистые культуры |
| от 0,67 до 0,8 | мощная и густая растительность (лес) |
| от 0,8 до 1,0 | очень мощная, густая растительность (тропический или широколиственный лес) |
Чем выше значение характерного для выбранного участка индекса, тем более здоровые и развитые растения (рис. 1). Наоборот, низкое значение RGVI может указывать на стрессовые условия, заболевания или нехватку питательных веществ у растений.
Рисунок 1. Вегетационный индекс RGVI
Расчет вегетационного индекса RGVI произведен с помощью калькулятора растров геоинформационного программного обеспечения QGIS версии 3.34.
В ходе исследования использовались RGB-каналы для расчета индекса вегетации RGVI (Red Green Vegetation Index). Этот индекс позволяет количественно оценить вегетационный покров на основе разницы отражения в красном и зеленом диапазонах спектра. В начале работы с ортофотопланами снимки были импортированы в QGIS. Затем, используя калькулятор растров, выполнены следующие шаги:
- Для каждого пикселя извлекается значение красного (R) и зеленого (G) каналов из ортофотопланов.
- Затем рассчитывается разность значений между R и G каналами: (R–G).
- После этого с помощью формулы производится расчет вегетационного индекса:
где Pgreen – значение отражательной способности в зеленом спектральном канале;
Pred – значение отражательной способности в красном спектральном канале. - Результирующий растровый слой представляет собой индекс вегетации GRVI, где каждый пиксель имеет значение индекса от –1 до 1 (в зависимости от выращиваемой культуры), для различия пикселей человеческим глазом (рис. 2).
Рисунок 2. Преобразование растра вегетационного индекса
На основании полученных данных с БПЛА можно выявлять и анализировать эрозионные участки полей, контролировать выполнение агротехнических операций и выявлять участки с низким содержанием органического вещества. Эти аспекты помогают принимать правильные решения для предотвращения деградации почвы, улучшения урожайности и поддержания устойчивого развития сельскохозяйственных предприятий.
После анализа аэрофотосъемки можно сделать соответствующие выводы и необходимые рекомендации по выявленным визуальным отклонениям от нормы почв сельскохозяйственного назначения.
Так, например, в ходе визуального осмотра ортофотопланов с использованием программы QGIS нам удалось обнаружить и точно определить местоположение начального проявления процесса водной эрозии и разрушения поверхностного слоя почвы, что позволит оперативно принять меры по ее защите и восстановлению. Такое предупреждение помогает сохранить целостность и качество почвы и предотвратить потери урожая, что является особенно важным для сельскохозяйственных предприятий. Разрушение пахотного слоя может привести к деградации почвы. Результаты осмотра приведены на рисунке 3.
Рисунок 3. Эрозия и разрушение пахотного слоя почвы
Согласно полученной информации с БПЛА, на рисунке 3 отчетливо виден участок разрушения плодородного слоя почвы возможно вследствие воздействия водной эрозии. На основании этих данных можно сделать соответствующие выводы и применить меры по борьбе с эродированными участками почв.
Для примера оценки эффективности использования расчета вегетационного индекса был выбран участок поля, позволяющий выявить проблемы на момент дешифровки (рис. 4).
Рисунок 4. Участок применения индекса RGVI
Данный участок имеет явные признаки проблемных очагов у растений, что указывает на возможные проблемы с их вегетацией и здоровьем. При визуальном осмотре выявлено, что фермеры проводили регулярный уход за этими растениями, однако, несмотря на это, возможны некоторые проблемы с их развитием. Для более точной оценки эффективности использования расчета вегетационного индекса были проведены операции по измерению вегетационного индекса на этом участке.
Анализ данных выявил различия в значениях вегетационного индекса на участке с проблемными очагами и участках без них. Эти различия позволяют сделать вывод о том, что использование расчета вегетационного индекса может быть эффективным инструментом для мониторинга состояния растений и выявления проблемных зон среди сельскохозяйственных угодий исследуемой территории, отработанные в QGIS, демонстрирующие ситуации, способные решить с помощью расчета вегетационного индекса, а также оценить состояние сельскохозяйственных земель.
На выбранном участке, где применялся индекс вегетации RGVI, его значения варьируются от –0,03 до 0,44. Этот диапазон считается относительно низким для многолетних травянистых сельскохозяйственных посевов.
Для многолетних травянистых сельскохозяйственных посевов, таких как пастбища, луга и сенокосы, ожидаются более высокие значения индекса вегетации, обычно в диапазоне от 0,4 до 0,6.
Это объясняется тем, что многолетние травянистые культуры чаще всего имеют негустой растительный покров, что приводит к недостаточно высокому поглощению красного света (связанному с фотосинтезом) и высокому отражению ближнего инфракрасного излучения. Таким образом, значения RGVI от 0,4 до 0,6 являются типичными для здоровых и густых травянистых посевов.
Значения индекса RGVI от 0,4 до 0,6 могут быть типичными для здоровых и густых травянистых посевов в определенных условиях, но не стоит полностью полагаться только на этот диапазон. Многое зависит от конкретных культур, их фенологической фазы, условий произрастания и т. д.
При анализе БПЛА или спутниковых снимков важно учитывать не только спектральные индексы, но и визуальную интерпретацию изображений, данные полевых обследований, а также другие источники информации для получения более полной и точной картины состояния посевов. Современные методы машинного обучения и компьютерного зрения позволяют извлекать информацию из изображений более тонко и сложно, чем просто использование пороговых значений индексов. Эти подходы могут лучше учитывать разнообразие ситуаций на полях.
При мониторинге посевов важно проводить многовременной анализ, отслеживая динамику изменения вегетационных индексов и других параметров на протяжении вегетационного периода.
Низкие значения RGVI, наблюдаемые на выбранном участке, могут указывать на низкую плотность растительного покрова или значительные просветы между растениями, недостаточное развитие биомассы из-за неблагоприятных условий (засуха, нехватка питательных веществ и т.д.), присутствие нездоровой, стрессовой или изреженной растительности, влияние сельскохозяйственных операций (скашивание, вспашка и т. д.) на время съемки.
В результате проведения расчета индекса вегетации (RGVI) на экспериментальном участке можно отметить, что значительная часть растений имеет значения индекса в диапазоне 0,39–0,43, что свидетельствует о недостаточном для нормы (0,4–0,6) вегетации растений данных типов посевов.
На изображении (рис. 4) наблюдается значительное количество растений с плохой вегетацией, что указывает на наличие некоторых проблем в росте и развитии растительного покрова на данном участке.
При визуальном осмотре с высоты птичьего полета участок выглядит зеленым и здоровым, без явных признаков проблем. Однако, применив индекс вегетации, можно заметить различия в степени вегетации на данном участке.
Осмотрев ортофотоплан экспериментального участка (рис. 4), без применения вегетационного индекса, растения кажутся зелеными и здоровыми, после применения RGVI наглядно видно, что некоторые растения имеют плохую вегетацию, что требует дополнительного внимания и возможных мероприятий для улучшения состояния растительного покрова.
Результаты исследования использования вегетационного индекса на данном участке позволяют сделать следующие выводы о почвах на данном участке сельскохозяйственных посевов:
- Неравномерное внесение удобрений в почву: анализ вегетационного индекса показал различия в росте растений на различных участках, что может указывать на неравномерное распределение удобрений. Это приводит к разнообразным ростовым отклонениям у различных культур и может негативно сказываться на урожайности.
- Недостаточное внесение удобрений: сниженные значения вегетационного индекса на некоторых участках могут свидетельствовать о недостаточном количестве питательных веществ в почве. Это может стать причиной низкой урожайности и неэффективного использования удобрений.
Рекомендации по улучшению: на основании выявленных результатов исследования рекомендуется провести более тщательный анализ состава почвы, корректировать дозировку удобрений и улучшить их равномерное распределение по участку. Это поможет оптимизировать процесс удобрения, снизить затраты и повысить урожайность культур.
Использование данных дистанционного зондирования Земли дает возможность более эффективно управлять землями сельскохозяйственного назначения.
Использование дистанционного зондирования Земли для оценки состояния земель сельскохозяйственного назначения, несомненно, представляет собой незаменимый инструмент для первичной оценки состояния почв сельскохозяйственных угодий, так как для получения полной и точной картины требуется дополнительное проведение лабораторных исследований, которые могут углубить наше понимание факторов, влияющих на качество почв.
Ссылки на источники, используемые в статье, были удалены. Библиография доступна в оригинальной публикации.
Авторы статьи: Столярова Е.М., Сорокин А.П., Бурукина Е.А., Занозин В.В. (все — Астраханский государственный университет им. В. Н. Татищева, Астрахань, Россия).
Опубликовано в научно-техническом журнале «Геология, география и глобальная энергия», № 1 (96), 2025, стр. 82-90. DOI 10.54398/2077-6322.2025.96.1.012.