 |  | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 УДК 528.88:502.37 Информационный аспект космического мониторинга земельных ресурсов
Приведены методологические подходы к формированию системы дистанционного мониторинга земельных ресурсов в условиях экономического кризиса. Показаны примеры использования космических снимков среднего разрешения для контроля за соблюдением севооборотов и оценки состояния озимых культур. Преимущества дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), как технологии получения пространственной информации, широко известны и не нуждаются в доказательствах. Космические снимки характеризуются такими положительными характеристиками, как оперативность, детальность, объективность и главное - континуальность. Именно последнее свойство делает ДЗЗ безальтернативным информационным источником для столь "пространственной" отрасли, какой является сельское хозяйство. Учтем главные тенденции развития этой технологии - постоянное увеличение количества и улучшение качества получаемой информации вместе с ее общим удешевлением. Хотя последний факт является весьма приятным, надо отметить, что в современных экономических условиях даже дешевые космические снимки могут быть недоступны как для государственных учреждений, так и для частных аграрных хозяйств. Вопросу использования ДЗЗ для оценки, мониторинга и управления сельскохозяйственными ресурсами уделялось достаточно внимания в научной литературе последних лет. Значительный вклад в решение этой проблемы внесли К.Я. Кондратьев, А.Д. Клещенко, В.И. Рачкулик, М.В. Ситников, П.П. Федченко, В.С. Антоненко и др. Вместе с тем постоянный прогресс технологий съемки и обработки данных дистанционного зондирования (ДДЗ) предоставляет новые возможности для космического агромониторинга и вызывает необходимость разработки новых методологических подходов к решению этого вопроса. Современный рынок характеризуется большим разнообразием выбора ДДЗ, что обуславливается технологическим (пространственное, радиометрическое и временное разрешение), физическим (используемые зоны электромагнитного спектра) и экономическими аспектами. Это позволяет сформирования различные сценарии подбора снимков для мониторинга земельных угодий. В связи со сложным экономическим положением в научной сфере наше внимание в первую очередь было направлено на возможности получения бесплатных данных дистанционного зондирования, к которым, в частности, относится и Landsat-8. Landsat - старейший проект по предоставлению спутниковых снимков планеты. Первый из космических аппаратов в рамках программы был запущен в 1972, последний на данный момент Landsat-8 - 11 февраля 2013. Landsat-8 поставляет снимки в 11 спектральных диапазонах с пространственным разрешением от 15 до 100 метров (таблица). Периодичность сбора данных 16 суток.
Безусловно, снимки, сделанные спутником Landsat, значительно уступают детальностью изображением, которые мы видим в интернет-сервисах GoogleEarth и пр. Стать основой для крупномасштабного картографирования они не могут. Так специалисты известной компании "СКАНЭКС" (Россия) считают, что ДДЗ от Landsat можно использовать для создания топографических карт масштаба 1: 100000 и тематических карт масштаба 1: 25000. Однако такие снимки позволяют решать ряд практических задач сельского хозяйства, а именно: картографирование и мониторинг почвенного покрова, оценка состояния земельных угодий, прогнозирование урожайности, соблюдение аграрными предприятиями запроектированных севооборотов и т.д. Весомым преимуществом данных Landsat-8 является получение информации в инфракрасном диапазоне (7 каналов), что позволяет получать крайне интересную и полезную информации о состоянии растительности и почв. Добавим, что полученные снимки имеют лицензию Public Domain, что позволяет свободно и бесплатно получать, распространять и использовать их для любых работ. Дополнив эти данные свободным геоинформационным программным обеспечением, например GRASS или QuantumGIS, получаем связь информационного и программного компонентов для создания мощного аппарата по решению многих актуальных вопросов сельского хозяйства и охраны окружающей среды. В качестве примера рассмотрим использование данных Landsat-8 для оценки развития озимых на тестовых полях в Богодуховском районе Харьковской области. Анализ архива снимков показал, что на исследуемую территорию с сентября 2014 по март 2015 насчитывается 6 снимков с удовлетворительным уровнем облачности (до 20%). Такого набора достаточно, чтобы проследить качественные изменения в развитии озимых культур и оценить их состояние после перезимовки. Для решения этой задачи был использован один из наиболее эффективных и простых приемов дешифровки многозональных снимков - расчет нормализованного относительного вегетационного индекса (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI). Последний определяется как нормализованная разница между значениями в ближней инфракрасной области (NIR) и в красном диапазоне видимого спектра (RED) по следующей формуле: NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED). Логика такого расчета базируется на двух наиболее стабильных участках спектральной кривой отражения сосудистых растений. В красной области спектра (0,6-0,7 мкм) лежит максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом высших сосудистых растений, а в инфракрасной области (0,7-1,0 мкм) находится область максимального отражения клеточных структур листа. То есть высокая фотосинтетическая активность (связанная, как правило, с густой растительностью) ведет к уменьшению отражения в красной области спектра и увеличению в инфракрасной. Значение индекса NDVI меняются в диапазоне от -1 до +1. Для растительного покрова значение индекса будут приближаться к максимальным значениям, для почв - будут чуть больше нуля, а для водных объектов - иметь отрицательные значения. Сравнение разновременных космических снимков позволило проследить динамику состояния земельных угодий исследуемой территории. Обработка и дешифровки ДДЗ выполнялась в QuantumGIS. В ходе полевых исследований, которые проводились в октябре 2014 было зафиксировано, что на поле №1 (рис.) посеяна озимая пшеница, на полях №2 и №3 оставались растительные остатки от кукурузы и подсолнечника соответственно. Анализ значений индекса NDVI на данные поля, показал, что поля №2 и №3 не были своевременно обработаны, и по состоянию на 25 марта 2015 остаются покрытыми растительными остатками, что является как нарушение технологий. Для посева сельскохозяйственных культур необходимо проводить весеннюю вспашку, что приведет к значительной потере продуктивной влаги и, соответственно, к лишним экономическим затратам на получение хорошего урожая. Этот пример наглядно показывает реальную возможность государственного контроля за соблюдением аграрными предприятиями севооборотов. Напомним, что согласно ст. 211 Земельного кодекса Украины предусмотрена юридическая ответственность за использование земельных участков сельскохозяйственного назначения без утвержденных проектов землеустройства, обеспечивающих эколого-экономическое обоснование севооборотов и упорядочение угодий, или отклонения от них.
В качестве другого примера рассмотрим результаты дешифрирования ДДЗ на территорию поля №1. Оценка изменения состояния проективного покрытия поля (октябрь 2014 - март 2015) свидетельствует о том, что посевы озимых на нем благополучно перезимовали и хорошо развиваются. При наличии необходимых подполетних исследований получаем возможность не только качественного контроля, но и количественной оценки биомассы растений и прогнозирования урожайности. Еще одним интересным аспектом являются результаты анализа неоднородности значений индекса NDVI на полях, занятых озимыми. Первичные результаты дешифрирования показывают, что: во-первых, такая пространственная неоднородность подтверждается набором разновременных снимков, во-вторых она четкая связана со структурой почвенного покрова и геоморфологическими характеристиками полей. Выводы. Показан алгоритм получения и первичного анализа многоспектральных космических снимков, сделанные спутником Landsat-8. Важным аспектом исследований является тот факт, что использованные в ходе работы космические снимки, равно как и программное обеспечение для их обработки являются бесплатными. Приведены примеры использования ДДЗ для контроля за соблюдением севооборотов и оценки состояния озимых сельскохозяйственных культур. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 |  |
