Применение космоснимков для проведения подкормок

 

 

 

Применение космоснимков для проведения подкормок

Титульный лист

 

Оглавление

 

 

ВВЕДЕНИЕ

 

Сегодня производители зерна поставлены в такие условия, когда вносимые дозы удобрений должны быть экономически оправданы и максимально окупаться прибавкой урожая при одновременном снижении агроэкологической нагрузки на поля. Своевременное и направленное воздействие на ход формирования урожая зерна возможно только на основании данных точной диагностики питания растений. Недостаток основных элементов питания восполняется с учетом планируемой урожайности и состояния каждого поля в отдельности. Дозы фосфора и калия обычно вносят под основную обработку почвы и при посеве в полных объемах. Азот применяют в несколько этапов - под основную обработку почвы (рано весной) и в виде подкормки в фазы кущения, трубкования, колошения и формирования зерна. Традиционно используемые в сельском хозяйстве методы листовой диагностики трудоёмки и требуют значительных финансовых затрат. В этой связи перспективными для растениеводства являются методы, основанные на регистрации оптических характеристик отраженной от листьев солнечной радиации с использованием космических съемок (данных дистанционного зондирования Земли).

Большой интерес представляют методы, основанные на комплексном использовании результатов полевой диагностики содержания азота в РП, например, с помощью обычного N-тестера и данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Также важное значение имеет применение данных ДЗЗ для регулярного мониторинга состояния сельхозугодий, своевременного выявления и картирования участков полей, пораженных вредителями и болезнями, выявления и картирования «неоднородностей», обусловленных дефицитом питательных веществ в почве и т.д. В результате на основании карт «неоднородностей», могут быть получены карты-задания для дифференцированного внесения удобрений, гербицидов и пестицидов.

Использование данных дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве представляет собой быстро развивающееся и перспективное инновационное направление.

Цель работы заключается в разработке научно-методологических основ для дифференцированного внесения удобрений на основе оптических характеристик открытой почвы и РП посевов озимой пшеницы.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

1. Разработка математических моделей и моделирование содержания азота в верхнем листовом покрове озимых культур с использованием данных ДЗЗ и выборочных наземных измерений с применением N-тестера.
2. Определение основных факторов, влияющих на точность и адекватность математических моделей.
3. Создание карт «неоднородностей» растительного покрова для проведения экспресс-анализа агрохимического состояния РП и почв.
4. Создание карт-заданий для дифференцированной обработки РП и почв.

 

ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

 

1. Особенности использования данных дистанционного зондирования Земли для определения состояния растительного покрова

 

Космическая съемка выполняется в нескольких частотных диапазонах солнечного излучения - от видимого до инфракрасного и теплового. Это связано с различиями в отражательной способности различных объектов на поверхности Земли. Так как отражательные свойства зеленой растительности в инфракрасной области гораздо выше чем в видимой, практически все современные спутники ДЗЗ осуществляют съемку в видимой и ближней инфракрасной (NIR) областях спектра, а некоторые - в средней (SWIR) и даже длинноволновой (LWIR) области спектра [1,2].

 

Рисунок 1 - Отражательные свойства растительности и почв в видимой (1-3), ближней (4) и средней (5-7) инфракрасной области спектра солнечного излучения

Важнейшими характеристиками оптической системы любого спутника ДЗЗ являются полоса обзора, радиометрическое и геометрическое разрешение. Полученное изображение, которое обычно называют «растром», состоит из отдельных элементов квадратной или прямоугольной формы – пикселей. Если два объекта на поверхности земли находятся на расстоянии меньше пространственного разрешения оптической системы, то их изображения сольются. Например, разрешению в 1м, должно соответствовать не менее 10 пикселей, тогда мы можем рассмотреть основные детали изображения.

С точки зрения пространственного разрешения космические снимки делятся на 4 класса: низкого разрешения – более 250 м/пиксель, среднего разрешения – (10 -250) м/пиксель, высокого разрешения – (1-10) м/пиксель и сверхвысокого разрешения - менее 1 м/пиксель. Очень важной характеристикой является периодичность съемки. Орбиты спутников ДЗЗ организованы так, что над одной и той же точкой поверхности Земли они пролетают всегда в одно и тоже время (солнечно-синхронная орбита), но периодичность у разных спутников разная, у некоторых одни сутки, других –3 и более.

Главной особенностью зондирования в оптическом и примыкающем инфракрасном диапазонах является влияние атмосферы, например, наличие облачности, закрывающей интересующие объекты. Но и при отсутствии облачности, атмосфера ослабляет световой поток, особенно в полосах поглощения составляющих её газов. Поэтому космическая съемка выполняется обычно в «окнах» прозрачности атмосферы и при уровне облачности не выше 15-25 %.

Взаимодействие солнечного излучения с таким объектом как растительный покров имеет достаточно сложный характер.  Поскольку, при этом, можно выделить не только отраженный, но и поглощенный и прошедший через растительный  слой потоки солнечной энергии, то объектом  исследования является скорее система «почва-растительность». Согласно современным представлениям, свойства солнечного излучения, отраженного  от такой системы, определяются,  в основном, пятью факторами:

- оптическими свойствами  листьев и других фитоэлементов, которые изменяются в течение вегетационного периода и существенным образом зависят от параметров окружающей среды;

- структурой (архитектоникой) растительной поверхности, которая  является специфичным фактором  и также вариабельна во времени (густота стояния растений, площадь  листовой поверхности, преимущественная  ориентация листьев, степень проективного  покрытия почвы растениями);

- отражательной способностью  почвы, которая зависит от типа  почвы (гранулометрический состав, содержание гумуса), ее влажности, наличия на поверхности почвы  мульчирующего слоя (растительных  остатков), степени и вида обработки (для сельскохозяйственных земель) и других факторов;

- условиями съемки, такими, как: длина оптического пути (высота  съемки, надирная или боковая съемка), соотношение прямой и рассеянной радиации, азимут визирования по Солнцу, направление рядков (для культурной растительности);

-  состоянием атмосферы, которое определяет характер  поглощения и рассеяния излучения (зоны прозрачности атмосферы).

      Каждый  из указанных факторов оказывает  влияние на ту или иную характеристику отраженного от системы «почва-растительность» светового потока. Так, отражение от фитоэлементов и от почвы, обусловливает спектральное распределение интенсивности отраженного сигнала, а архитектоника и условия освещения – пространственное.

     Следует отметить, что изменения параметров отражения  растительности, вызванные различными  факторами (недостатком или избытком  элементов питания, засоренностью  почвы, водным дефицитом или заболеванием  растений), зачастую имеют сходный  характер. Это усложняет задачу  идентификации типа стресса только  на основе спектральных измерений  и требует проведения на участках съемок дополнительных ботанических, биофизических и биохимических исследований.

 

     Для успешного  использования в с/х,  ДЗЗ должны удовлетворять следующим условиям:

- возможность оперативного  получения данных ДЗЗ  в течение 1-2 суток с момента съемки. 
Сегодня это требование  реализуемо при заказе срочной съемки;

-  возможность  осуществления съемок с периодичностью  3-15 дней и пространственным разрешением не хуже 30 м.       
Это не всегда  достижимое для оптической съемки требование;

- высокое спектральное  разрешение  (порядка 10-20 нм) для  обеспечения точности  определения биофизических параметров растительного покрова (гиперспектральная съемка). 
Из-за высокой стоимости и малого количества гиперспектральных съемок, это требование  практически не реализуемое;

- низкий  уровень облачности. 
 Для Кубани в течении большей части года  вполне реализуемо.

       Суммарно, всем этим требованиям в наибольшей  степени  сегодня соответствуют данные   следующих  зарубежных космических аппаратов ( КА): RapidEye, DMC, Spot 5/6,   и  Pleiades 1/2. Однако, постоянно растущая  популярность  этих  спутников  ограничивает возможность использования их снимков, особенно при минимальных объемах заказа. Также значительный интерес сегодня представляют  данные ДЗЗ с недавно запущенных  отечественных спутников Канопус-В и Ресурс-П (после сдачи их в коммерческую эксплуатацию).

 

2.1.2. Применение  ДЗЗ в растениеводстве позволяет  сегодня  решать следующие задачи [6,8, 9, 16-19]:

• мониторинг состояния посевов (оценка всхожести, смены фенофаз, развития и созревания культур);

• определение областей вымерзания озимых посевов, раннее выявление засухи;

• оперативное выявление ареалов угнетенного состояния сельскохозяйственных культур (от болезней, вредителей, недостатка влаги и питательных элементов);

• оценка состояния почв, выделение участков эрозии, заболачивания, засоленности и опустынивания;

• прогноз урожая;

• картографирование и инвентаризация посевных площадей;

• слежение за качеством и своевременностью проведения  сельскохозяйственных работ и т.д.

     На рисунке 2.3 представлена перспективная  схема использования данных ДЗЗ в растениеводстве, которая состоит из нескольких этапов. В соответствии с поставленными задачами формируется (заказываются) исходные данные, которые после обработки помещаются в базу данных (БД) информационно-аналитической системы (ИАС) и используются совместно с агрономическими и метеоданным для выработки и принятия оптимальных управленческих  решений на различных стадиях агропроизводства [15,22]. Для удобства работы с информацией  разработаны Веб-сайт и  геопортал  аграрной направленности.

 

 

Рисунок 2.3 - Общая схема  использования  данных ДЗЗ в растениеводстве.

 

    Одним и важнейших  направления использования ДЗЗ  сегодня  является мониторинг состояния растительности и почв, а также прогнозирование различных факторов, включая прогноз урожайности по каждому полю. Поскольку  возможности методов ДЗЗ  постоянно расширяются  и совершенствуются, для обеспечения максимальной эффективности применения ДЗЗ в растениеводстве особое значение имеет создание и использование постоянно действующего подспутникового полигона. Наиболее эффективное  применение  ДЗЗ возможно  в  рамках «точного земледелия»[11,13,14], основными компонентами которого являются  агрогеоинформационная ситема (АГРО-ГИС),  система высокоточного позиционирования (СВП) и парк роботизированной сельскохозяйственной техники.

 

2.2. Основные этапы  и виды обработки ДЗЗ.

2.2.1. Предварительная обработка

      Обработку  данных ДЗЗ разделяют на два  этапа: предварительную обработку  и тематическую обработку. При  этом под предварительной обработкой  обычно понимают набор действий (процессов), преобразующих исходную  информацию, полученную наземной  станцией приема, в некоторые  продукты ДЗЗ стандартных уровней  обработки, пригодных для архивации  и дальнейшего использования. Как  правило, предварительная обработка  включает в себя такие процессы, как радиометрическую коррекцию, географическую привязку и геометрическую  коррекцию изображений[2].

      Радиометрическая  коррекция – первый этап предварительной  обработки данных ДЗЗ, предназначенный  для исключения  искажений, вызванных разницей в чувствительности сенсоров оптической системы (матрицы ПЗС). При радиометрической коррекции также удаляются дефекты изображения, наблюдаемые как сбойные пиксели изображения, выпадающие строки, чересполосица и т.д. Пропущенные пиксели  восстанавливают с помощью интерполяции с определенной погрешностью.  Радиометрическая коррекция обычно выполняется поставщиком данных ДЗЗ.

        Геометрическая  коррекция – устранение систематических  ошибок, вызванных вращением и  кривизной Земли, колебанием высоты  орбиты спутника, панорамными искажениями  и т.д. Например,  при удалении от центральной линии сканирования (если съемка ведется в надире) искажение формы и размера объектов увеличивается (см. рисунок 2.1). 
       Неровности рельефа вызывают те же искажения, что и кривизна поверхности, Земли, но задача устранения их сложнее, так как  формы рельефа сложнее, чем форма Земли, которая  близка к сфере. Поскольку космические снимки делают с большой высоты, то влияние форм рельефа незначительно, поэтому данный тип искажений учитывают лишь для холмистых и горных областей и при больших углах съемки.

         Географическая привязка заключается  в установлении взаимно однозначного  соответствия между координатами  пикселей на снимке,  выбранной  системой координат и картографической проекцией. Данная процедура может выполняться как поставщиком, так и пользователем данных. Если есть опорные точки с заранее известными координатами, то желательно воспользоваться ими для обеспечения более точной геопривязки.  В других случаях можно привязать методом изображение к изображению. В любом случае точность  геопривязки ограничивается пространственным разрешением съемочной аппаратуры (размерами пикселя).

        Существуют  различные  уровни предварительной обработки данных ДЗЗ, нумерация и перечень которых у различных операторов ДЗЗ может отличаться. На практике чаще всего встречается следующая система уровней предварительной обработки данных: