Алгоритмы обработки спутниковых данных и получения информации в автоматизированном режиме для наблюдения за сельскохозяйственными посевами разработали красноярские ученые, 25 сентября сообщает пресс-служба Красноярского научного центра (КНЦ) СО РАН.

Новая технология станет для аграриев хорошим помощником в своевременном мониторинге состояния погоды и посевов, который позволит им оперативно принимать меры по сохранению и увеличению урожая.

Результаты исследования предложенного метода были представлены в цикле статей, последняя из которых «Обеспечение оперативного мониторинга сельскохозяйственных посевов спутниковыми данными», была опубликована в журнале Аграрный вестник Урала и представлена в докладе на международной научно-практической конференции «Проблемы плодородия почв в современном земледелии».

Высокий уровень урожайности и качество продукции — это важнейшие приоритеты сельскохозяйственной деятельности. Хороший урожай можно получить, лишь хорошо зная характеристики сельскохозяйственных земель и климатические особенности региона.

Такие данные позволяют агрономам вовремя назначать сроки сева, отслеживать состояние посевов и своевременно проводить агротехнические операции — подкормку, уборку урожая и др. Обычно агроном определяет необходимость таких действий, посещая посадки, которые могут быть весьма обширными.

В последнее время информацию о состоянии посадок (вегетационные индексы) можно получить из предоставляемых спутниковых данных, полученных в свою очередь методами дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).

Для обработки данных по вегетационным индексам, температуре и осадкам, которые важны для сельскохозяйственного производства, красноярские ученые разработали собственные алгоритмы. Эффективность их метода была опробована при мониторинге состояния посевов в опытно-производственных хозяйствах КНЦ СО РАН («Курагинское» и «Михайловское»).

Для удобства пользователей ученые по предоставляемым спутниковым данным разработали интерактивные тематические карты и веб-сервисы, на которых предоставляются рассчитанные значения средней суточной температуры поверхности почвы, количества ежедневных осадков и средние значения индексов вегетации, по которым можно оценивать состояние сельскохозяйственных посевов.

Заместитель директора Института вычислительного моделирования СО РАН, кандидат физико-математических наук Олег Якубайлик отметил:

«Эффективность применения методов ДДЗ в сельском хозяйстве по большей части зависит от оперативности предоставления аграрным специалистам информации о состоянии посевов сельскохозяйственных культур».

Такую информацию о вегетационных индексах и климатических показателях сельскохозяйственных территорий в настоящее время можно получить из спутниковых данных и с помощью аэрофотосъемки с беспилотников. Глобальные климатические модели предоставят метеоинформацию и прогнозы погоды.

При этом первостепенными задачами для анализа этой информации становятся на первом этапе формирование необходимых наборов исходных данных и разработка алгоритмов их обработки.

«Дальнейшая интеграция информации в создаваемых информационно-аналитических системах и сервисах обеспечивает анализ, интерпретацию и представление данных в удобной для пользователя форме, — пояснил Якубайлик решаемую их коллективом задачу. — Формируется программно-технологическая основа агропроизводства, которая играет ключевую роль в повышении эффективности сельскохозяйственных процессов и принятии обоснованных управленческих решений».

Он уточнил, что оперативный спутниковый мониторинг позволяет аграриям выявлять неоднородность растительного покрова, следить за изменением температур и количеством выпавших на поля осадков в течение всего вегетационного периода в целом и конкретно по каждому полю.

Современные космические спутники, оснащенные мультиспектральными приборами, осуществляя съемку в нескольких спектральных каналах, включая видимый и инфракрасный диапазоны, позволяют по предоставленным ими снимкам вычислять различные вегетационные индексы.

К основным показателям, характеризующим состояние сельскохозяйственных посевов, относятся вегетационные индексы NDVI (отражает состояние растительности на протяжении всего вегетационного сезона), ClGreen (дает оценку общего содержания хлорофилла в листьях) и MSAVI2 (показывает неоднородность распределения посевов).

Также важны для аграриев данные о температуре и осадках. Получить их можно с наземных метеостанций. Проблема, однако, в том, отмечают ученые, что в России сети метеостанций есть не везде, а там, где они есть, иногда слишком мало метеостанций. Ученые предложили в этом случае использовать данные со спутников и метеоинформацию онлайн-сервисов глобальных климатических моделей.

Ученые создали для опытного хозяйства «Курагинское» по спутниковым снимкам цифровую карту сельскохозяйственных полей с указанием номера поля, площади и севооборота. А обработка информации со снимков дали информацию для расчета индексов NDVI, ClGreen и MSAVI2. Кроме того, они рассчитали для хозяйства среднесуточную температуру и количество ежедневных осадков.

По предоставляемым такой картой данным можно вести удаленный контроль на территории хозяйства, определяя необходимость дополнительного внесения удобрений, время проведения укоса травы или сбора урожая.

В настоящее время красноярские ученые разрабатывают программно-технологическую платформу, которая соберет вместе различные базы данных о хозяйстве, что позволит строить динамические графики для мониторинга вегетации на сельскохозяйственных угодьях.

«Наличие такой информации за несколько лет позволит сравнивать данные, выявлять схожие тенденции и на их основе делать прогноз развития посевов. Такой подход должен обеспечить нам значительное улучшение эффективности агропроизводства и повышение урожайности», — заключил Олег Якубайлик.