Изучение взаимосвязи урожайности яровой твердой пшеницы с вегетационным индексом NDVI степной зоны Омской области на основе данных дистанционного зондирования Земли

Березин Леонид Владимирович; Шаяхметов Марат Рахимбердыевич; Гиндемит Александра Михайловна; Сергеева Анастасия Юрьевна

УДК 631.4:633.112.1«321»:528.8(571.13)

Л.В. Березин, М.Р. Шаяхметов, А.М. Гиндемит, А.Ю. Сергеева

ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ УРОЖАЙНОСТИ ЯРОВОЙ ТВЕРДОЙ

ПШЕНИЦЫ С ВЕГЕТАЦИОННЫМ ИНДЕКСОМ NDVI СТЕПНОЙ ЗОНЫ ОМСКОЙ ОБЛАСТИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО

ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ

Главный путь развития мировой экономики в XXI в. - выравнивание уровня экономического развития большей части государств. Одним из важных факторов данного процесса является развитие и внедрение ресурсосберегающих технологий. Наиболее перспективно «точное земледелие» (поконтурное, точечное), т.е. осуществление любых агромелиоративных приемов в полном соответствии с состоянием почвы и растений на данной территории в данное время. Накопленный с 2005 г. в ОмГАУ опыт использования космической информации свидетельствует: проведение почвенного дешифрирования на основе космической информации в настоящее время - реально решаемая задача. Впервые опубликованы новые подходы к почвенному дешифрированию материалов дистанционного зондирования Земли путем дифференцированного синтезирования снимков в разных диапазонах частот для степной зоны Западной Сибири. Выявлена взаимосвязь вегетационного индекса NDVI с урожайностью яровой твердой пшеницы в степной зоне Омской области, это позволит создавать картограммы биомассы культур для поконтурного внесения удобрений.

Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, NDVI, почвенный покров, степная зона.

Введение

Задачей анализа материалов дистанционного зондирования является мониторинг плодородия почв земель в районах широкого освоения целинных и залежных земель в середине ХХ в. с целью определения направленности изменения свойств освоенных целинных почв спустя 60 лет и состояния их плодородия ко второму десятилетию XXI в. Эти задачи в полной мере согласуются с программой развития АПК России до 2020 г.

Материалы и методы исследования

Изучали особенности почвенного покрова степной зоны Западной Сибири на примере ООО Агрохолдинг «Сибирь» Одесского района Омской области.

Компьютерная обработка серии мультиспектральных космических снимков (МКС) методом синтезирования проводилась с использованием лицензированного программного комплекса ENVI 5.0.

Учитывалась возможность сочетания диапазонов съемки по элементам спектра солнечной радиации от 0,4 до 0,9 нм и цветовых каналов в системе RGB. При сочетании диапазона и каналов создается цветное синтезированное изображение, объективно отражающее различия изучаемых объектов.

При синтезировании мультиспектрального изображения (изучали 24 варианта синтеза) КА RapidEye (2014-09-02) установлено: для максимальной информативности визуального дешифрирования земель сельскохозяйственного назначения на территории степной зоны Западно-Сибирской равнины (на примере Одесского района Омской области) наиболее приемлемы варианты с использованием инфракрасных и красных каналов (Nir-Red-Red; Nir-Red-Green).

Для изучения особенностей мезорельефа и выявления комплексности почвенного покрова использовался синтезированный мультиспектральный снимок от 2 мая 2014 г. (рис. 1). При дешифрировании изображения отмечено наличие темных пятен на полях севооборотов. При камеральной обработке было выдвинуто предположение: это участки с повышенным содержанием влаги, так как они приурочены к микропонижениям суффозионного типа, которые зафиксированы в ходе полевых работ приборами GPS и заняты солонцами (рис. 1, цифра 2).

Рис. 1. Анализ мезорельефа на синтезированном космическом снимке методом светотеневой визуализации 2014.02.05

Также были идентифицированы водоемы искусственного происхождения, находящиеся в наименьших точках рельефа (рис. 2, цифра 1).

Результаты исследования

Для проверки рабочей гипотезы о существовании солонцовых почв в микропонижениях были проведены полевые работы и отобраны почвенные и растительные образцы с помощью точной географической привязки навигатором Garmin E-Trex 2.0. После анализа почвенных образцов и сопоставления с данными мультиспектральных изображений высокой разрешающей способности территорий южной лесостепи и степи установлено, что пятнистость изображения не всегда указывает на наличие засоленных почв, в данном случае нужно учитывать характер и тон изображения. В степной зоне пятнистость указывает на наличие карбонатных черноземных почв. При камеральной обработке данных следует пользоваться разновременными снимками, учитывая накопление и динамику влаги в весенний период, продуктивность культур в период созревания.

При проведении полевых работ для выявления взаимосвязи биомассы растений со спектром их отражения были отобраны растительные образцы.

На изучаемом полигоне возделывается яровая твердая пшеница сорта Корунд. В результате полевых и камеральных работ установлено: всю изучаемую территорию данного поля занимает чернозем обыкновенный карбонатный. Урожайность яровой пшеницы колеблется от 0,41 до 1,93 т/га. Максимальная урожайность приурочена географически к участкам микрозападин, на этом основании опровергается гипотеза о существовании солонцовых пятен на изучаемом массиве.

По результатам структурного анализа продуктивности растений с учетом продуктивной кустистости и массы 1000 зерен определен уровень биологической урожайности данной культуры (таблица). Показатели урожайности сопоставляли с картограммой, созданной на основе использования вегетационного индекса NDVI по осеннему космическому снимку 2014.02.09 (рис. 2). NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) - нормализованный относительный индекс растительности - простой количественный показатель количества фото-синтетически активной биомассы (обычно называемый вегетационным индексом). Один из самых распространенных и применяемых индексов для решения задач, использующих количественные оценки растительного покрова.

Вычисляется по формуле

NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED), где NIR - отражение в ближней инфракрасной области спектра; RED - отражение в красной области спектра.

Продуктивность яровой твердой пшеницы (сорт Корунд) на карбонатном черноземе. Одесский район Омской области (2014)

№ прикопки Высота растений, см Количество растений, шт./м2 Число колосьев Вес зерна

шт. шт./м2 г г/м2 т/га 1000 зерен

1 95 74/296 68 272 32 128,0 1,28 57,1

2 78 67/268 57 228 30,31 1,21 1,21 42,6

3 105 78/312 68 272 39,81 159,0 1,59 50,6

4 111 45/180 64 256 48,20 192,8 1,93 41,6

5 101 44/176 58 232 10,15 40,6 0,41 39,2

6 68 80/320 78 312 27,25 109,0 1,09 35,8

Урожайность, т/га 0 0,41-1,09 1,21-1,28 1,59-1,93 лесные массивы

Рис. 2. Отражение продуктивности растений твердой пшеницы на космическом снимке после кластеризации методом NDVI ИСЗ Rapid Eye (2014.02.09)

Расчет NDVI базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от прочих факторов) 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 меньшему отражению в красной области спектра и большему в инфракрасной. Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять и анализировать растительные от прочих природных объектов. Использование же не простого отношения, а нормализованной разности между минимумом и максимумом отражений увеличивает точность измерения, позволяет уменьшить влияние таких явлений, как различия в освещенности снимка, облачности, дымки, поглощения радиации атмосферой и др. [1-3].

Структурный анализ показал, что высота растений в пределах одного массива варьировала от 0,7 до 1,0 м. На площадках с максимальной высотой пшеницы количество растений было минимальным - 170-180 шт./м2, хотя норма высева семян составляла 4 млн всхожих зерен. Очевидно, значительная часть семян в микропонижениях не взошла. В результате при одинаковой полевой всхожести на одних площадках урожайность составляла 193 г/м2 (площадка № 4), а на других почти в 5 раз меньше. Но качество выращенных семян (вес 1000 зерен) было одинаковым, близким к среднему качеству семян на поле.

В целях определения неоднородности плодородия почвы в пределах одной почвенной разности возле каждой из прикопок были отобраны пробные снопы с площадок 0,25 м2 (50x50 см).

Выводы

Таким образом, при дешифрировании мультиспектральных изображений высокой разрешающей способности территорий южной лесостепи и степи следует принимать во внимание, что пятнистость изображения не всегда указывает на наличие засоленных и солонцовых почв, в данном случае это участки, занятые черноземными карбонатными почвами. Из этого следует вывод: при использовании материалов ДЗЗ для прогноза урожайности полей необходимо использовать разновременные космические снимки, учитывая накопление и динамику влаги в весенний период, продуктивность культур в период созревания. Изучение взаимосвязи продуктивности растений с их спектральными характеристиками, применяя методику кластеризации на основе NDVI, позволяет выявлять участки полигонов полей с наименьшей биомассой.

Список литературы

1. Использование материалов ДЗЗ для оценки потенциально плодородных залежных земель лесостепной зоны Западной Сибири / М.Р. Шаяхметов [и др.]. - Материалы III Междунар. конф. «Инновационные разработки молодых ученых - развитию агропромышленного комплекса» : сб. науч. тр. ГНУ СНИИЖК, Ставрополь, 2014. - Том 2. - Вып. 7. - 464-467 с.

2. Шаяхметов, М.Р. Методологические основы изучения природно-ресурсного потенциала региона / М.Р. Шаяхметов, Л.В. Березин // Ом. науч. вестн. - 2012. - № 1 (108). - С. 146-149.

3. Шаяхметов, М.Р. Точное земледелие (Precision Agriculture) - путь к ресурсосбережению / М.Р. Шаяхметов, И.А. Дубровин // Ом. науч. вестн. - 2013. - № 1 (118). - С. 197-200.

Березин Леонид Владимирович, доктор с.-х. наук, профессор, ОмГАУ им. П.А. Столыпина, e-mail: [email protected]; Шаяхметов Марат Рахимбердыевич, ассистент, ОмГАУ им. П.А. Столыпина, e-mail: [email protected]; Гиндемит Александра Михайловна, кандидат биол. наук, доцент, ОмГАУ им. П.А. Столыпина; Сергеева Анастасия Юрьевна, преподаватель, Омский автобронетанковый инженерный институт, e-mail: [email protected].

SUMMARY

L. V. Berezin, M.R. Shayakhmetov, A.M. Gindemit, A. Yu. Sergeevа

Studying of interrelation of yield of durum spring wheat with vegetative index NDVI of Omsk region steppe zone based on remote sensing

The main way of the world economy development in the XXI century is the alignment of economic development level of most countries. In this case, one of the important factors in this process is the development and implementation of resource-saving technologies. One of the most promising directions of technological progress in agriculture in XXI century becomes the "precision farming" (contour, point), i.e., implementation of any agromeliorative methods in full accordance with the state of the soil and plants in the area at this time. Accumulated experience of using space data since 2005 in OmGAU indicates that the process of the soil decoding based on space data is now becoming a real problem could be solved. In this article new approaches to materials decoding of remote sensing by differential synthesizing of images in different frequency ranges of the Western Siberia steppe zone were firstly published. The correlation between vegetative index NDVI with a yield of spring durum wheat in the Omsk region steppe zone was detected, that will allow to create the cartograms of crops biomass for contour soil fertilization.

Keywords: remote sensing, NDVI, soil cover, steppe zone.

Berezin Leonid Vladimirovich, Dr. Agr. Sci., Prof., OSAU named after P.A. Stolypin, e-mail: [email protected]; Shayakhmetov Marat Rahimberdyievich, Asst., OSAU named after P.A. Stolypin, e-mail: [email protected]; Gindemit Aleksandra Mihaylovna, Cand. Bio. Sci., Assoc. Prof, OSAU named after P.A. Stolypin; Sergeeva Anastasiya Yurevna, Lecturer, Omsk tank-automotive engineering institute, e-mail: [email protected].

УДК 332.54:349.414 В.Н. Клинг

АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВА В ОБЛАСТИ РЕГУЛИРОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬНО-ИМУЩЕСТВЕННЫХ ОТНОШЕНИЙ НА ТЕРРИТОРИИ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ РЫНОЧНОЙ ЭКОНОМИКИ

Проанализировано законодательное обеспечение в области регулирования земельно-имущественных отношений на территории муниципального образования, сложившееся за последние двадцать лет. Раскрыты проблемы органов местного самоуправления при управлении земельными ресурсами, возможности их решения в связи с внесением изменений в земельное законодательство и отдельные законодательные акты РФ. Принятый федеральный закон «О внесении изменений в Земельный кодекс РФ и отдельные законодательные акты РФ» (№ 171-ФЗ от 23.06.2014 г.) предполагает кардинальные изменения в сфере управления земельными ресурсами, однако и в нем есть узкие места, которые не позволяют говорить о завершении этого процесса. Проблем, сложившихся в области земельно-имущественных отношений на территории муниципальных образований, остается достаточно много и данными поправками решить их не удастся. Требуется принятие дополнительных нормативных актов на уровне регионов.

Ключевые слова: управление земельными ресурсами, органы местного самоуправления, муниципальное образование, регулирование земельно-имущественных отношений, земельное законодательство.

Введение

Появление муниципальной собственности в России связано с рыночными преобразованиями и последующей реформой местного самоуправления.

Невозможно существование демократического государства без права населения самостоятельно и независимо от государственных органов решать вопросы местного значения. Муниципальное образование как субъект права был создан с целью обеспечения самостоя-