Данные воздушной гиперспектральной съемки для поддержки точного земледелия

Данные дистанционного зондирования (ДДЗ) и изучение спектральных характеристик растений позволяет оперативно и с высокой степенью достоверности определять различные показатели состояния сельскохозяйственных культур, идентифицировать угодья, а также повысить эффективность агротехнических мероприятий и использования земельных ресурсов в целом (Зимин и др., 2014; Книжников, Кравцова, Тутубалина, 2011).
Большой объем содержательной информации о виде, стадии развития и морфофизиологическом состоянии растений, в том числе и сельскохозяйственных культур, несут их отражательные свойства, позволяя
определить взаимосвязи спектрометрических характеристик с их физиологическими параметрами в различные периоды вегетации (Сидько, Путачева, Шевырногов, 2009). Кроме этого, сельскохозяйственные культуры, как и другие растения, четко реагируют на различные изменения как естественных, так и антропогенных факторов (внесение гербицидов и пестицидов, удобрений). , что отражается на количестве фитомассы, ее фракционном составе, развитии и физиологическом состоянии растения и, соответственно, на спектральном образе (Токарева, 2010; Якушев, Петрушин, 2013; Thenkabail, 2002).
Нами проводились эксперименты на полях с различными сортами пшеницы при разных агротехнических мероприятиях, цель которых – исследование возможности применения вегетационных индексов, полученных на основе авиационных гиперспектральных данных, для точного земледелия.
В соответствии с целью сформулированы основные задачи исследования:
1. Проанализировать, какие характеристики пшеницы можно оценивать с помощью вегетационных индексов по данным 2014-2016 гг. в Ленинградской области и Краснодарском крае;
2. Выявить узкоспектральные индексы, наилучшим образом подходящие для рассматриваемых природных условий и культуры и статистически оценить получаемые результаты;
3. Создать карты количественных характеристик состояния посевов пшеницы и оценить их качество.
Комплексные географические исследования с привлечением гиперспектральных съемочных систем «Реагент» (Калинин, Орлов, Родионов, 2006), на самолетах и Gamaya (www.gamaya.com) на БЛА «Геоскан», наземных гиперспектрометров, фитометрических и биохимических измерений, а также создание библиотек спектральных образов сельскохозяйственных культур проводились на Меньковской опытной станции Агрофизического НИИ РАСХН, Ленинградская область (2014-2015 гг.) и опытных полях Краснодарского края (2016 г.). Для наземного спектрометрирования использовался гиперспектрометр ASD FieldSpec 3 Hi-Res, работающий в диапазоне 350-2500 нм.
В результате проведения комплекса полевых работ были получены гиперспектральные самолетные снимки (спектральное разрешение от 0,5 нм до 2 нм; пространственное разрешение 0,2-1м), спектрометрические наземные данные (измерения выполнены на опытных площадках в день с самолетной съемкой; спектральное разрешение 1 нм) и результаты фитометрических и биохимических анализов (образцы собраны на отспектрометрированных опытных площадках в день проведения съемок).
Для интерпретации полученных в полевых условиях параметров был проведен корреляционный анализ, который позволил выбрать наиболее достоверные вегетационные индексы, которые эффективно использовать для оценки состояния посевов.
Разработанные технологии были апробированы в апреле-июне 2016 г. на полях Краснодарского края с применением миниатюрной гиперспектральной камеры Gamaya (www.gamaya.com) на базе БЛА «Геоскан» (www.geoscan.ru). Для опытных делянок озимой пшеницы, прошедшей обработку различными протравителями семян, были получены корреляционные взаимосвязи между наземными и авиационными данными, и построены карты зеленой фитомассы листьев, которые позволяют оценить текущее состояние культуры на поле. Проведённые исследования по особенностям спектральных образов сельскохозяйственных культур на экспериментальных полях Меньковской опытной станции (Ленинградская область), с различным внесением удобрений и гербицидов, и Краснодарского края с различной обработкой семян протравителями, позволили сделать следующие выводы.
1. Расчет значений вегетационного индекса NDVI показал его прямую связь с величиной фитомассы пшеницы. Статистический регрессионный анализ показал высокую зависимость NDVI от фитомассы растений на полях для культур, выращенных в условиях использования удобрений. При этом на стадии максимального развития зеленой фитомассы NDVI недостаточно чувствителен для выявления различий в значениях фитомассы.
2. В 2014 г. было выявлено (Деркачева и др., 2015) и в 2015-2016 г. подтверждено, что узкоканальный спектральный индекс MTCI дает намного более точную оценку зеленой фитомассы озимой пшеницы на стадии кущения и колошения, по сравнению с NDVI. Это позволяет говорить о том, что MTCI - это достаточно стабильная спектральная характеристика, которую можно применять для целей точного земледелия (мониторинга зеленой фитомассы и влагосодержания озимой и яровой пшеницы).
3. Значения спектральных индексов для зеленой фитомассы и влагосодержания растений сопоставлены с наземными данными и позволяют построить карты распределения этих параметров на сельскохозяйственных полях, при наличии воздушной гиперспектральной съемки в диапазоне от 670 до 970 нм и более.
4. Для повышения точности расчета коэффициентов спектральной яркости по данным наземного спектрометрирования, методом восстановления значений белой панели в точках измерений, возможно использование синхронно работающего спектрометра, измеряющего яркость небесного свода.
Проведенные исследования показывают возможность эффективного использования значения спектральной яркости, фитометрических параметров и вегетационных индексов при интерпретации данных воздушных гиперспектральных съемок для информационного обеспечения точного земледелия.
Авторы благодарят коллег из Санкт-Петербургского филиала ОАО КБ «Луч» (О.В. Плахотников, В.Н.Остриков), Агрофизического НИИ (И.М.Михайленко, Ю.В.Хомяков, Е.В.Канаш, П.В.Лекомцев), ВКА им. А.Ф.Можайского (О.В.Григорьева, Л.И.Чапурский), компании Gamaya (Й.Ахтман), Syngenta (Д.А.Огиенко, А.Горобец), ООО «Агро-Софт (А.А.Тенеков) и географический факультет МГУ им. М.В.Ломоносова за предоставленное оборудование, опытные полигоны, данные, консультации, и помощь в полевых исследованиях.