Использование данных космической съемки для картографирования сельскохозяйственной растительности Белгородской области

Активное использование территории Белгородской области для выращивания агрокультур обуславливает значительную степень распаханности ее территории, достигающей 60%, что является одним наиболее высоких показателей в России. Для повышения эффективности контроля посевов необходимо применение спутниковых данных, позволяющих в масштабах отдельных хозяйств осуществлять оценку структуры посевных площадей.
Детектирование площадей под конкретными агрокультурами может осуществляться на основе анализа серий разновременных снимков среднего разрешения (MODIS), либо путем дешифрирования снимков высокого пространственного разрешения (Landsat TM) за одну или несколько дат. Дешифрирование можно проводить непосредственно по исходному снимку, либо по значениям спектральных вегетационных индексов (NDVI, PVI, Tasseled Cap и др.). При этом необходимо предварительно оценить возможности использования конкретных вегетационных индексов для целей дешифрирования агрокультур.
Оценку информативности серии вегетационных индексов для идентификации конкретных типов агрокультур провели на территории Ивнянского района Белгородской области на 184 полях. Была проанализирована возможность и точность дешифрирования озимой пшеницы, ячменя ярового, многолетних трав и подсолнечника. Анализ возможностей автоматизированного дешифрирования перечисленных культур позволил сформулировать следующие выводы.
1. При выполнении автоматизированного дешифрирования сельскохозяйственных культур в сроки конца мая – начала июня целесообразно создавать спектральные эталоны не для культуры, а для ее категорий в зависимости от стадии развития и состояния. Это обусловлено существенными различиями в их спектральном отклике. Например, для озимой пшеницы целесообразно выделять три категории в зависимости от ее проективного покрытия (на анализируемый период времени).
2. Преобразование космического снимка по методу главных компонент значительно повышает эффективность дешифрирования озимой пшеницы среди других анализированных культур, в стадии ее развития, когда она еще не создает полного проективного покрытия.
3. Автоматизированное дешифрирование космического снимка Landsat TM, полученного в начале июня и преобразованного по методу первых трех главных компонент, выявило следующую точность дешифрирования сельскохозяйственных культур: ячмень яровой – 100%, пшеница озимая с низким, средним и высоким проективным покрытием – 88,9, 76,9 и 4%. Подсолнечник с высоким и низким проективным покрытием – 88,9% и 33,8%. Многолетние травы в стадии активного развития – 33,3%, территории, где недавно проводилось сенокошение многолетних трав – 70%, кукуруза с низким проективным покрытием – 60%, соответственно.