Возможности детектирования массы стерни зерновых на основе спектрометрирования в видимом и ИК диапазонах: результаты лабораторного моделирования

Пожнивные остатки играют важную роль в функционировании агроэкосистем: они влияют на водный и тепловой режим почвы, эмиссию углерода и продуктивность последующих культур. Однако количественная оценка массы стерни по данным дистанционного зондирования остаётся сложной задачей. Главная причина - смешанный характер сигнала: в поле зрения сенсора одновременно попадают почва, растительные остатки и, нередко, сорная растительность. В рамках лабораторного эксперимента мы исследовали, как масса стерни отражается в спектрах VIS‑NIR и какие факторы - фон и высота растений - влияют на эту связь.
Эксперимент выполнен на 60 сосудах с пшеницей. Растения выращивали в трёх группах, различающихся высотой на момент прекращения полива; в каждой группе варьировали густоту посева, что обеспечило градиент массы стерни. Для половины сосудов верхний слой почвы заменяли песком - контрастный фон для оценки вклада подстилающей поверхности. После естественного засыхания растений спектры снимали непосредственно в сосудах с помощью спектрорадиометра SR‑6500 (350-2500 нм) с высоты 45 см, при полном перекрытии сосуда пятном прибора.
Предварительные результаты показывают, что спектральные кривые закономерно изменяются с ростом массы стерни. При малых навесках сигнал определяется вкладом почвы, при средних - достигает максимального отражения, а при высоких массах наблюдается насыщение: плотный слой остатков усиливает внутреннее рассеяние и снижает долю отражённого света. Влияние фона проявляется в изменении абсолютного уровня отражения, однако общая форма зависимости от массы сохраняется.
Для количественной оценки массы стерни по спектрам применяли метод PLSR с кросс-валидацией. Устойчивость модели проверялась также по отношению к различиям в высоте растений внутри одной фазы развития. Несмотря на то, что спектры групп различались, остатки модели не показали систематического смещения между ними, что подтверждает возможность объединённой калибровки по всем образцам.
Дополнительно оценивалось, влияет ли тип подстилающей поверхности на возможность предсказания массы стерни по спектрам. Кросс-фоновая валидация показала асимметрию: модель, обученная на почвенном фоне, сохраняла приемлемую точность при применении к песчаному, тогда как обратный перенос приводил к потере предсказательной способности. Это означает, что фон влияет на возможность оценки массы, причём неодинаково в разных направлениях. Песок даёт более простой, близкий к линейному отклик; для почвы характерно более сложное спектральное смешивание. Калибровочную модель целесообразно строить на том же типе фона, для которого она будет применяться - в реальных полевых условиях это почва. При этом объединённая модель, обученная одновременно на образцах обоих фонов, показала качество, сопоставимое с индивидуальными калибровками: при наличии в обучающей выборке образцов с каждого типа подстилающей поверхности единая модель способна работать для обоих фонов.
Полученные данные формируют методическую основу для перехода к спутниковой оценке пожнивных остатков. В дальнейшем планируется включить в анализ данные по углероду, а также проверить устойчивость калибровочных моделей в полевых условиях.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда №25-46-02010, https://rscf.ru/project/25-46-02010/