Информационная технология для оценки состояния площадей сельскохозяйственных посевов по спутниковым и наземным данным
|
Введение 4
1 Обзор методов оценки площадей паров по спутниковым данным 7
2 Используемые спутниковые и наземные спектрометрические данные 9
2.1 Используемые спутниковые данные 9
2.2 Данные космического аппарата Ресурс-П 12
2.2.1 Описание КА Ресурс-П 12
2.2.2 Описание характеристик аппаратуры Геотон 13
2.3 Данные космического аппарата Sentinel-2 16
2.3.1 Описание характеристик аппаратуры Sentinel-2 16
2.3.2 Описание состава продукта Sentinel-2 17
2.4 Данные космического аппарата Landsat 8 19
2.4.1 Описание характеристик аппаратуры Landsat 8 19
2.4.2 Описание состава продукта Landsat 8 20
2.5 Наземные спектрометрические данные 22
2.5.1 Описание используемой аппаратуры 23
2.5.2 Методика сбора данных 26
2.6 Выводы 28
3 Описание используемого программного обеспечения 29
3.1 Программный комплекс ENVI 29
3.2 Программное обеспечение ESA SNAP 29
3.3 Геоинформационная система Quantum GIS 30
3.4 Геоинформационная система ArcGIS 31
3.5 Выводы 31
4 Обработка спутниковых данных 32
4.1 Векторизация полей 32
4.2 Переформатирование векторных файлов 34
4.3 Извлечение данных из снимков Sentinel-2 34
4.4 Подготовка снимков Landsat 37
4.5 Извлечение данных из снимков Landsat 38
4.6 Выводы 39
Заключение
Список литературы
1 Обзор методов оценки площадей паров по спутниковым данным 7
2 Используемые спутниковые и наземные спектрометрические данные 9
2.1 Используемые спутниковые данные 9
2.2 Данные космического аппарата Ресурс-П 12
2.2.1 Описание КА Ресурс-П 12
2.2.2 Описание характеристик аппаратуры Геотон 13
2.3 Данные космического аппарата Sentinel-2 16
2.3.1 Описание характеристик аппаратуры Sentinel-2 16
2.3.2 Описание состава продукта Sentinel-2 17
2.4 Данные космического аппарата Landsat 8 19
2.4.1 Описание характеристик аппаратуры Landsat 8 19
2.4.2 Описание состава продукта Landsat 8 20
2.5 Наземные спектрометрические данные 22
2.5.1 Описание используемой аппаратуры 23
2.5.2 Методика сбора данных 26
2.6 Выводы 28
3 Описание используемого программного обеспечения 29
3.1 Программный комплекс ENVI 29
3.2 Программное обеспечение ESA SNAP 29
3.3 Геоинформационная система Quantum GIS 30
3.4 Геоинформационная система ArcGIS 31
3.5 Выводы 31
4 Обработка спутниковых данных 32
4.1 Векторизация полей 32
4.2 Переформатирование векторных файлов 34
4.3 Извлечение данных из снимков Sentinel-2 34
4.4 Подготовка снимков Landsat 37
4.5 Извлечение данных из снимков Landsat 38
4.6 Выводы 39
Заключение
Список литературы
Аграрная отрасль играет важную роль в удовлетворении потребностей пищевого производства постоянно растущего населения. В качестве средства производства используется земля, которая со временем теряет способность удовлетворять потребность растений в элементах питания, влаге и воздухе.
Ухудшение свойств и плодородия почвы в результате воздействия природных или антропогенных факторов называется деградацией почвы. Деградация почвы приводит к уменьшению урожайности и сокращению площади обрабатываемых земель, что допускать крайне нежелательно, так как удовлетворение жизненных запросов людей в продуктах питания основная задача сельского хозяйства.
Можно назвать несколько основных причин, вызывающих деградацию почв. К ним относятся: несоблюдение системы севооборотов в земледелии, хищническое отношение к земле и агрономическая неграмотность [1].
Существует несколько способов борьбы с деградацией, такие как уменьшение количества используемых химикатов, мульчирование, использование сидератов. Однако в рамках данной работы исследуемым способом борьбы с деградацией является соблюдение правил севооборота, а точнее роль паров в восстановлении плодородия.
Севооборот - это научно обоснованное чередование сельскохозяйственных (с.-х.) культур и паров во времени и на территории или только во времени [2]. Пар - паровое поле, поле севооборота, не занимаемое посевами в течение всего (или части) вегетационного периода и содержащееся в рыхлом и чистом от сорняков состоянии. Пары подразделяют на чистые и занятые. Поле чистого пара свободно от возделывания с.-х. культур в течение всего вегетационного периода; занятого пара - в первую половину лета используют для выращивания растений с коротким периодом вегетации [3].
Чистые пары - эффективный агроприем по накоплению в почве влаги и элементов питания; они также могут выступать хорошими предшественниками для озимых, выращиваемых в регионе, а также для ячменя, овса и ржи [4].
На данный момент отсутствуют данные о площади паровых полей и их состоянии в Красноярском крае. Данную проблему возможно решить с помощью применения методов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). С помощью данных дистанционного зондирования Земли можно выполнить множество задач в различных областях, в том числе и для оценки площади сельскохозяйственных посевов. Однако существуют множество факторов (угол съемки, погодные условия, время съемки), которые могут повлиять на достоверность и качество данных космической съемки, что при обработке может привести к неверным результатам.
Для получения более достоверных результатов возможен совместный анализ космических и наземных спектрометрических данных. Спектрометрия, как новая процедура измерения, стала ценной в различных науках, особенно в сельском хозяйстве и продовольствии промышленности.
Во многих странах мира производятся спектрометрические измерения для разных целей. Так в Венгрии производится исследование садов черешни для определения качества урожая, в Испании для определения зрелости урожая персиков, а в Италии для определения этапа созревания винограда (для дальнейшего производства качественного вина) [5]. Анализ спектрометрических измерений также помогает оценить структурных изменений, происходящих в посевах в период их вегетации [6].
Применение спектрометрических методов позволяет получать значения интенсивности отраженного электромагнитного излучения в определенных спектральных диапазонах.
По изменчивости спектра можно проводить оценки морфофизиологических изменений, определять видовой состав сельскохозяйственных посевов, пространственного распределения различных видов растительности и ее экологического состояния.
Таким образом, целью данной работы является отработка методики оценки состояния площадей сельскохозяйственных посевов (паров) по спутниковым и наземным спектрометрическим данным.
Для этого необходимо выполнить следующие задачи:
- провести обзор существующих методов оценки состояния паровых земель по спутниковым и наземным данным;
- провести сбор, предварительную и тематическую обработку
спутниковой информации, полученной в течение 2017 г.;
- провести полевое спектрометрирование объектов на территории Красноярского НИИСХ ФИЦ КНЦ СО РАН вблизи п. Минино в течение периода вегетации 2017г.;
- провести анализ значений коэффициентов спектральной яркости,
коэффициентов отражения, вегетационных индексов паров по спутниковым и наземным данным;
- поиск и выбор временного периода и космического снимка,
который обеспечит наилучший результат при выделении местоположения и границ паров;
- определение площади паров.
Ухудшение свойств и плодородия почвы в результате воздействия природных или антропогенных факторов называется деградацией почвы. Деградация почвы приводит к уменьшению урожайности и сокращению площади обрабатываемых земель, что допускать крайне нежелательно, так как удовлетворение жизненных запросов людей в продуктах питания основная задача сельского хозяйства.
Можно назвать несколько основных причин, вызывающих деградацию почв. К ним относятся: несоблюдение системы севооборотов в земледелии, хищническое отношение к земле и агрономическая неграмотность [1].
Существует несколько способов борьбы с деградацией, такие как уменьшение количества используемых химикатов, мульчирование, использование сидератов. Однако в рамках данной работы исследуемым способом борьбы с деградацией является соблюдение правил севооборота, а точнее роль паров в восстановлении плодородия.
Севооборот - это научно обоснованное чередование сельскохозяйственных (с.-х.) культур и паров во времени и на территории или только во времени [2]. Пар - паровое поле, поле севооборота, не занимаемое посевами в течение всего (или части) вегетационного периода и содержащееся в рыхлом и чистом от сорняков состоянии. Пары подразделяют на чистые и занятые. Поле чистого пара свободно от возделывания с.-х. культур в течение всего вегетационного периода; занятого пара - в первую половину лета используют для выращивания растений с коротким периодом вегетации [3].
Чистые пары - эффективный агроприем по накоплению в почве влаги и элементов питания; они также могут выступать хорошими предшественниками для озимых, выращиваемых в регионе, а также для ячменя, овса и ржи [4].
На данный момент отсутствуют данные о площади паровых полей и их состоянии в Красноярском крае. Данную проблему возможно решить с помощью применения методов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). С помощью данных дистанционного зондирования Земли можно выполнить множество задач в различных областях, в том числе и для оценки площади сельскохозяйственных посевов. Однако существуют множество факторов (угол съемки, погодные условия, время съемки), которые могут повлиять на достоверность и качество данных космической съемки, что при обработке может привести к неверным результатам.
Для получения более достоверных результатов возможен совместный анализ космических и наземных спектрометрических данных. Спектрометрия, как новая процедура измерения, стала ценной в различных науках, особенно в сельском хозяйстве и продовольствии промышленности.
Во многих странах мира производятся спектрометрические измерения для разных целей. Так в Венгрии производится исследование садов черешни для определения качества урожая, в Испании для определения зрелости урожая персиков, а в Италии для определения этапа созревания винограда (для дальнейшего производства качественного вина) [5]. Анализ спектрометрических измерений также помогает оценить структурных изменений, происходящих в посевах в период их вегетации [6].
Применение спектрометрических методов позволяет получать значения интенсивности отраженного электромагнитного излучения в определенных спектральных диапазонах.
По изменчивости спектра можно проводить оценки морфофизиологических изменений, определять видовой состав сельскохозяйственных посевов, пространственного распределения различных видов растительности и ее экологического состояния.
Таким образом, целью данной работы является отработка методики оценки состояния площадей сельскохозяйственных посевов (паров) по спутниковым и наземным спектрометрическим данным.
Для этого необходимо выполнить следующие задачи:
- провести обзор существующих методов оценки состояния паровых земель по спутниковым и наземным данным;
- провести сбор, предварительную и тематическую обработку
спутниковой информации, полученной в течение 2017 г.;
- провести полевое спектрометрирование объектов на территории Красноярского НИИСХ ФИЦ КНЦ СО РАН вблизи п. Минино в течение периода вегетации 2017г.;
- провести анализ значений коэффициентов спектральной яркости,
коэффициентов отражения, вегетационных индексов паров по спутниковым и наземным данным;
- поиск и выбор временного периода и космического снимка,
который обеспечит наилучший результат при выделении местоположения и границ паров;
- определение площади паров.
В результате данной работы была отработана методика оценки состояния площадей сельскохозяйственных посевов, в частности паров, по спутниковым и наземным спектрометрическим данным.
Был проведен анализ существующих методик поиска и оценки площади паров и в целом сельскохозяйственных полей по спутниковым данным, которые в большинстве случаев основываются на использовании вегетационного индекса NDVI.
Проведен сбор и предварительная обработка спутниковой информации. Получены данные о коэффициенте отражения для выбранных для сравнения полей (пар и засеянное поле - ячмень), на основе которых построены графики динамики коэффициента отражения для четырёх спектральных каналов - синий, зеленый, красный и ближний инфракрасный, а также график NDVI. В результате анализа построенных графиков, выбран период и космический снимок наилучшим образом, подходящий для идентификации полей под паром.
Проведено полевое спекрометрирование объектов, полученные данные используются для оценки влияния засоренности (стернями и сорняками) на отражательные свойства, вследствие чего был сделан вывод об исключении снимков с высокой степенью засоренности для возможного анализа.
Был построен растр NDVI, для которого был подобран наилучший метод извлечения объектов из изображения - сегментация методом среднего сдвига. После чего вычислены площади полей полученные ручной векторизацией границ полей и полученные в результате векторизации сегментированного снимка. В результате анализа полученных расчетов выявлено, что средняя погрешность определения площадей полей под паром 9,5% - наименьшая погрешность 3,29%, наибольшая 23,23%.
Таким образом, можно сделать вывод об эффективности примененной методики и высокой точности полученных результатов.
Был проведен анализ существующих методик поиска и оценки площади паров и в целом сельскохозяйственных полей по спутниковым данным, которые в большинстве случаев основываются на использовании вегетационного индекса NDVI.
Проведен сбор и предварительная обработка спутниковой информации. Получены данные о коэффициенте отражения для выбранных для сравнения полей (пар и засеянное поле - ячмень), на основе которых построены графики динамики коэффициента отражения для четырёх спектральных каналов - синий, зеленый, красный и ближний инфракрасный, а также график NDVI. В результате анализа построенных графиков, выбран период и космический снимок наилучшим образом, подходящий для идентификации полей под паром.
Проведено полевое спекрометрирование объектов, полученные данные используются для оценки влияния засоренности (стернями и сорняками) на отражательные свойства, вследствие чего был сделан вывод об исключении снимков с высокой степенью засоренности для возможного анализа.
Был построен растр NDVI, для которого был подобран наилучший метод извлечения объектов из изображения - сегментация методом среднего сдвига. После чего вычислены площади полей полученные ручной векторизацией границ полей и полученные в результате векторизации сегментированного снимка. В результате анализа полученных расчетов выявлено, что средняя погрешность определения площадей полей под паром 9,5% - наименьшая погрешность 3,29%, наибольшая 23,23%.
Таким образом, можно сделать вывод об эффективности примененной методики и высокой точности полученных результатов.



