Кузнецов К.В.

Кубанский государственный университет, Россия

Использование космических снимков для идентификации сельскохозяйственных культур (Краснодарский край)

Краснодарский край – аграрный регион, в настоящее время занимающий ведущее место по производству многих видов сельскохозяйственной продукции в Российской Федерации, особенно в области растениеводства. Одной из задач, способствующих благоприятному развитию растениеводства, является оперативный мониторинг земель. В связи с большой посевной площадью края (более 3,6 млн тыс. га) решение этой задачи требует современных методов, опирающихся на спутниковое зондирование.

Использование данных дистанционного зондирования предоставляет широкие возможности в оперативном и независимом исследовании сельскохозяйственных посевов. Такого рода исследования не ограничиваются разнообразными оценками состояния сельскохозяйственных посевов, но и способны решать проблему автоматизированной идентификации видов сельскохозяйственных культур. В работе использовались данные спутника Landsat 5 с пространственным разрешением 30 м (распространяемых в открытом доступе).

Для распознания культур использован метод, основанный на применении пороговых значений вегетационного индекса NDVI [1]. Он опирается на использование рассчитанных эталонных значений индекса NDVI по сельскохозяйственным культурам и дальнейшее распознавание по ним видов культур на исследуемой территории.

В настоящей работе анализируются сельскохозяйственные посевы Абинского, Крымского, Тимашевского и Староминского районов. Эталонные значения определялись по Северскому району. В упомянутых районах наблюдаются схожие фазы вегетационного развития сельскохозяйственных культур, следовательно, и внутригодовая динамика изменения значений индекса NDVI априори должна быть сопоставима. Для проверки этого предположения построены графики сопряженного внутригодового хода NDVI различных культур. Дешифрирование проводилось по снимкам за 2009 г.; данные за этот же год использованы в качестве эталона по полям Северского района. Сезонная динамика индекса NDVI для озимой пшеницы, озимого ячменя, подсолнечника, риса, кукурузы, многолетних трав, а также для полей под паром показана на рисунках 1 и 2.

Рис. 1. Сезонная динамика индекса NDVI для озимой пшеницы и озимого ячменя на территории Северского района в 2008-2009 гг.

Посев озимых культур обычно проходит в конце сентября, начале октября [3]. За осенний период вегетационного развития растения формируют корневую систему, листья и в большинстве случаев достигают фазы «кущение». Перезимовав, у растений в конце марта возобновляется вегетация, развиваются стебли. К концу июня озимые начинают плодоносить. У озимых культур наблюдается выраженная сезонность вегетационного развития, что также отражается на динамике индекса NDVI. Следует также отметить подобие сезонного хода различных озимых культур, который имеет незначительные различия в значениях индекса NDVI (меньше 0,1).

Рис. 2. Сезонная динамика индекса NDVI для различных культур и полей под паром на территории Северского района в 2009 г.

Яровые культуры высевают весной. Сроки сева изменяются от конца марта до середины мая, в зависимости от вида и сорта культуры. На момент посева на полях всех яровых культур, кроме риса, наблюдается значения индекса NDVI, характерные для открытой почвы. Поля риса при посеве затоплены, поэтому значения индекса отрицательны. К концу мая у кукурузы развиваются листья, в 3-й декаде июля растения цветут, и в конце августа плодоносят. Для риса характерно более позднее развитие: всходы появляются только в конце мая, а фазу «кущение» растения проходят в конце июня. Полная спелость культуры наступает в конце августа – начале сентября. Посев подсолнечника проходит в середине апреля, всходы наблюдаются в начале мая, в 1-й декаде июля начинается цветение, а созревает культура в середине августа. Для всех яровых культур характерно увеличение объема фитомассы в среднем в конце мая, максимум приходится на конец июля, начало августа, а уменьшение объема фитомассы наблюдается в середине августа. Сезонная динамика индекса NDVI на полях под паром слабо изменяется и имеет очень низкий объем фитомассы, это связано с тем, что данные поля не засеяны, их готовят под посев последующей культуры севооборота. Для установления сезонного хода индекса NDVI для озимых и яровых культур рассчитаны средние значения индекса, по которым построен график динамики (рис. 3).

Рис. 3. Сезонная динамика индекса NDVI для озимых и яровых культур на территории Северского района в 2009 г.

При идентификации культур использованы пороговые значения, определяющие верхнюю и нижнюю границу наиболее вероятных значений индекса NDVI, которые может принимать пиксель растра на поле определенной культуры на дату снимка [2]. Необходимо их применять в связи с тем, что значения индекса могут значительно варьироваться на разных полях одной культуры, что может быть связано с различными естественными или техническими причинами. Для определения пороговых значений использованы средние значения индекса NDVI по культурам, а также их средние значения амплитуды на соответствующие даты съемки. Нижняя граница (j₁) и верхняя граница (j₂) порога значений рассчитывалась следующим образом:

и , (1)

где – среднее значение индекса NDVI, – среднее значение амплитуды.

При распознавании озимых и яровых культур использовались 2 космических снимка Landsat за 28 апреля и 10 августа 2009 г. По данным многолетних наблюдений в среднем в 3-й декаде апреля у озимых культур в данном агроклиматическом районе наблюдается вегетационная фаза «выход в трубку», для которой характерно удлинение стебля и увеличение фитомассы. У большинства яровых культур наблюдается только посев растений, соответственно малый объем фитомассы и низкие значения индекса NDVI, характерные в основном для открытой почвы. На эти дату 10 августа на полях озимых культур прошел сбор урожая и соответственно значения индекса NDVI низкие, а у большинства яровых культур наблюдается вегетационная фаза «созревание», либо «выметывание».

Автоматический алгоритм идентификации озимых и яровых основан на двухуровневом сравнении рассчитанных значений индекса на полях исследуемой территории с определенными пороговыми значениями по 2 снимкам. Точность распознавания оценивалась по показателю площади. В Абинском районе точность идентификации озимых культур составила 82% и яровых – 77%, в Крымском районе соответственно 76% и 71%, в Тимашевском районе – 80% и 75%, в Староминском – 85% и 78%.

Для распознавания видов культур использовались 3 снимка. Анализировались характерные сельскохозяйственные культуры: рис, подсолнечник, кукуруза, многолетние травы. Необходимо отметить, что, несмотря на установленные пороговые значения индекса NDVI на полях подсолнечника и кукурузы, надежно идентифицировать эти культуры не удалось. Причина – подобие сезонного хода их вегетационных индексов (рис. 2). Из рассматриваемых культур наилучшим образом идентифицируются посевы риса. Это связано с особенностями вегетационного развития данной культуры, которое требует известных условий орошения, что позволило распознать рисовые поля с точностью 87%.

Многолетним травам свойственна относительно плавная динамика индекса NDVI на исследуемый период по сравнению с другими культурами (рис. 2), что позволило верно идентифицировать до 46% посевов многолетних трав. Достаточно надежно распознаются поля под паром, что связано с их низкими значениями индекса NDVI в течение периода вегетации. Верно идентифицировано 63% полей под паром. Можно предположить, что не распознанные поля под паром скорее всего заросли сорняками.

В целом в Абинском районе точность распознавания всех видов культур составила 59%, в Крымском районе – 50%, в Тимашевском – 55% , а Староминском – 52% (табл. 1).

Таблица 1 – Точность распознавания культур по районам, %

Район	Озимые	Яровые	Рис	Многолетние травы	Поля под паром
Абинский	82	77	87	46	65
Крымский	76	71	-	40	61
Тимашевский	80	75	-	28	-
Староминский	85	78	-	38	-

Полученные результаты указывают на применимость данного метода для распознавания сельскохозяйственных культур для территории Краснодарского края. В двух разных агроклиматических районах результаты показали высокую точность идентификации по культурам разной сезонности, а также по некоторым видам культур (рис, многолетние травы), имеющим определенные особенности в вегетационном развитии.

Литература:

1. Барталев С.А. Классификация некоторых типов сельскохозяйственных посевов в южных регионах России по спутниковым данным MODIS / С.А. Барталев, Е.А. Лупян, И.А. Нейштадт, И.Ю. Савин // Исследование Земли из космоса М.: 2006. – Вып. 3. – С. 68-75.

2. Плотников Д.Е.. Метод детектирования летне-осенних всходов озимых культур по данным радиометра MODIS / Д.Е. Плотников, С.А. Барталев, Е.А. Лупян // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – М: Институт космических исследований РАН, 2008.– Т. 2. №5. – С.322-330.

3. Русеева З.М. Агроклиматические ресурсы Краснодарского края / З.М. Русеева, Ш.Ш. Народецкая. – СПб.: Гидрометеоиздат, 1975. – 276 c.