CC BY
79
DOI: 10.24411/0235-2451-2019-10714 УДК 631.471 (528.931.3)
Геопространственная база данных цифровизации системы земледелия Красноярского края
М. Г. ЕРУНОВА1, А. А. ШПЕДТ2, О. Э. ЯКУБАЙЛИК13, Ю.Н. ТРУБНИКОВ2
1 Федеральный исследовательский центр «Красноярский научный центр СО РАН», Академгородок, 50, Красноярск, 660036, Российская Федерация
2Красноярский научно-исследовательский институт сельского хозяйства Федерального исследовательского центра «Красноярский научный центр СО РАН», просп. Свободный, 66, Красноярск, 660041, Российская Федерация
3Институт вычислительного моделирования СО РАН, Академгородок, 50/44, Красноярск, 660036, Российская Федерация
Резюме. В последние годы появились широкие технические и технологические возможности для создания систем дистанционного мониторинга земель сельскохозяйственного назначения. На местном уровне это может стать важным дополнением и расширением реализации потенциала адаптивно-ландшафтных систем земледелия. Совмещение функциональных возможностей этих систем усилит результативность каждой из них, позволит полнее использовать резервы, возникающие в результате цифровизации аграрной отрасли, для повышения продуктивности сельскохозяйственных угодий, а также ослабить техногенную нагрузку на агроландшафты. В статье рассмотрены методы формирования и последующей веб-публикации цифровых тематических карт территории опытно-производственного хозяйства «Минино» Красноярского края. Исходной информацией служат материалы почвенных, агрохимических, эколого-токсикологических обследований исследуемой территории, данные дистанционного зондирования Земли, цифровые модели рельефа, кадастровая карта и материалы других публичных картографических веб-сервисов. На основе перечисленных исходных геопространственных данных подготовлена серия тематических карт по содержанию гумуса, гранулометрическому составу, кислотности, обеспеченности доступными фосфатами, калием и микроэлементами, а также по севооборотам и возделываемым сельскохозяйственным культурам. Материалы собраны в геопространственную базу данных. Технологической основой механизма доступа к этим данным стали геоинформационные веб-системы, был реализован тематический проблемно-ориентированный геопортал. Разработанное программное обеспечение позволяет отображать и анализировать данные с помощью стандартного браузера Интернет и через картографические веб-сервисы. По результатам экспертного анализа разработанные методы и программно-технологические решения могут стать методической основой нового поколения информационно-аналитических систем и технологий поддержки принятия управленческих решений в аграрной отрасли, а также содействовать цифровизации адаптивно-ландшафтных систем земледелия Красноярского края.
Ключевые слова: геоинформационные технологии, система земледелия, цифровая карта, почва, гранулометрический состав, агрохимические картограммы, севообороты, урожайность сельскохозяйственных культур.
Сведения об авторах: М. Г. Ерунова, кандидат технических наук, научный сотрудник (e-mail: [email protected]); А. А. Шпедт, доктор сельскохозяйственных наук, зам. директора (e-mail: [email protected]); О. Э. Якубайлик, кандидат физико-математических наук, зав. лабораторией, ведущий научный сотрудник (e-mail: [email protected]); Ю. Н. Трубников, доктор сельскохозяйственных наук, главный научный сотрудник (e-mail: [email protected]).
Для цитирования: Геопространственная база данных цифровизации системы земледелия Красноярского края / М. Г. Ерунова, А. А. Шпедт, О. Э. Якубайлик и др. // Достижения науки и техники АПК. 2019. Т. 33. № 7. С. 56-61. DOI: 10.24411/0235-24512019-10714.
Geospatial Database for Digitization of the Agriculture System in the Krasnoyarsk Krai
M. G. Erunova1, A. A. Shpedt2, O. E. Yakubailik13, Yu. N. Trubnikov2
'Federal Research Center «Krasnoyarsk Scientific Center of the SB of the RAS», Campus, 50, Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation
2Krasnoyarsk Agricultural Research Institute, Federal Research Center «Krasnoyarsk Scientific Center of the SB of the RAS», prosp. Svobodnyi, 66, Krasnoyarsk, 660041, Russian Federation
3Institute of Computational Modelling SB RAS, Campus, 50/44, Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation
Abstract. Wide technical and technological opportunities for remote monitoring of agricultural land appeared in recent years. At a local level, this can be an important complement and enhancement of opportunities for the implementation of agricultural adaptive landscape systems. The combination of the functions of these systems will enhance the performance of each of them, will allow for better use of the reserves, resulting from the digitization of the agricultural sector, for agricultural land productivity increase and will allow for the reduction of anthropogenic load on agricultural landscapes. The paper considers the methods of formation and subsequent web publishing of digital thematic maps of Minino experimental production farm in the Krasnoyarsk Krai. The source was the data on soil, agrochemical, ecological and toxicological surveys in the area under study, data of remote sensing, digital relief models, cadastral maps and data from other public web mapping services. On the basis of the listed initial geospatial data, we drew a series of thematic maps showing the content of humus, granulometric composition, acidity, provision with phosphates, potassium and trace elements, as well as crop rotations and cultivated crops. The information was collected in a geospatial database. The technological basis for access to this data was geoinformation web-systems. Thematic application-oriented geoportal was created. The developed software allowed representing and analyzing the data using a standard Internet browser and through mapping web services. The methods, software and technological solutions developed based on expert analysis can become a methodological basis for a new generation of analytics platform and technologies to support decision-making in the agricultural sector, and to promote the digitalization of agricultural adaptive landscape systems in the Krasnoyarsk Krai. Keywords: geoinformation technologies; farming system; digital map; soil; granulometric composition; agrochemical maps; crop rotations; crop yields.
Author Details: M. G. Erunova, Cand. Sc. (Tech.), research fellow (e-mail: [email protected]); A. A. Shpedt, D. Sc. (Agr.), deputy director (e-mail: [email protected]); O. E. Yakubailik, Cand. Sc. (Phys.-Math.), head of laboratory, leading research fellow (e-mail: [email protected]); Yu. N. Trubnikov, D. Sc. (Agr.), chief research fellow (e-mail: [email protected]). For citation: Erunova M. G., A Shpedt. A., Yakubailik O. E., Trubnikov Yu. N. Geospatial Database for Digitization of the Agriculture System in the Krasnoyarsk Krai. Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2019. Vol. 33. No. 7. Pp. 56-61 (in Russ.). DOI: 10.24411/02352451-2019-10714.
В последние годы появились широкие технические и технологические возможности для создания систем дистанционного агромониторинга регионального уровня, структурирования и анализа информации о сельскохозяйственных землях [1]. Современные достижения в сфере информационных технологий, развитие сети Интернет, растущие возможности мобильных устройств, сдвиги в доступности данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и различных публичных картографических сервисов сформировали новый взгляд на решение задач информационно-технической поддержки («цифровизации») систем земледелия, использования сельхозугодий и оценки их состояния, повышения эффективности производства. Сегодня они решаются на основе геоинформационных систем и геопространственной информации в виде баз данных, технологий и методов обработки данных ДЗЗ, картографических веб-приложений и сервисов [2, 3, 4]. Это создает возможности для цифровизации систем земледелия, точного земледелия, экологических прогнозов развития деградации почв при интенсивном сельскохозяйственном использовании, реализации проектов по охране почв и почвенного покрова, формирования цифровой базы данных для системной поддержки решений в агропромышленном комплексе (АПК).
Фундаментальная основа для развития аграрного производства в Красноярском крае - Система земледелия на ландшафтной основе [5]. Сбор исходной информации, связанной с сельскохозяйственной деятельностью на исследуемой территории, с ее последующей систематизацией и упорядочиванием в виде банка геопространственных данных, - основа для проведения агромониторинга [1]. В основу методики формирования цифровых технологических карт на основе геоинформационных систем положен принцип многовариантных схем [6], предусматривающий различные подходы - от простых до сверхсложных.
Прежде всего, необходимо для каждого агроланд-шафта (45 типичных в пределах земледельческой части Красноярского края) на основе наземных наблюдений и данных ДЗЗ определить природно-ресурсный потенциал и построить математические прогнозные модели урожайности сельскохозяйственных культур, с учетом возможных рисков, обусловленных погодными аномалиями, развитием болезней, вредителей и сорняков [7]. Эта работа в регионе в значительной мере выполнена [8, 9]: установлен природно-ресурсный потенциал ряда агроландшафтов; проведены многолетние исследования по моделированию продуктивности яровой пшеницы в разных природных зонах и подзонах с учетом предшественников, влагоо-беспеченности и величины гидротермического коэффициента (ГТК); построены модели продуктивности яровой пшеницы, отражающие почвенно-климатические особенности зон и подзон, а также поправочные коэффициенты к ним, корректирующие урожайность культуры в условиях выраженного (4.. .6°) мезорельефа.
Далее требуется создание цифровых карт полей конкретных землепользований. Их разработка позволяет точно определить границы землепользований и отдельных полей, ввести табличную информацию по землепользованию, сформировать основу для инвентаризации земель, соответствующей оценки и планирования производства, определить залежные, неиспользуемые земли, с целью их последующего вовлечения в сельскохозяйственный оборот, провести оценку ландшафтных характеристик территории.
Еще один важный вспомогательный источник ин-
формации - оперативные цифровые карты местности, сформированные по данным ДЗЗ. Они, дополняя технологические карты, обеспечивают возможность быстрой оценки различных характеристик паровых полей и посевов озимых культур, выявления зон поражения растений различными вредителями и болезнями, прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на основе анализа временной динамики изменения вегетационных индексов.
Геопространственные данные (геоданные) - это информация о пространственных объектах в цифровом виде, включающая сведения об их географическом местоположении и свойствах (характеристиках, обычно представляемых в виде таблицы атрибутов). База геопространственных данных (БГД) - это совокупность тематических сведений, организованных по определенным правилам, которые устанавливают общие принципы их описания, хранения и обработки. В качестве примера БГД можно привести коллекцию тематических карт по сельскохозяйственному направлению на исследуемую территорию, для каждой из которых определен набор характеристик (атрибутивная база данных). Технологии и программное обеспечение ГИС обеспечивают унифицированные подходы к обработке, визуализации и анализу информации, хранящейся в БГД.
Цель работы - разработка технологий и методов цифровизации системы земледелия Красноярского края на основе геоинформационных систем и веб-технологий на примере опытно-производственного хозяйства (ОПХ) «Минино».
Для достижения поставленной цели решали следующие задачи: инвентаризация и систематизация всех известных и доступных географических пространственных данных; составление цифровых карт полей землепользования по спутниковым снимкам и материалам наземного мониторинга; формирование структуры БГД, содержащей табличную информацию об основных технологических операциях (обработка почвы, применение удобрений, защита растений от сорняков, вредителей и болезней, сведения по посеву и уборке урожая); формирование цифровой всеобъемлющей системы земледелия ОПХ «Минино», для решения различных управленческих задач.
Условия, материалы и методы. ОПХ «Минино» -базовое хозяйство Красноярского НИИСХ - находится в пригороде г. Красноярска.
Территория хозяйства представляет равнинную, южную, открытую, достаточно теплую (Е 1>10° = 1795 °С), засушливую (Е осадков за вегетацию = 212 мм) часть Красноярской лесостепи с выраженными остепненными участками, удобными для пашни. В сельскохозяйственном производстве эти земли используют на протяжении трех с половиной столетий, поэтому почвы находятся в эродированном состоянии.
В работе использовали результаты почвенных обследований в масштабе 1:10000, выполненных в 1976 и 1994 гг. Восточносибирским государственным научно-исследовательским и проектно-изыскательским институтом по землеустройству [10], а также данные агрохимических обследований, проведенных в разные годы, в том числе в 2018 г., Государственным центром агрохимической службы «Красноярский». На площади 3233 га было заложено 248 почвенных разрезов и 124 прикопки. В 138 почвенных образцах из 47 разрезов выполнены химические анализы и определен гранулометрический состав.
Вся исходная табличная, графическая и картогра-
Рис. 1. Интерфейс пользователя веб-ГИС ОПХ «Минино». фическая информация по ОПХ «Минино» систематизирована и упорядочена, преобразована в стандартный формат с использованием программного обеспечения геоинформационных систем (ГИС). На исследуемую территорию подготовлена серия тематических карт по спутниковым снимкам, сформирована БГД, содержащая полученную информацию. На основе технологий веб-ГИС разработан интерфейс пользователя БГД [4].
Рис. 2. Фрагмент почвенной цифровой карты.
Преимущество рассматриваемого подхода состоит в том, что доступ к полученным результатам можно предоставить с любого компьютера в сети Интернет через обычный веб-браузер, какие-либо дополнительные программы и специальная подготовка пользователей не требуются. Для специалистов реализован дополнительный механизм работы с данными, основанный на использовании специализированного («нестандартного») картографического веб-браузера, функционал которого реализуют профессиональные пакеты программ ГИС (QGIS, MapInfo, uDig, GRASS GIS, ArcGIS и др.) или модули расширения стандартных веб-браузеров (Google Chrome, Mozilla Firefox, Apple Safari, Microsoft Edge и др.).
В процессе дизайна и последующей программной реализации создаваемой веб-ГИС особое внимание уделяли интерфейсу пользователя, а также простоте и удобству ее использования. Разработаны оригинальные технические решения, обеспечившие гибкие возможности представления данных и доступность восприятия
Рис. 3. Различия в исходной и актуальной почвенной информации: а) исходная почвенная карта, 1983 г.; б) спутниковый снимок, 2018 г.
системы неподготовленными пользователями, в том числе специальные инструментальные программные средства для создания элементов пользовательского интерфейса; алгоритмический язык описания представления геопространственных данных на основе системы параметрических веб-шаблонов; набор прикладных картографических веб-сервисов для поддержки интерактивных элементов управления на веб-страницах на основе международных стандартов Консорциума открытых геопространственных данных.
В легенде пользовательского интерфейса веб-ГИС (рис. 1, левая часть изображения) включена визуализация тематических слоев геопространственных данных (карт) системы - «Поля» (указаны их номера) и «Почвоо-бразующие породы» (тематическая цветная раскраска); щелчком мыши открывается информационное окно
(справа вверху) с характеристиками выбранного пользователем поля - «Название почвы», «Гранулометрический состав», «Тип почвы» и др.
Результаты и обсуждение. Современные методы цифровой картографии обеспечивают возможности расширения и систематизации сведений о почвенном покрове, анализа взаимосвязи различных факторов почвообразования. Они определяют техническую основу в решении актуальных задач инвентаризации почвенных карт и данных по почвенным разрезам, сведений по почвенно-географическим контурам. Современные технологии помогают решать проблемы, связанные со значительными различиями в методах классификации, в разные годы применявшихся в исследованиях почв и почвенных разрезов, при формировании легенд составляемых карт.
Освоение геоинформационных систем обеспечивает формирование и распространение единой терминологии, таксономической основы для почвенно-географических контуров, почвенных разрезов.
Основа геопространственной базы данных ОПХ «Ми-нино» - детальная почвенная карта [10], которая преобразована в набор векторных слоев [11]. Созданы следующие тематические слои геоданных: почвенные выделы; условия залегания по рельефу; гранулометрический
состав почв и почвообразую-щие породы (рис. 2).
Результаты оцифровки почвенной карты уточняли по актуальным спутниковым снимкам,так какв последние годы часть территории сильно изменилась - увеличился пос. Минино, построены новые объекты сельскохозяйственной инфраструктуры, появились залежные земли, уменьшилась площадь пашни (рис. 3).
Почвенный покров хозяйства представлен черноземами оподзоленными, выщелоченными, обыкновенными, карбонатными и глубокосолонцеватыми, лугово-черноземными, темно-серыми лесными оподзоленными почвами. Всего на карте показано 12 типов и подтипов почв (рис. 4, табл.) и выделено 245 почвенно-географических контуров (выделов). Черноземы - преобладающий (79,3 % территории) тип почв. Они рассредоточены по всему землепользованию. Это достаточно пло-
Рис. 4. Цифровая почвенная карта ОПХ «Минино».
Таблица. Структура почвенного покрова ОПХ «Минино»
Наименование почвы Площадь
га 1 %
Серые лесные оподзоленные 20,4 0,6
Темно-серые лесные оподзоленные 303,2 9,4
Черноземы оподзоленные 120,9 3,7
Черноземы выщелоченные 1193,5 36,9
Черноземы обыкновенные 986,7 30,5
Черноземы карбонатные 170,4 5,3
Черноземы глубокосолонцеватые 92,7 2,9
Лугово-черноземные 140,0 4,3
Луговые 164,7 5,1
Малоразвитые (щебнистые) почвы 26,4 0,8
Обнажения рыхлых пород 13,9 0,4
Овражно-балочные дерновые
слаборазвитые 0,4 0,1
Итого 3233,2 100,0
дородные почвы с мало- и среднемощным гумусовым горизонтом, слабо- и среднедефлированные и эродированные. Второе место в структуре почвенного покрова занимают темно-серые и серые лесные оподзоленные почвы (10,0 %). В почвенном покрове присутствуют также луговые (5,1 %) и лугово-черноземные почвы (4,3 %). Почвы сформированы на бурых лессовидных делювиальных и красноцветных элювиально-делювиальных средних и тяжелых карбонатных сартанских суглинках.
После этого была создана серия технологических цифровых карт (картограмм), на которых была отражена следующая информация (рис. 5):
сведения о свойствах почвы (содержание гумуса, гранулометрический состав, кислотность, обеспеченность подвижными азотом, фосфором, калием и микроэлементами, степень проявления водной и ветровой эрозии);
Рис. 5. Цифровая карта содержания гумуса в почвах ОПХ «Минино»
фитосанитарное состояние почв; сведения о севооборотах и возделываемых культурах;
прогноз урожайности.
Анализ таких картограмм позволяет, например, установить, что за период с 2009 по 2018 гг. содержание гумуса увеличилось на 0,1 %, подвижного фосфора (по Чирикову) - на 7,2 мг/кг, калия (по Чи-рикову) - уменьшилось на 31,4 мг/кг почвы, реакция среды изменилась на 0,8 ед. в сторону подкисления. Факторы, лимитирующие формирование высоких и стабильных урожаев сельскохозяйственных культур -недостаток подвижного фосфора (17 % пашни характеризуются низкой и очень низкой обеспеченностью этим элементом); дефицит подвижной серы (92 % пашни имеют низкое содержание серы); недостаток марганца, цинка, меди; слабая доступность элементов питания в начальные фазы развития растений весной и в ранее-летний период, поэтому применение рекомендованных доз минеральных удобрений, прежде всего азотно-фосфорных, - обязательное условие высокой продуктивности растений.
Эколого-токсикологическое обследование земель показало, что концентрации валовых форм тяжелых металлов и водорастворимого фтора находятся в пределах от фоновых значений до 0,5 ПДК, то есть почвы землепользования не загрязнены этими поллютантами.
Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур осуществляется путем кластеризации вегетационного индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) (рис. 6). Это безразмерный показатель отражательной способности растительного покрова, характеризующий фотосинтетическую активность растительности. Выявлена
зависимость между урожайностью сельскохозяйственных культур и NDVI. Вегетационный индекс обеспечивает возможность проведения анализа неравномерности урожайности сельскохозяйственных культур в пределах исследуемой территории в зависимости от почвенных, агроэкологических и метеорологических условий, что формирует основу перехода к точному земледелию.
Основное направление хозяйственной деятельности ОПХ «Минино» - производство элитных семян. Поэтому система земледелия предприятия ориентирована на применение агротехноло-гий, учитывающих видовые и сортовые особенности сельскохозяйственных культур, а также природно-ресурсный потенциал территории. Объективная оценка этого потенциала возможна с помощью БГД.
Вследствие высокой эрозионной опасности,
Рис. 6. NDVI для полей ОПХ Минино по данным MODIS со спутника Terra (каналы 1 и 2) на июль 2018 г.
на территории землепользования потребовалось освоение пяти 4-польных севооборотов, включающих однолетние и многолетние (в том числе сидеральные) культуры, со следующим чередованием: пар - пшеница - рапс - ячмень; пар - ячмень - рапс - овёс;
пар - овёс - горох+овёс (зеленое удобрение) - пшеница;
пар - пшеница + донник - донник (зеленое удобрение) - овёс;
пар - ячмень - горох - овёс.
Необходимо также использовать выводные поля, с возможным чередованием культур: пар - озимая рожь -горох - рапс.
Структура севооборотов корректируется в зависимости от рыночной конъюнктуры, фитосанитарной ситуации, организационных и технических возможностей. Их размещение представлено в цифровом формате, с указанием площади полей, чередования культур и сортов по годам.
Веб-интерфейс к данным ОПХ «Минино» доступен на геопортале ИВМ СО РАН (http://gis.krasn.ru) и предоставляет возможности для совместной работы специалистов [12], начиная с просмотра имеющихся карт (слоев) на основе загруженных данных на геопортале и заканчивая совместным редактированием и анализом информации.
Выводы. На основе данных дистанционного зондирования Земли на территорию ОПХ «Минино», а также результатов наземного мониторинга, материалов почвенных, агрохимических, эколого-токсикологических обследований в геоинформационной системе QGIS подготовлена серия информационных и технологических цифровых карт.
Создана база геопространственных данных, содержащая актуальную информацию для функционирования цифровой системы земледелия хозяйства. Картографический веб-сайт организует доступ к разработанной базе данных через Интернет на основе современных стандартов и сервисов, что открывает возможности для разработки базы геопространственных данных для циф-ровизации системы земледелия Красноярского края.
Литература.
1. СтепныхН. В., Жукова О. А., Заргарян А. М. Разработка базыданныхтиповыхтехкартдляинформационно-аналитического комплекса по земледелию // Вестник НГИЭИ. 2018. № 4 (83). С. 5-15.
2. Fastelli L., Rovai M., Andreoli M. A Spatial Integrated Database for the Enhancement of the Agricultural Custodianship Role (SIDECAR) - Some preliminary tests using Tuscany as a case-study Region // Land Use Policy. 2018. V. 78, pp. 791-802.
3. Бобкова Ю. А., Лобков В. Т. Использование технологий точного земледелия при создании агрохимических картограмм // Вестник аграрной науки. 2017. № 4 (67). С. 25-31.
4. A comparison of global agricultural monitoring systems and current gaps / Steffen Fritz, Linda See, Juan Carlos Laso Bayas, et al. //Agricultural Systems. 2019. V. 168, pp. 258-272.
5. Система земледелия Красноярского края на ландшафтной основе: науч.-практ. рекомендации / под общ. ред. С. В. Брылёва. Красноярск: ООО «Издательство Поликор», 2015. 224 с.
6. Erunova M. Sadovsky М. GIS-aided modelling of two siberian reservation sites // Lecture Notes in Computer Science. 2017. V. 10208. P. 617-628.
7. Forecasting yield by integrating agrarian factors and machine learning models: A survey/Dhivya Elavarasan, Durai Raj Vincent, Vishal Sharma, ets. // Computers and Electronics in Agriculture. 2018. V. 155, pp. 257-282.
8. Maglinets Yu.A., Raevich K.V., Tsibulskii G. M. Knowledge-based geoinformation technology for evaluation of agricultural lands // Procedia Engineering, 2017, V. 201, pp. 331-340.
9. ШпедтА. А., Едимеичев Ю. Ф., Трубников Ю. Н. Агроэкологические аспекты проектирования адаптивно-ландшафтных систем земледелия в условиях Средней Сибири //Достижения науки и техники АПК. 2018. Т. 32. № 5. С. 5-10.
10. Технический отчет по почвенному обследованию ОПХ «Минино» Емельяновского района Красноярского края. Красноярск: ВостСибНИИГипрозем, 1996. 156 с.
11. Maher A. El-Hallaq, Spatiotemporal analysis in land use and land cover using GIS case study: Gaza city (Period 1999 - 2007). Journal of Engineering Research and Technology. 2015. Vol 2. No 1. P. 48-55.
12. Shaparev N., Yakubailik O. Usage of web mapping systems and services for information support of regional management// MATEC Web of Conferences. 2016. V. 79, 01081.
