CC BY
72
СЫ: 10.24412/0044-3913-2021-8-8-12 УДК 004.9:331.43
Использование беспилотного летательного аппарата для мониторинга за состоянием агроценозов и составления электронных карт полей*
N О N 00
ш
S ^
ф
и
ш ^
2
ш м
Н. В. АБРАМОВ1, доктор
сельскохозяйственных наук,
зав. кафедрой (e-mail:
vip.anv.55@mail.ru)
C. А. СЕМИЗОРОВ1, кандидат
сельскохозяйственных наук,
доцент
С. В. ШЕРСТОБИТОВ1, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент (e-mail: sv5888857@yandex.ru) М. В. ГУНГЕР1, аспирант Д. А. ПЕТУХОВ2, кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник Государственный аграрный университет Северного Зауралья, ул. Республики, 7, Тюмень, 625003, Российская Федерация 2Новокубанский филиал «Росинфорагротех», ул. Красная, 15, Новокубанск, Новокубанский р-н, Краснодарский край, 352243, Российская Федерация
Исследования проводили с целью сравнительной оценки практического использования беспилотного летательного аппарата (БПЛА) с методами объезда и дешифрирования космоснимков при мониторинге сельскохозяйственных угодий. Обследовали 20286 га сельскохозяйственных угодий в Тюменской и Свердловской областях, в том числе 206 полей в севооборотах площадью 5552 га. Создание электронных карт полей при пилотировании БПЛА Геоскан 201 Агро оказалось более точным и оперативным в сравнении с использованием методов объезда и дешифрирования космосним-ков. Временной диапазон проведения работ (144 дня в год) по формированию карт сельскохозяйственных угодий с географической привязкой к координатам при использовании беспилотного летательного аппарата на 18...26 % шире, по сравнению с возможностями применения других методов. Обследованные БПЛА и методом объезда поля различались по площади незначительно - на 0,1.0,3 га (0,3.1,2 %). При этом на оцифровку сельскохозяйственных угодий с использованием Геоскан 201 в расчете на 100 га затрачивается 8,6 минут, а при объезде в зависимости от конфигурации полей, состояния их границ, погодных условий, наличия искусственных и естественных
внутрипольных объектов - до 24. 35 минут, или в 3.4 раза больше. Дистанционное зондирование Земли спутниковыми системами имело ограничения из-за облачности в приземных слоях и искажения изображения объекта из-за наклона оптической оси. Высокое качество ортофотопланов полей достигалось при высоте съемки 700 м и пространственном разрешении 10 см/пиксель. Анализ индекса NDVI в листьях яровой пшеницы продемонстрировал высокую пространственную вариабельность почвенного плодородия. Обследованные посевы были хорошо обеспеченны азотом только на 1,7 % площади, удовлетворительно -на 22,2 %, неудовлетворительно - на 51,7 %, на 25,2 % площади растения находились в депрессивном состоянии.
Ключевые слова: оцифровка сельскохозяйственных угодий, полей, беспилотный летательный аппарат, искусственные спутники Земли, формирование ортофотопланов.
Для цитирования: Использование беспилотного летательного аппарата для мониторинга за состоянием агроценозов и составления электронных карт полей / Н. В. Абрамов, C. А. Семизоров, С. В. Шерстобитов и др. // Земледелие. 2021. № 8. С. 8-12. doi: 10.24412/0044-39132021-8-8-12.
Наукоёмкие технологии на основе использования систем спутниковой навигации требуют оперативности в получении информации о состоянии агроценозов. Необходимость новых подходов вызвана и концентрацией земель у крупных товаропроизводителей, площади которых даже в условиях Западной Сибири достигают 40...100 тыс. га пашни. Традиционные способы контроля за плодородием почвы, фи-тосанитарным состоянием посевов становятся малоэффективными для своевременного выполнения технологических операций.
Огромный потенциал в продвижении цифровых технологий заложен при использовании беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Уже на сегодняшний день имеются широкие возможности применения БПЛА для оцифровки полей, мониторинга за использованием сельскохозяй-
*Работа выполнена в соответствии с Госзаданием АААА-А20-120042990037-3.
ственных угодий и даже оперативного решения проблем локального характера в агроценозах [1, 2].
Сбор информации о состоянии агроценозов и сельскохозяйственных угодий с использованием БПЛА более доступен для товаропроизводителей, по сравнению с проведением дистанционного зондирования земли (ДЗЗ) космическими спутниками и воздушными пилотируемыми аппаратами. Беспилотники дают возможность съемки с небольших высот, вблизи объектов, в зоне чрезвычайных ситуаций без риска для жизни и здоровья пилотов. БПЛА позволяют оперативно получать снимки высокого разрешения и экономически более выгодны [3, 4, 5].
Большой успех использования в аграрном секторе беспилотных летательных аппаратов имеют США, Япония, Китай, Италия и др. [6, 7]. Летательные аппараты самолетного типа зарубежных стран могут находиться в полете до 55 минут на высоте до 2000 м с полезной нагрузкой до 1 кг при собственной массе 2,4 кг [8, 9].
Цель исследований - дать сравнительную оценку практического использования беспилотного летательного аппарата с методами объезда и дешифрирования космоснимков при мониторинге сельскохозяйственных угодий.
Разработку процесса использования беспилотного летательного аппарата для мониторинга состояния агроценозов и сельскохозяйственных угодий проводили в производственных условиях на полях ОАО «Приозёрное» Тюменской области и СПК «Калининский» Свердловской области.
Использовали беспилотный летательный аппарат марки Геоскан 201 Агро. Длительность полета составляет до 3 ч при максимальной высоте полета 4000 м и максимальной протяженности маршрута 210 км с минимальной безопасной высотой полета 100 м. Температура эксплуатации составляет от -20 до +40 °С с максимально допустимой скоростью ветра 12 м/с. Площадь съемки за один полет при масштабе 3...10 см/пиксель составляет 7...22 км2 со скоростью 64... 130 км/ч при максимальной взлетной массе 8,5 кг
Общая площадь обследованных сельскохозяйственных угодий составила 20286 га, из них 206 полей в севооборотах площадью 5552 га. На полях яровой пшеницы сорта Икар аэрофотосъемку проводили в период от кущения до выхода в трубку культуры.
снимают одну и ту же территорию несколько раз в течение суток.
Вместе с этим, построение границ полей с использованием космических спутников может искажать их расположение с нарушением географических координат (рис. 2, 3). Причиной этому может быть временной источник заимствования кос-моснимков из архивных баз данных различных спутниковых систем (Гугл, Яндекс, Бинг и др.), их технические возможности и режим работы.
Рис. 3. Смещение границ полей на кос-моснимке.
В этих хозяйствах были созданы электронные карты полей (с уточнением границ, площади, выделением лесных массивов и объектов капитального строительства) методом объезда по предложенной методике ГАУ Северного Зауралья [10, 11].
При оцифровке полей использовали программу QGIS (Quantum GIS), для дешифровки фотографий - программу Aqisoft Metashape Professional, для построения цветовой гаммы и интерпретации в NDVI - программу Sputnik Agro.
На опытно-производственных полях при посеве яровой пшеницы дифференцированно по элементарным участкам вносили КАС-32 в дозе 80...100 л/га с учетом содержания в почве нитратного азота и планируемой урожайности. В фазе кущения-выхода в трубку культурных растений проводили подкормку КАС-32 с нормой 7 л/га в баковой смеси с гербицидами.
Беспилотные летательные аппараты на первом этапе высокоточных технологий выполняют важную роль при проведении оцифровки полей. Ранее была разработана методика создания электронных карт полей методом объезда [11]. Она апробирована в хозяйствах Тюменской, Свердловской и Курганской областей на площади более 224000 га. Этот подход позволяет реально оценить ситуацию использования земельных угодий - метод точен в определении конфигурации полей, их площади, учитывает природные и искусственные объекты внутри сельскохозяйственных угодий. Однако этот метод трудоемок и имеет ряд ограничений при выполнении работ(сезонность, погодные условия, возделывание культур на полях и др.).
Формирование карт сельскохозяйственных угодий с географической привязкой к координатам при использовании беспилотного летательного аппарата Геоскан 201 Агро имеет более широкий временной диапазон проведения работ. Из обследованных 206 полей в хозяйствах Свердловской и Тюменской областей различие в площади, определенной методом объезда и с использованием БПЛА, составляло 0,1...0,3 га (рис. 1).
В зависимости от размера земельного участка колебания в площади, определенной этими методами, были в интервале 0,3...1,2 %. Например, площадь поля № 72, которая при облете беспилотного летательного аппарата Геоскан 201 Агро определена в количестве 22,9 га, а при использовании метода объезда - 23,0 га, поля № 73 - соответственно 25,2 и 25,5 га. Однако при оцифровке
Рис. 1. Оцифровка полей методом объезда и с использованием беспилотного летательного аппарата.
сельскохозяйственных угодий с использованием Геоскан 201 Агро на облет 100 га тратилось 8,6 мин, а при объезде, в зависимости от конфигурации полей,состояния границ поля, погодных условий, наличия искусственных и естественных вну-трипольных объектов - до 24...33 мин, или в 3...4 раза больше.
Сопоставление этих результатов позволяет аргументировано обосновать использование беспилотных летательных аппаратов для проведения оцифровки полей. Для построения цифровых моделей сельскохозяйственных угодий используются спутниковые системы высокого разрешения. При дешифровании космических снимков прямыми признаками выступают цвет (тон), структура и текстура изображения. Их изучение и анализ позволяет установить пространственные взаимосвязи между территориальными комплексами (СухихВ. И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. 392 с.).
Формирование электронных карт полей с использованием космических съемок способствует сокращению сроков проведения съемок, затрат труда, позволяет получить оперативно сведения биометрических показателей о культурах, так как искусственные спутники Земли
Рис. 2. Треки объезда и оцифровка границ полей на ортофотоплане.
На космоснимках основным объектом для нас служит земная поверхность с её агроландшафтной спецификой. Космоснимок центральной проекции, когда фотографирование местности осуществляется прямыми (перпендикулярными) линиями, идеально отображает геометрические свойства (форму, размер) сельскохозяйственных угодий. В процессе же формирования изображения объекта из-за наклона оптической оси в момент снимка границы поля искажаются, то есть координатные точки на ортофотоплане получаются смещенными относительно центральной сцены космоснимка. На его качество также оказывают влияние высота полета космических спутников, рельеф агроландшафта, погодные условия.
Так, космоснимок поля № 72 имеет размытое изображение внутриполь-ного естественного объекта (лесной колок), что затрудняет определение его точных границ и площади (рис. 4а). Причиной этому выступает снижение разрешающей способности снимка, которая связана с высотой полета искусственного спутника Земли, а также неравномерность ы светораспределения горизонтальной о проекции объекта. Применение Гео- л скана 201 Агро для получения орто- д фотоплана позволяет получить более л четкое изображение внутрипольного | лесного колка (рис. 4б). 2
На точность определения границ 8 полей при использовании космиче- м ских аппаратов оказывают погодные 2 условия. Дистанционноезондирова- 1
Рис. 4. Снимок поля № 72 (а — получен с использованием спутника; б — получен с использованием БПЛА.
ние Земли спутниковыми системами имеет ограничения из-за облачности в приземных слоях. Это природное явление в условиях Западной Сибири случается часто - продолжительность солнечного сияния (когда солнце не
й
Рис. 5. Снимок, сделанный спутниковой системой в облачный день.
закрыто облаками, туманами) составляет лишь 18,5...37,4 % (Федосеев А. П., Пасов В. М. Справочник агронома по сельскохозяйственной метеорологии. Л.: Гидрометиздат, 1986. 526 с.). Растровые снимки, полученные с использованием искусственных спутников Земли, в таких случаях не могут быть использованы при оцифровке полей, так как не имеют сплошных границ (рис. 5).
Ограничивающим фактором для применения беспилотников в Уральском федеральном округе (УФО) выступают атмосферные осадки, туман, что может достигать исключения до 20 % времени технического использования. За период с мая по октябрь рабочее время съемок БПЛА будет составлять 144 дня - больше на 1826 %, чем при использовании других методов оцифровки.
Решение аналогичных прикладных ¿^ задач с использованием БПЛА Гео° скан 201 Агро в подобных ситуациях со вполне приемлемо. Согласно тех-^ нической характеристики, БПЛА о» с максимальной высотой полета | 4000 м может проводить снимки на минимально безопасной высоте ® полета (под облаками) 100 м над 5 сельскохозяйственными угодьями в $ необходимые сроки (рис. 6).
В летний период нами обследовано 20286 га сельскохозяйственных угодий хозяйств Тюменской и Свердловской областей с использованием беспилотного летательного аппарата Геоскан 201 Агро и сформирован ортофотоплан 206 полей площадью 5552 га. Высокое качество ортофотоплана полей достигнуто при высоте съемки 700 м и пространственном разрешении 12 см/пиксель (рис. 7).
Рис. 6. Снимок, полученный БПЛА.
При формировании ортофотопла-нов полей хозяйств были определены границы их с географической привязкой к координатам, вычислены площади каждого поля в севообороте с учетом внутрипольных естественных и искусственных объектов.
Рис. 7. Ортофотоплан полей СПК «Калининский» Свердловской области.
СПК «Калининский» расположен в предгорном районе(Уральских гор) Свердловской области, где смыв почвы при увеличении наклона поверхности с 3 до 5° может возрасти в 2 раза. При разработке адаптивно-ландшафтных систем земледелия целесообразно учитывать геоморфологию рельефа в многомерной системе координат. Нами была сформирована цифровая модель, которая учитывает геоморфологию полей (рис. 8).
Рис. 8. Цифровая модель рельефа поляСПК «Калининский» Свердловской области.
Цифровая модель рельефа полей носит информативный характер и служит основой рационального использования сельскохозяйственных угодий. Отображается характер рельефа, особенность расположения природной гидросети, модель помогает разработать ресурсосберегающую систему земледелия на этих полях, которая обеспечит воспроизводство плодородия почв и рост продуктивности агроценозов. Она дает информацию о крутизне и экспозиции склонов, позволяет оценить эрозионную опасность направлений поверхностного стока, геохимическую миграцию элементов питания.
В процессе разработки методологии практического использования БПЛА для оцифровки сельскохозяйственных угодий были сделаны ортофотопланы. Дистанционная фотометрия позволила получить вегетационные индексы. Обработку и построение карт NDVI проводили на примере поля № 72 площадью 23 га. Для оценки содержания хлорофилла в листовом аппарате на БПЛА установлен фотоаппарат с инфракрасным фильтром.
Первоначально карты отображаются в красных оттенках. Используя в программе функцию раскрас по палитре для карт NDVI отображение переводится в зеленый цвет. При облете сельскохозяйственных угодий БПЛА в формате КМ^ (КеуИЫеМагки-pLanguage) формируются границы
Рис. 9. Ортофотоплан нормализованных
полей. С использованием программы производится расчет нормализованных индексов NDVI, которые отражают содержание хлорофилла в растениях (рис. 9).
Результаты обследования посевов яровой пшеницы показали, что поле имеет высокую вариабельность плодородия почвы и это отражается на состоянии культурных растений. Только на 0,4 га (из 23,0 га) индекс NDVI составил 0,4, то есть вегетативная масса имела относительно хорошее состояние по обеспеченности азотом на 1,7 % площади. На 5,1 га (22,2 % площади) состояние посева было удовлетворительное, на 11,9 га (51,7 % площади) -неудовлетворительное, а на 5,8 га (25,2 %) растения находились в депрессивном состоянии.
В целях оптимизации азотного питания агроценозов на поле следует наложить сетку (разбить на элементарные участки). При выборе размера ячейки необходимо учесть пестроту почвенного плодородия и рабочую ширину захвата агрегата, который будет вносить минеральные удобрения. В наших исследованиях подкормку яровой пшеницы проводили AMAZONE-1500 с шириной распределения удобрений 25 м, соответственно ширина сетки составила аналогичную величину. Пересчет индексов NDVI содержания хлорофилла на обеспеченность культурных растений азотом по элементарным участкам служит основной для дифференцированной подкормки минеральными удобрениями посевов в режиме off-line с использованием систем спутниковой навигации.
Таким образом, создание электронных карт полей с использо-
вегетационных индексов (ШБУ1).
ванием беспилотных летательных аппаратов - более точный и оперативный метод, чем методы объезда и дешифрирования космических снимков. Формирование карт сельскохозяйственных угодий с использованием БПЛА в условиях УФО возможно в более широком временном диапазоне проведения работ - 144 дня в году. Поля, обследованные беспилотным летательным аппаратом и методом объезда незначительно различались по площади на 0,1...0,3 га (0,3.1,2 %). На оцифровку 100 га сельскохозяйственных угодий с использованием БПЛА Геоскан 201 затрачивалось 8,6 минут, а при объезде - до 24.35 минут (в 3. 4 раза больше).
Дистанционное зондирование Земли спутниковыми системами имело ограничения из-за облачности в приземных слоях и искажения изображения объекта из-за наклона оптической оси. При использовании БПЛА с максимальной высотой полета по техническим характеристикам 4000 м качественные снимки в планируемые сроки были получены на минимально безопасной высоте полета (под облаками) - 100 м. Высокое качество ортофотоплана полей достигалось при высоте съемки 700 м и пространственным разрешением 10 см/пиксель.
Индекс NDVI содержания хлорофилла в листьях яровой пшеницы показал высокую пространственную вариабельность почвенного плодородия. Обследованные посевы имели хорошую обеспеченность азотом на 1,7 % площади из 23 га, удовлетворительную - на 22,2 %, неудовлетворительную - на 51,7 %, а на 25,2 % растения находились в депрессивном состоянии.
Литература.
1. Астапов А. Ю., Рязанова Ю. А. Применение беспилотных летательных аппаратов в садоводстве // Наука и Образование. 2019. Т. 2. № 4. С. 199.
2. Савин И. Ю., Вернюк Ю. И., Фараслис И. Возможности использования беспилотных летательных аппаратов для оперативного мониторинга продуктивности почв // Бюллетень Почвенного института им. В. В. Докучаева. 2015. № 80. С. 95-105.
3. Логинов Н. А., Сабирзянов А. М. Разработка методики оперативной оценки состояния посевов озимых культур в ранневесенний период с применением БПЛА // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2018. Т. 13. № 4 (51). С. 56-60.
4. Костин И. Г., Малышева Е. С. Мониторинг основных параметров плодородия почв с применением геоинформационных систем // Вестник Казанского ГАУ. 2020. № 2 (58). С. 96-101.
5. Якушев В. П., Якушев В. В., Матвеенко Д. А. Интеллектуальные системы поддержки технологических решений в точном земледелии // Земледелие. 2020. № 1. С. 33-37. doi: 10.24411/0044-3913-2020-10109.
6. Unmanned aerial vehicles for estimation of vegetation quality / A. Yu. Astapov, K. A. Prishutov, I. P. Krivolapov, et al. // Amazonia Investiga. 2019. Т. 8. No. 23. С. 27-36.
7. Duan T., Chapman S.C., Guo Y. Dynamic monitoring of NDVI in wheat agronomy and breeding trials using an unmanned aerial vehicle // August 2017. Field Crops Research 210: Project: Pheno Copter. С. 71-80. doi: 10.1016/j. fcr.2017.05.025.
8. Development of low-cost remote sensing tools and methods for supporting smallholder agriculture / G. Cucho-Padin, H. Loayza, S. Palacios, et al. // ApplGeoma. 2020. No. 12. С. 247-263. doi: 10.1007/s12518-019-00292-5.
9. Саура Х. Р, Рейес-Менендес А., Палос-Санчес П. Картографирование мультиспек-тральных цифровых изображений в облаке. Вычислительное программное обеспечение: приложения с БПЛА изображений. Гелион 5 (2019) e01277. URL: https://www.sciencedirect. com/science/article/pii/S2405844018328184. doi: 10.1016 / j.heliyon.2019.e012772405-8440 /62019.
10. Абрамов Н. В., Семизоров С. А., Шерстобитов С. В. Создание электронных карт полей. Тюмень: ИД «Титул», 2019. 84 с.
11. Абрамов Н. В., Семизоров С. А., Шерстобитов С. В. Земледелие с использованием космических систем // Земледелие. 2015. № 6.
C. 13-18.
Use of unmanned aerial vehicles for monitoring the condition of agricultural lands for making electronic field maps
N. V. Abramov1, C. A. Semizorov1, S. V. Sherstobitov1, M. V.Gunger1,
D. A. Petukhov2
1State Agrarian University of the Northern Trans-Urals, ul. Respubliki, 7, Tyumen', 625003, Russian Federation
u
(D 3 ь
(D
g
(D Ь 5
(D
00 2 О N>
2Novokubansk branch of «Rosinformagrotekh», ul. Krasnaya, 15, Novokubansk, Novokubanskii r-n, Krasnodarskii krai, 352243, Russian Federation
Abstract. The research was carried out to assess comparatively the practical use of an unmanned aerial vehicle (UAV) with the methods of bypassing and interpreting space images when monitoring agricultural land. We examined 20286 hectares of agricultural land in the Tyumen and Sverdlovsk regions, including 206 fields in crop rotations with an area of 5552 hectares. The creation of electronic maps of fields when piloting the UAV Geoscan 201 Agro turned out to be more accurate and efficient in comparison with the use of bypass methods and deciphering satellite images. The time range of work (144 days per year) on the formation of maps of agricultural land with geo-
graphic reference to coordinates when using an unmanned aerial vehicle is 18-26% wider in comparison with the possibilities of using other methods. The fields, surveyed by UAVs and bypass method, differed insignificantly in the area - by 0.1-0.3 hectares (0.3-1.2%). At the same time, it takes 8.6 minutes to digitize agricultural land using Geoscan 201 per 100 hectares, and when driving around, depending on the configuration of fields, the state of their borders, weather conditions, the presence of artificial and natural indoor objects, it takes up to 24-35 minutes or 3-4 times more. Remote sensing of the Earth by satellite systems had limitations due to cloudiness in the surface layers and distortion of the object's image due to the tilt of the optical axis. High quality of field orthophotomaps was achieved at a survey height of 700 m and a spatial resolution of 10 cm/pixel. Analysis of the NDVI index in spring wheat leaves demonstrated a high spatial variability of soil fertility. The examined crops were
well supplied with nitrogen only on 1.7% of the area, satisfactory - on 22.2%, unsatisfactory -on 51.7% of the area; on 25.2% of the area the plants were depressed.
Keywords: digitization of agricultural land, fields; unmanned aerial vehicle; artificial Earth satellites; formation of orthophotoplanes.
Author Details: N. V. Abramov, D. Sc. (Agr.), head of department (e-mail: vip. anv.55@mail.ru); C. A. Semizorov, Cand. Sc. (Agr.), assoc. prof.; S. V. Sherstobitov, Cand. Sc. (Agr.), assoc. prof. (e-mail:sv5888857@ yandex.ru); M. V. Gunger, post graduate student; D. A. Petukhov, Cand. Sc. (Tech.), leading research fellow.
For citation: Abramov NV, Semizorov CA, Sherstobitov SV, et al. [Use of unmanned aerial vehicles for monitoring the condition of agricultural lands for making electronic field maps]. Zemledelie. 2021(8):8-12. Russian. doi: 10.24412/0044-3913-2021-8-8-12.
N О N 00
Ш s
Ф
Ф ^
2
Ш M
Выдающиеся ученые
К 85-летию со дня рождения Алексахина Рудольфа Михайловича (15.12.1936 - 02.05.2018)
Алексахин Рудольф Михайлович -доктор биологических наук (1974), профессор (1985), академик РАСХН (1992) и РАН (2013), участник ликвидации последствий аварии на Южном Урале (1957) и на Чернобыльской АЭС (1986), лауреат Государственной премии СССР (1974), лауреат Государственной премии РФ (2002), заслуженный деятель науки России (1997). Награжден орденом «Дружбы народов» (1987), орденом Почета (2007).
Р.М. Алексахин родился 15.12.1936 в г. Калининграде (ныне Королев) Московской области. В 1959 г. закончил Биолого-почвенный факультет МГУ. Работал на кафедре биофизики этого факультета (1959-1961), в лаборатории лесоведения АН СССР (1961-1966), в Научно-техническом совете Министерства среднего машиностроения СССР (1966-1975). С 1975 г. трудился во Всероссийском НИИ радиологии и агроэкологии, пройдя путь от старшего научного сотрудника до директора, а с 2015 г. был научным руководителем института.
Вся научная деятельность Рудольфа Михайловича связана с радиоэкологией, он - фактически ровесник этой научной дисциплины. В 1959 г Р.М. Алексахин начал работу на Опытной станции ПО «Маяк» на территории Восточно-Уральского
радиоактивного следа, где выполнил цикл уникальных исследования по изучению миграции радионуклидов в лесных биогеоценозах и действия ионизирующих излучений на лесные экосистемы.
Более чем 30-летний период работы Рудольфа Михайловича связан с ликвидацией последствий аварии на Чернобыльской АЭС. Он автор многочисленных рекомендаций по ведению сельскохозяйственного производства в условиях радиоактивного загрязнения.
Авария на японской АЭС «Фукуси-ма Дайичи» в 2011 г стала третьей, в ликвидации последствий которой Р.М. Алексахин принял участие, выезжая в радиологические центры и загрязненные районы Японии для консультаций и помощи японским специалистам.
В последние годы Рудольф Михайлович, будучи главным экологом проекта «Прорыв» ГК «Росатом», активно работал над обоснованием концепции экологической безопасности перспективных технологий замыкания ядерного топливного цикла.
Р.М. Алексахин - лауреат премии имени В.Н. Сукачева и Золотой медали имени В.М. Клечковского, лауреат медалей и премий имени Н.В. Тимофеева-Ресовского,
В.Р. Вильямса, Н.И. Вавилова, П.В. Рамзаева, лауреат ведомственного ордена ГК «Росатом» «Е.П. Славский», награжден медалью им. В.И. Вернадского Международного союза радиоэкологов.
Рудольф Михайлович - автор более 900 научных публикаций, в том числе 22 монографий. Он был членом редколлегий 11 научных журналов, членом Президиума НТС и Общественного совета ГК «Росатом», заместителем председателя РНКРЗ, членом бюро Научного совета РАН по радиобиологии, академиком Национальной академии аграрных наук Украины. Р.М. Алексахин работал в ведущих международных организациях (МАГАТЭ, МКРЗ, НКДАР ООН), с 2001 г. был членом Исполкома и вице-президентом Международного союза радиоэкологии, членом Британского общества радиологов.
Среди его учеников 27 кандидатов и 19 докторов наук.
