CC BY
105
6. ФР.1.39.2001.00283. Методика определения токсичности воды и водных вытяжек из почв, осадков сточных вод, отходов по смертности и изменению плодовитости дафний. - М.: Акварос, 2001. - 47 с.
7. ГОСТ Р 54496-2011. Вода. Определение токсичности с использованием зеленых пресноводных одноклеточных водорослей.
8. Маячкина Н.В. Особенности процессов самовосстановления нефтезагрязненных подзолистых и дерново-подзолистых почв в условиях Ленинградской области: дис... канд. биол. наук: 06.01.03 /Маячкина Наталья Викторовна. - СПб., 2013. - 178 с.
Literatura
1. Mayachkina N.V., CHugunova M.V. Osobennosti biotestirovaniya pochv s cel'yu ih ekotoksikologicheskoj ocenki //Vestnik Nizhegorodskogo universiteta im. N.I. Lobachevskogo. -2009. - №1. - S. 84-93.
2. Municipal Solid Waste (MSW) in the United States: 2008 Facts and Figures. URL: http://www.epa.gov/osw/nonhaz/municipal/pubs/ msw2008rpt.pdf (data obrashcheniya: 26.02.2019).
3. Malyuhin D.M., Bardina V.I., Bakina L.G. Ocenka ekotoksichnosti novyh organogennyh substratov, ispol'zuemyh pri rekul'tivacii poligona TBO // Izvestiya SPbLTA. - 2014. - Vyp. 206. -S. 55-64.
4. Kiselyov M.V., Gorbenko D.V. Sravnitel'naya harakteristika effektivnosti pochvennyh meliorantov dlya ochistki pochvy ot neftyanyh zagryaznenij na dernovo-podzolistoj pochve // Vestnik studencheskogo nauchnogo obshchestva / SPbGAU. - 2018. - №9. Vyp. 1. - S. 43-44.
5. Kapel'kina L.P., Bardina T.V, Bakina L.G., CHugunova M.V., Gerasimov A.O., Mayachkina N.V., Galdiyanc A.A. Metodika vypolneniya izmerenij vskhozhesti semyan i dliny kornej prorostkov vysshih rastenij dlya opredeleniya toksichnosti tekhnogenno-zagryaznennyh pochv. -SPb: Fora-print, 2009. - 19 s.
6. FR.1.39.2001.00283. Metodika opredeleniya toksichnosti vody i vodnyh vytyazhek iz pochv, osadkov stochnyh vod, othodov po smertnosti i izmeneniyu plodovitosti dafnij. - M.: Akvaros, 2001. - 47 s.
7. GOST R 54496-2011. Voda. Opredelenie toksichnosti s ispol'zovaniem zelenyh presnovodnyh odnokletochnyh vodoroslej.
8. Mayachkina N.V. Osobennosti processov samovosstanovleniya neftezagryaznennyh podzolistyh i dernovo-podzolistyh pochv v usloviyah Leningradskoj oblasti: dis... kand. biol. nauk: 06.01.03 /Mayachkina Natal'ya Viktorovna. - SPb., 2013. - 178 s.
УДК 632.51 DOI 10.24411/2078-1318-2020-12069
Доктор биол. наук В.Л. БОГДАНОВ (ФГБОУ ВО СПбГАУ, e-mail: [email protected]) Канд. геогр. наук А.Г. ОСИПОВ (ФГБВОУ ВО ВКА имени А.Ф. Можайского, e-mail: [email protected]) Канд. экон. наук В.В. ГАРМАНОВ (ФГБОУ ВО СПбГАУ, e-mail: [email protected])
МЕТОДИКА МОНИТОРИНГА ЗАСОРЕНИЯ ЗЕМЕЛЬ БОРЩЕВИКОМ СОСНОВСКОГО ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
В конце 40-х годов прошлого столетия селекционерами был выведен сорт борщевика Сосновского «Северянин», который стал широко внедряться в сельском хозяйстве. С 1960-х годов он культивировался во многих регионах России. В начале 90-х годов из-за экономической и земельной реформ борщевик Сосновского перестали использовать на корм скоту, в результате чего он стал активно захватывать заброшенные земли, территории
садоводств, откосы мелиоративных каналов, обочины дорог, а в последнее время стал проникать на земли населённых пунктов.
При этом ввиду того, что сок борщевика Сосновского из-за содержания в нем фурокумаринов при попадании на кожу человека под воздействием ультрафиолетовых лучей приводит к тяжелым ожогам, а в некоторых случаях вызывает токсическое отравление, сопровождающееся нарушением нервной системы и работы сердечной мышцы, он стал представлять серьезную экологическую опасность для населения [1].
В настоящее время борщевик Сосновского занимает обширные пространства в Вологодской, Ленинградской, Московской, Новгородской, Псковской, Тульской, Ярославской, Тверской, Нижегородской областях и республике Коми [2, 3, 4].
Официальным бюллетенем ФГБУ «Госсорткомиссия» от 20 апреля 2012 г. № 6 (176) районированный сорт борщевика Сосновского «Северянин» исключили из Государственного реестра селекционных достижений как утратившего хозяйственную полезность. В декабре 2014 года коды продукции борщевика Сосновского (зелёная масса и семена) были исключены из Общероссийского классификатора продукции. В результате этого борщевик Сосновского утратил статус сельскохозяйственной культуры. В 2015 году он был внесён в Отраслевой классификатор сорных растений Российской Федерации под № 5506. Это правовое основание позволило проводить мероприятия по борьбе с ним.
Как было отмечено выше, одним из наиболее пострадавших от нашествия борщевика Сосновского регионов является Ленинградская область. Здесь он ежегодно захватывает до 5% новых территорий.
При планировании работ по борьбе с борщевиком Сосновского важно знать территориальное распределение засорённых им угодий, их площади и степень засорения. Для решения этой задачи необходимо проведение мониторинга земель по данным дистанционного зондирования.
В основу исследования авторы заложили следующую гипотезу: если будет разработана методика мониторинга земель, загрязненных борщевиком Сосновского, с использованием данных дистанционного зондирования, то будет обеспечено повышение качества и эффективности планирования мероприятий по борьбе с ним.
Цель исследования - разработка методики мониторинга засорения земель борщевиком Сосновского по данным дистанционного зондирования территории с использованием индексов NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) и ClGreen (GreenChlorophylllndex).
Материалы, методы и объекты исследований. Исходными материалами при проведении исследования являлись полевые наблюдения за распространением борщевика Сосновского в пределах модельной территории, данные дистанционного зондирования, полученные с использованием беспилотного летательного аппарата (БЛА) в двух зонах спектра - красной и ближней инфракрасной. Ввиду того что временные ряды NDVI в течение межвегетационного периода не обеспечивают чёткого фенологического разделения, поэтому залеты выполнялись в вегетационный период [5].
Вегетационный индекс NDVI характеризует разницу между красной (RED) и ближней инфракрасной (NIR) частями электромагнитного спектра. Для его расчета используется зависимость (1) [5, 6]:
k
RN
1 k
=т Т*
КБУ ~ , / , (1)
& р=1
ЯМОУ1 ~ (ЯМК ~ ЯКЕО ) /(ЯМК ^ ЯКЕО ) >
где р е [1....&] - количество отсчетов ВИ по всем эталонным контурам; К'ШУ1 -
значение КОУТ; Якеб, Ятя - значения отраженного растительностью света в красной и ближней инфракрасной областях спектра.
Относительный индекс хлорофилла СЮгввп характеризует фотосинтетическую активность растительного покрова. Для его расчета используется зависимость (2)[5]:
1 к
СЮгввп 1 ^^ СЮгввп з (2)
к р=1
О = О / О _ 1
СЮгввп ^ЫЖ ' ОКЕЕЫ А5
где р е [1....к] - количество отсчетов СЮгввп по всем эталонным контурам;
КС1аввеп - значение СЮгввп; , ОакЕШ - значения отраженного растительностью света в
ближней инфракрасной и зеленой областях спектра.
Временные ряды ЫВУ1 и СЮгввп строились для 5 типов растительных сообществ: лес хвойный; лес лиственный; луга, сенокосы, пастбища; пашня, огороды; заросли борщевика Сосновского.
В качестве методов исследования использовались геоботанические описания, дистанционное зондирование территории, автоматизированное дешифрирование почвенно-растительного покрова в среде ГИС, геоэкологическое картографирование.
Объектом исследования являлась модельная территория, расположенная в Приозерском районе Ленинградской области, заросшая борщевиком (рис 1).
Рис. 1. Фрагмент модельной территории
Результаты исследований. Разработанная методика включает в себя четыре блока: 1) аэрофотосъемка территории с использованием БЛА; 2) создание по материалам аэрофотосъемки фотопланов; 3) автоматизированное дешифрирование по фотопланам растительного покрова; 4) создание картограмм ареалов распространения борщевика Сосновского.
Первый блок. Аэрофотосъемка осуществлялась в двух зонах спектра - красной (^=0,68-0,7 мкм) и ближней инфракрасной (Л^ж=0,74-1,1 мкм). Высоты съемки в пределах маршрутов изменялись от 250 до 550 м. Продольные перекрытия снимков составляли 28%, а поперечные 96% [6].
Второй блок. Трансформирование снимков выполнялось с использованием ЦФС PHOTOMOD. Для учета рельефа использовалась его цифровая модель с шагом дискретности 30 м. Ее построение осуществлялось в среде ГИС «Карта 2011». Точность трансформирования колебалась от 8 до 10 м.
Третий блок. Для систематизации информации об основных растительных сообществах, расположенных в пределах модельной территории, был разработан их классификатор. Автоматизированное дешифрирование растительного покрова осуществлялось путем сравнения для каждого пикселя фотоплана индексов ВИ и СЮгееп, рассчитанных по зависимостям (1), (2) с их эталонными значениями. Сегментация растительных сообществ выполнялась установлением принадлежности выделенных кластеров к растительному сообществу с последующим оконтуриванием массивов, имеющих одноименный код [7, 8, 9, 10]. Отслеживание контуров выполнялось путем перемещения окна по границе ядра вдоль контура объекта с проверкой на каждом шаге площади его захвата. При уменьшении площади захвата более чем на 10% направление перемещения окна изменялось [6]. Для примера на рисунке 2 приведен фрагмент картограммы основных типов растительных сообществ модельной территории.
Условные обозначения:
Лес кьаНн ын Лес лиственный Пугэ. еен&косы. пастбища Г>ашня, огороды
Ээрослн борщевика Сосковского
4
вн
ЩУУ Дороги грунтовые I I Дороги полевые __Тропы
С—Кэнаеы
Рис. 2. Фрагмент картограммы основных типов растительных сообществ модельной территории
Выводы. В процессе выполненного исследования получены следующие результаты:
1. Разработана методика мониторинга засорения земель борщевиком Сосновского по данным дистанционного зондирования, позволяющая оперативно получать информацию о территориальном распределении засорённых угодий, их площадях и степени засорения, что позволит повысить качество и эффективность планирования мероприятий по борьбе с ним.
2. Для получения данных дистанционного зондирования использовался беспилотный летательный аппарат (БЛА). Съемка осуществлялась в двух зонах спектра - красной (^=0,68-0,7 мкм) и ближней инфракрасной (Л^ш=0,74-1,1 мкм).
3. Автоматизированное дешифрирование аэрофотоснимков выполнялось с использованием двух вегетационных индексов: ЫБУ! (NormalizedDifferenceVegetationIndex) и СЮгееп (GreenChlorophyШndex), путем сравнения для каждого пикселя фотоплана рассчитанных значений индексов с эталонными.
4. Временные ряды ЫВУ1 и СЮгееп строились для пяти типов растительных сообществ: лес хвойный; лес лиственный; луга, сенокосы, пастбища; пашня, огороды; заросли борщевика Сосновского.
5. На основе полученных данных для модельной территории была построена картограмма пространственного распределения основных типов растительных сообществ, по которой были определены участки активного произрастания борщевика Сосновского.
6. Разработанная методика может быть успешно применена для информационного обеспечения работ при планировании мероприятий по борьбе с борщевиком Сосновского.
Дальнейшие исследования целесообразно направить на использование разработанной методики для создания электронных карт распространения борщевика Сосновского на территории Ленинградской области.
Литература
1. Soltysiak J., Brej T., Tomczyk M. Invasion of the Sosnowsky hogweed (Heracleum sosnowskyi Manden.) in Siechnice commune (South-western Poland) and prospects of its eradication // Scientific Papers of Wroclaw University of Life Sciences - Biology and Animal Breeding. - 2015. V. 78. - No 610. - Р. 73-86.
2. Богданов В.Л., Николаев Р.В., Шмелёва И.В. Инвазия экологически опасного растения борщевика Сосновского на территории Европейской части России // Региональная экология.
- 2011. - №1-2 (31). - С. 43-49.
3. Dalke I.V., Chadin I.F., Zakhozhiy I.G. Control of Sosnowskyi's Hogweed (Heracleum sosnowskyi Manden.) invasion on the territory of the Russian Federation // Russian Journal of Biological Invasions. - 2018. - V. 9. - No 4. - Р. 311-344. DOI: 10.1134/S2075111718040045.
4. Лунева Н.Н. Борщевик Сосновского в Российской Федерации // Защита и карантин растений. - 2014. - №3. - С. 12-18.
5. Товстик Е.В., Адамович Т.А., Ашихмина Т.Я. Идентификация участков массового роста борщевика Сосновского с помощью спектральных индексов по данным Sentinel-2 // Теорeтическая и прикладная экология. - 2019. - № 3. - С. 34-40.
6. Осипов А.Г., Тимофеев В.Г. Научно-методические основы определения экологически допустимого уровня освоения природных ландшафтов при создании природно-аграрных систем // Информация и космос. - 2015. - № 2. - С. 85-95.
7. Ryzhikov D.M. Method of processing multispectral satellite data for solving the problem of monitoring the habitats of the Sorsnovsky Hogweed // Informatsionno-upravlyayushchie sistemy. -2017. - No 6. - P. 43-51 (in Russian). DOI: 10.15217/issn1684-8853.2017.6.43.
8. Tovstik E.V., Adamovich T.A., Rutman V.V., Kantor G.Ya., Ashikhmina T.Ya. Identification of the thickets of Heracleum sosnowskyi using Earth remote sensing data // Theoretical and Applied Ecology. - 2018. - No 2. - P. 35-37 (in Russian). DOI: 10.25750/1995-4301-2018-2-035-037.
9. Adamovich TA., Domnina EA., Timonov A.S., Rutman V.V., Ashikhmina T.Ya. Methodological techniques for identifying plant communities based on Earth remote sensing data and field research // Theoretical and Applied Ecology. - 2019. - No 2. - P. 39-43 (in Russian). DOI: 10.25750/1995-4301-2019-2-039-043.
10.Volkov A., Parinova T. Thematic interpretation of the Northern Dvina River floodplain meadow ecosystem using remote sensing // BIO Web of Conferences. - 2018. - V. 11. - No 00045. - P. 13. DOI: 10.1051/bioconf/20181100045.
Literatura
1. Soltysiak J., Brej T., Tomczyk M. Invasion of the Sosnowsky hogweed (Heracleum sosnowskyi Manden.) in Siechnice commune (South-western Poland) and prospects of its eradication // Scientific Papers of Wroclaw University of Life Sciences - Biology and Animal Breeding. - 2015. V. 78. - No 610. - Р. 73-86.
2. Bogdanov V.L, Nikolaev R.V., Shmeleva I.V. Invaziya ekologicheski opasnogo rasteniya borschevika Sosnovskogo na territorii Evropeiskoi chasti Rossii // Regionalnaya ekologiya. - 2011.
- №1-2 (31). - S. 43-49.
3. Dalke I.V., Chadin I.F., Zakhozhiy I.G. Control of Sosnowskyi's Hogweed (Heracleum sosnowskyi Manden.) invasion on the territory of the Russian Federation // Russian Journal of Biological Invasions. - 2018. - V. 9. - No 4. - Р. 311-344. DOI: 10.1134/S2075111718040045.
4. Luneva N.N. Borschevik Sosnovskogo v Rossiiskoi Federacii // Zaschita i karantin rastenii. -2014. - №3. - S. 12-18.
5. Tovstik E.V., Adamovich T.A., Ashihmina T.Ya. Identifikaciya uchastkov massovogo rosta borschevika Sosnovskogo s pomoschyu spektralnih indeksov po dannim Sentinel-2 // Teoreticheskaya i prikladnaya ekologiya. - 2019. - № 3. - S. 34-40.
6. Osipov A.G., Timofeev V.G. Nauchno-metodicheskie osnovi opredeleniya ekologicheski dopustimogo urovnya osvoeniya prirodnih landshaftov pri sozdanii prirodno-agrarnih sistem // Informaciya i kosmos. - 2015. - № 2. - S. 85-95.
7. Ryzhikov D.M. Method of processing multispectral satellite data for solving the problem of monitoring the habitats of the Sorsnovsky Hogweed // Informatsionno-upravlyayushchie sistemy. -2017. - No 6. - P. 43-51 (in Russian). DOI: 10.15217/issn1684-8853.2017.6.43.
8. Tovstik E.V., Adamovich T.A., Rutman V.V., Kantor G.Ya., Ashikhmina T.Ya. Identification of the thickets of Heracleum sosnowskyi using Earth remote sensing data // Theoretical and Applied Ecology. - 2018. - No 2. - P. 35-37 (in Russian). DOI: 10.25750/1995-4301-2018-2-035-037.
9. Adamovich TA., Domnina EA., Timonov A.S., Rutman V.V., Ashikhmina T.Ya. Methodological techniques for identifying plant communities based on Earth remote sensing data and field research // Theoretical and Applied Ecology. - 2019. - No 2. - P. 39-43 (in Russian). DOI: 10.25750/1995-4301-2019-2-039-043.
10.Volkov A., Parinova T. Thematic interpretation of the Northern Dvina River floodplain meadow ecosystem using remote sensing // BIO Web of Conferences. - 2018. - V. 11. - No 00045. - P. 1-3. DOI: 10.1051/bioconf/20181100045.
УДК 528.8; 631.8 DOI 10.24411/2078-1318-2020-12074
Соискатель Л.В. ТУГАРИНОВ
(АгроХимПром, [email protected]) Доктор с.-х. наук А.А. КОМАРОВ (ФГБНУ АФИ, [email protected]) Соискатель А.Д. КИРСАНОВ (ФГБНУ АФИ, [email protected])
ОЦЕНКА КОРРЕКТИРУЮЩЕГО ДЕЙСТВИЯ НЕКОРНЕВЫХ ПОДКОРМОК С ПОМОЩЬЮ ДДЗ В КРАСНОДАРСКОМ КРАЕ
В настоящее время данные дистанционного зондирования земли (ДДЗ) широко используются в агропромышленном комплексе многих стран мира и все шире применяются в практике сельскохозяйственного производства. Как теоретическое, так и прикладное значение ДДЗ возрастает при использовании в изучении роста и развития возделываемых культур ряда вегетационных индексов, представляющих собой математические преобразования спектральных яркостей в разных зонах спектра, отражающих состояние земной поверхности.
Вегетационные индексы в настоящее время обладают широким диапазоном применения в агроэкологических исследованиях. Установлены связи индексов вегетации с режимом выпадения осадков, поглощением фотосинтетически активной радиации и динамикой термического режима. Это дает возможность применять индексы для определения биомассы посевов, выявления динамики землепользования, мониторинга состояния посевов сельскохозяйственных культур.
Анализ доступных спутниковых данных показывает, что для организации оценки производственных посевов отдельных субъектов РФ широко используется спутниковый сервис мониторинга состояния растительности «ВЕГА» - ресурс Института Космических Исследований (Pro-vega.ru). Данные ДДЗ перспективны не только для фактической оценки состояния посевов, но используются в целях фитосанитарного мониторинга и экотоксикологической оценки агроэкосистем [2, 3] и применяются в системе точного земледелия [4].
Наиболее популярный и часто используемый индекс - NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, RNDVI) - нормализованный разностный индекс растительности. Это показатель количества фотосинтетически активной биомассы [5, 6].
