CC BY
66
УДК: 631.674.5:504.064.36 DOI 10.32786/2071-9485-2018-04-51
МОНИТОРИНГ ГИДРОМЕЛИОРАТИВНЫХ СИСТЕМ ПО СПУТНИКОВЫМ СНИМКАМ ИЗ ОТКРЫТЫХ ИСТОЧНИКОВ
MONITORING IRRIGATION AND DRAINAGE SYSTEMS FROM SATELLITE IMAGERY FROM PUBLIC SOURCES
Е.Э. Головинов, кандидат технических наук В.В. Бородычев, академик РАН, доктор сельскохозяйственных наук М.Н. Лытов, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент С.А. Киселев, инженер-проектировщик
E.Je. Golovinov, V.V. Borodychev, M.N. Lytov, S.A. Kiselev
ФГБНУ Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации им. А.Н. Костякова
FEDERAL state budgetary scientific institution all-Russian research Institute of hydraulic engineering
and land reclamation them. A. N. Kostyakova
Материалы исследований посвящены оценке перспектив и потенциала современных технологий мониторинга, осуществляемых с использованием спутниковых снимков из открытых источников применительно к гидромелиоративным системам. Объектом исследований является система спутникового мониторинга гидромелиоративных систем, являющаяся неотъемлемой частью технических решений нового поколения. В работе приведен анализ актуальных открытых баз данных спутниковых снимков на предмет их применимости к решению задач мониторинга гидромелиоративных систем. Обоснованы требования к спутниковым снимкам, используемым для мониторинга гидромелиоративных систем, к основным из которых относится спектральная съемка, разрешение не менее 30 м, актуальная периодичность съемки для фиксированной территории. С учетом этих требований выделены два спутниковых сенсора: Landsat-8 и Sentinel-2, данные съемки которых могут быть использованы для мониторинга гидромелиоративных систем и находятся в открытом доступе. Выполнен анализ технических характеристик указанных сенсоров на предмет соответствия решаемым задачам, установлено преимущество сенсора Sentinel-2 в плане пространственного решения мультиспектральных снимков. Показаны возможности использования снимков Landsat-8 с учетом современных технологий цифрового улучшения их качества. Обосновано применение алгоритма обработки спутниковых снимков для оперативного мониторинга элементов осушительно-увлажнительной системы, позволяющего оперативно выявлять отклонения от проектных параметров и анализировать динамику изменений состояния системы в процессе ее эксплуатации. Показан поэтапный пример анализа, который позволяет выявить максимальное число неисправностей по прямым и косвенным признакам.
The research materials are devoted to the assessment of the prospects and potential of modern monitoring technologies implemented using satellite images from open sources in relation to irrigation and drainage systems. The object of research is the system of satellite monitoring of irrigation and drainage systems, which is an integral part of the new generation of technical solutions. The paper presents an analysis of current open databases of satellite images for their applicability to solving problems of monitoring of irrigation and drainage systems. The requirements for satellite images used for monitoring irrigation systems, the main of which include spectral survey, a resolution of at least 30 m, the actual frequency of shooting for a fixed area. Taking into account these requirements, two satellite sensors, Landsat - 8 and Sentinel-2, are allocated, the survey data of which can be used to monitor irrigation and drainage systems and are in the public domain. The analysis of the technical characteristics of these sensors for compliance with the tasks, the advantage of the sensor Sentinel-2 in terms of spatial solutions of multispectral images. The possibilities of using Landsat-8 images taking into account modern technologies of digital improvement of their quality are shown. The application of the satellite image processing algorithm for operational monitoring of the elements of the dehumidifying and humidifying system, which allows to quickly identify deviations from the design parameters and
analyze the dynamics of changes in the state of the system during its operation, is justified. The step-by-step example of the analysis is shown, which allows to reveal the maximum number of malfunctions on direct and indirect signs.
Ключевые слова: мелиорация, мониторинг гидромелиоративных систем, спутниковые системы, вегетационные индексы, водные индексы, аэромониторинг земель.
Key words: reclamation, monitoring of hydro land reclaiming systems, satellite systems, vegetation indices, water indices, aeromonitoring of lands.
В XXI веке в Российской Федерации отношение к сельскохозяйственной деятельности претерпело серьезные изменения - с переходом хозяйств в частные руки на передний план стала выходить проблема рационального использования земель. Актуальным становится координатное (точное) земледелие, оно подразумевает под собой повышение эффективности использования ресурсов посредством передовых технологий [9, 1, 11, 12]. Одним из способов экономии является мониторинг состояния мелиорированных территорий с целью своевременного реагирования на различные негативные проявления [3, 2, 13]
По состоянию на 2018 год аэромониторинг земель в отечественном сельскохозяйственном секторе используется достаточно редко, что приводит к потере части урожая, в том числе из-за ошибочной оценки состояния мелиоративных систем, обусловленной неполнотой данных об их состоянии. Данные о посевах и техническом состоянии системы формируются по экспертным оценкам при визуальном обследовании. В большинстве хозяйств визуальные наблюдения проводятся по границам участков без площадной съёмки и глубокого анализа состояния мелиоративной системы. Качество сельскохозяйственной продукции на мелиорируемых землях зависит от множества факторов: степени засоления почв, качества проведения поливных работ (переполив, недополив), работы дренажной системы и прочих отклонений от нормального состояния мелиоративных систем [4, 8, 7].
Материалы и методы. Целью исследований являлась оценка перспектив и потенциала метода мониторинга гидромелиоративных систем с использованием спутниковых снимков из открытых источников. Исследования предполагают создание обобщенного алгоритма обработки спутниковых снимков для оперативного мониторинга элементов осу-шительно-увлажнительной системы, позволяющего оперативно выявлять отклонения от проектных параметров и анализировать динамику изменений состояния системы в процессе ее эксплуатации. Объектом исследований является система спутникового мониторинга гидромелиоративных систем, являющаяся неотъемлемой частью технических решений нового поколения. Предмет исследований - методы мониторинга гидромелиоративных систем на основе использования спутниковых снимков из открытых источников.
В работе рассматривались только открытые источники спутниковых снимков, выполнен анализ всех способов, включая сервисы типа Яндекс карты и Google maps. Снимки, которыми располагают Яндекс и Google, сделаны космическими аппаратами IRS, WorldWiev 2 и Quickbird и имеют сверхвысокое разрешение, однако они исключают возможность проведения по ним спектрального анализа. Другим их недостатком является низкая степень актуальности - сельскохозяйственные территории не являются предметом большого интереса у разработчиков бесплатных онлайн-ресурсов, поэтому периодичность съёмки ниже чем, например, на городские территории; обновление базы может длиться месяцами, что критично при мониторинге элементов мелиоративной системы.
Качественные снимки, разбитые на спектральные каналы, можно скачать прямо с сайта спутниковой программы - владелицы спутника, как, например, снимки Sentinel можно загрузить с сайта Европейского космического агентства sentinel.esa.int. Но са-
мым распространенным ресурсом является сайт Геологической службы США USGS.GOV. На данном ресурсе можно скачать снимки с большого числа спутников, в числе которых Landsat 4-8, Sentinel-2 и много других спутниковых систем. Не все доступные снимки пригодны для мониторинга мелиоративных земель. Связано это в первую очередь с требованиями к разрешению сенсоров - для расчетов вегетационных индексов необходимы мультиспектральные снимки с разрешением 30 м и выше, для выстраивания системного мониторинга снимки должны иметь актуальность (частоту обновления в пределах 20 дней). С учетом этих ограничений пригодными из доступных систем остаются Landsat-8 и Sentinel-2.
Результаты и обсуждение. Программа Landsat является наиболее продолжительным проектом по получению спутниковых фотоснимков Земли. Установленное на спутниках Landsat оборудование сделало миллиарды снимков. Эти снимки являются уникальным ресурсом для проведения множества научных исследований в области сельского хозяйства, картографии, геологии, лесоводства, образования и национальной безопасности. Например, спутник Landsat-8 поставляет снимки в 11 спектральных диапазонах с пространственным разрешением от 15 до 60 метров на точку, периодичность сбора данных для всей планеты изначально составляла 16-18 суток (таблица 1).
Таблица 1 - Характеристика спектральных диапазонов спутника Landsat-8
Спектральный канал Длины волн Разрешение (размер 1 пикселя)
Диапазоны OLI
Канал 1 - Побережья и аэрозоли 0,433 - 0,453 мкм 30 м
Канал 2 - Синий 0,450 - 0,515 мкм 30 м
Канал 3 - Зеленый 0,525 - 0,600 мкм 30 м
Канал 4 - Красный 0,630 - 0,680 мкм 30 м
Канал 5 - Ближний ИК 0,845 - 0,885 мкм 30 м
Канал 6 - Ближний ИК 1,560 - 1,660 мкм 30 м
Канал 7 - Ближний ИКв 2,100 - 2,300 мкм 30 м
Канал 8 - Панхроматический 0,500 - 0,680 мкм 15 м
Канал 9 - Перистые облака 1,360 - 1,390 мкм 30 м
Диапазоны TIRS
Канал 10 - Дальний ИК 10,30 - 11,30 мкм 100 м
Канал 11 - Дальний ИК 11,50 - 12,50 мкм 100 м
Sentinel-2 оснащен оптико-электронным мультиспектральным сенсором для съемок с разрешением от 10 до 60 м в видимой, ближней инфракрасной (VNIR) и коротковолновой инфракрасной (SWIR) зонах спектра, включающих в себя 13 спектральных каналов, что гарантирует отображение различий в состоянии растительности, в том числе и временные изменения, а также сводит к минимуму влияние на качество съемки атмосферы (таблица 2, рисунок 1). Орбита высотой в среднем 785 км, наличие в миссии двух спутников позволяет проводить повторные съемки каждые 5 дней на экваторе и каждые 2... 3 дня - в средних широтах. Увеличение ширины полосы обзора, наряду с высокой повторяемостью съемок, позволяет отслеживать быстро изменяющиеся процессы, например, изменение характера растительности в течение вегетационного периода. Данные Sentinel-2 обеспечивают сервисы GMES, связанные, например, с управлением земельными ресурсами, сельскохозяйственным производством и лесным хозяйством, а также мониторингом стихийных бедствий и гуманитарных операций. Уникальность миссии Sentinel-2 связана с сочетанием большого территориального охвата, частых повторных съемок и, как следствие, систематическим получением полного покрытия всей Земли мультиспектральной съемкой высокого разрешения [6].
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Таблица 2 - Характеристика аппарата Sentinel-2
Показатель Значение
Периодичность съемки, сутки от 5 на экваторе до 2-3 в средних широтах
Пространственное разрешение в надире, канал 1-4, метра 10
Канал 5-10, метра 20
Канал 11-13, метра 60
Режим съемки гиперспектральный
Рисунок 1 - Спектральные диапазоны спутников Landsat-7, Landsat-8 и Sentinel-2
Из приведенных характеристик видно значительное преимущество Sentinel-2 над Landsat-8 - пространственное разрешение синего зеленого и красного каналов в 3 раза выше. Разница отчетливо видна в сравнении на рисунках 2 и 3.
Рисунок 2 - Синтез в естественных цветах снимка Sentinel-2
Рисунок 3 - Синтез в естественных цветах снимка Landsat-8
Однако наличие панхроматического канала с разрешением 15 м позволяет существенно увеличить качество на синтезированном снимке благодаря алгоритму панхроматического слияния (Pansharpening). Существует множество разновидностей панхроматического слияния, каждое из которых имеет свои особенности, однако суть их заключается в одном - повысить качество цветного изображения (рисунок 3) до уровня панхроматического (рисунок 4). Результат представляет собой цветное изображение с высокого разрешения (рисунок 5).
Итоговое максимальное разрешение снимков 10 м у Sentinel-2, 15 м у Landsat-8. На таких снимках уже отчетливо видны отводящие каналы и границы участков. По снимкам данного типа можно выявить переполив, локальные нарушения герметичности водоводов (по заболачиванию земли), эрозионные процессы (по результатам сравни-
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
тельного анализа снимков, взятых с большим временным интервалом). Для более детального анализа необходимо работать не только с каналами видимого диапазона. Наиболее распространенным методом в мониторинге сельского хозяйства и растительности в целом является расчет индексов. В число индексов входят вегетационные и водные индексы.
Рисунок 4 - Панхроматический канал Landsat-8
Рисунок 5 - Результат работы панхроматического слияния, снимок Landsat 8, обработанный по алгоритму панхроматического слияния
Вегетационный индекс (ВИ) - это показатель, рассчитываемый в результате операций с разными спектральными каналами и имеющий отношение к параметрам растительности в данном пикселе снимка. Эффективность ВИ определяется особенностями отражения листьями растений. Наиболее распространенный из вегетативных индексов - NDVI (рисунок 6, 7) - характеризует относительное количество фотосинте-тически активной биомассы. Расчет индекса ведется по известной формуле:
NDVI =WR-RED NIR +RED
где NIR - отражение в зоне ближнего ИК; RED - отражение в красной области спектра.
Рисунок 6 - Рассчитанный NDVI с применением цветовой схемы Rainbow на участке совхоза им. Ленина по весеннему снимку
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
В основе данной формулы лежит тот факт, что высокая фотосинтетическая активность, как правило связанная с густой растительностью, приводит к уменьшению отражательной способности объекта в красной зоне спектра и к увеличению в зоне ближнего ИК. Благодаря этому появляется возможность на основе воздушных съемок проводить картирование растительного покрова, выявлять площади, покрытые и не покрытые растительностью, оценивать плотность, всхожесть, состояние растений, а с помощью регулярного мониторинга наблюдать развитие процессов в динамике [10].
Яркостная неоднородность в пределах одного сектора может говорить о проблемах мелиоративной системы. Большим преимуществом работы с ВИ является то, что они позволяют выявить неблагоприятные процессы на ранних этапах, чего при работе в видимом диапазоне сделать нельзя.
Другой тип индексов, применимых в вопросах мелиорации, - водные индексы. Они отражают содержание влаги в фитомассе растений или на поверхности земли.
а) б)
Рисунок 7 - Рассчитанный вегетационный индекс NDVI а) Landsat-8 (17 августа 2016), б) Sentinel-2 (28 августа 2016)
Самым распространенным их них является индекс NDWI (рисунок 8) Normalized Difference Water Index (нормализованный разностный водный индекс) отображает содержание воды в зеленной биомассе и рассчитывается по формуле:
(.Xnir — Xswir)
NDWI =
(Xnir 4- Xswir)
Рисунок 8 - Рассчитанный вегетационный индекс снимок Landsat-8 (17 августа 2016)
Рисунок 9 - Рассчитанный вегетационный индекс LMI Landsat-8 (17 августа 2016)
Аналогичный индекс LMI (рисунок 9) рассчитывается по формуле В5/В4 для Landsat-7 и В6/В5 для Landsat-8.
Индекс, отображающий содержание влаги на поверхности земли, называется КОВ4В6 (рисунок 10) и рассчитывается по формуле - ^4-В6)/(В4+В6) для Landsat-7 ^-ВШУ^+ВШ) для Landsat-8 [5].
Рисунок 10 - Рассчитанный вегетационный индекс КОВ4В6 Landsat-8 (17 августа 2016)
Заключение. Теоретически обосновано применение алгоритма (синтезированный снимок и расчёт индексов) обработки спутниковых снимков для оперативного мониторинга элементов осушительно-увлажнительной системы, позволяющего оперативно выявлять отклонения от проектных параметров и анализировать динамику изменений состояния системы в процессе ее эксплуатации. Двухэтапный анализ позволяет выявить максимальное число неисправностей по прямым и косвенным признакам. Синтезированный снимок высокого разрешения обеспечивает регистрацию процесса эрозии почвенного покрова на ранних стадиях, а анализ рассчитанных индексов по косвенным признакам - проблемные участки системы, что невозможно сделать при анализе снимков в видимом диапазоне. Отмеченный способ регистрации изменений в системе можно рассматривать как вариант оперативного мониторинга при дистанционном зондировании Земли.
В результате анализа возможности спутниковых систем и требований к снимкам для мониторинга были выявлены две спутниковые системы, предоставляющие в открытом доступе космические снимки высокого разрешения, которые могут быть использованы в мониторинге мелиорированных земель. Это снимки со спутников Landsat-8 и Sentinel-2. Источником снимков служит портал Геологической службы США USGS.GOV -ЕагШехр1огег. Характеристики снимков и возможности их обработки очень близки, поэтому выбирать снимок можно по принципу наиболее актуальной даты.
Библиографический список
1. Бородычев, В.В. Аппаратное обеспечение мониторинга работы дождевальной техники на основе технологий глобального спутникового позиционирования [Текст]/ В.В. Бородычев, Е.Э. Головинов, М.Н. Лытов // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. -2016. - № 2 (62). - С. 48-52.
2. Бородычев, В.В. Мониторинг и управление орошением в режиме реального времени [Текст]/ В.В. Бородычев, М.Н. Лытов, Е.Э. Головинов. - М.: Редакция журнала «Механизация и электрификация сельского хозяйства», 2017. - 154 с.
3. Головинов, Е.Э. Современные методики и средства дистанционного мониторинга мелиоративных систем [Текст]/ Е.Э. Головинов, С.А. Киселев // Эколого-мелиоративные аспекты рационального природопользования: материалы Международной научно-практической конференции /ВолГАУ. - Волгоград, 2017. - С. 208-213.
4. Головинов, Е.Э. Обеспечение пожарной безопасности торфяников путём применения систем двойного регулирования уровня воды в водных объектах и в грунтовых массивах [Текст]/ Е.Э. Головинов, М.А. Волынов, В.Б. Жезмер // Мелиорация и проблемы восстановления сельского хозяйства России» (Костяковские чтения): материалы Международной научно-практической конференции / ВНИИГиМ. - М., 2013. - С. 173-177.
5. Головинов, Е. Э. Мониторинг водопроводящих сооружений мелиоративных систем методом дистанционного зондирования [Текст]/ Е. Э. Головинов, С. А. Кисилев, К. С. Семенова // Сборник ВНИИГиМ. - М., 2018. - С. 101-109.
6. Дворкин Б.А. Европейская программа GMES и перспективная группировка спутников ДЗЗ Sentinel [Электронный ресурс] // Геоматика [сайт]. - URL: http://geomatica.ru/clauses/276/ (дата обращения 17.09.2018).
7. Лихацевич, А.П. Учет состояния мелиорированных земель при планировании ремонт-но-эксплуатационных мероприятий [Текст]/ А.П. Лихацевич, С.Е. Страхов // Мелиорация. -2009. - № 2 - (62). - С. 51-58.
8. Товкач, В.А. Перспективы и возможности дистанционного зондирования земли при организации мониторинга состояния мелиоративных систем Полесья [Текст]/ В.А. Товкач, Э.Н. Шкутов // Мелиорация. - 2008. - № 1 (59). - С. 14-25.
9. Якушев, В.П. Точное земледелие: опыт применения и потенциал развития [Текст]/ В.П. Якушев, П.В. Лекомцев, А.Ф. Петрушин // Информация и космос. - 2014. - № 3. - С. 50-56.
10. NDVI - теория и практика [Электронный ресурс] GISLAB [сайт]. - URL: http://gis-lab.info/qa/ndvi.html (дата обращения 12.08.2018).
11. Robert P.C. Precision agriculture: a challenge for crop nutrition management / P.C. Robert // Plant and Soil. - 2002. - Т. 247. - № 1. - Р. 143-149.
12. Schellberg, J. Precision agriculture on grassland: applications, perspectives and constraints / J. Schellberg, M.J. Hill, R. Gerhards, M. Rothmund, M. Braun // European Journal of Agronomy. -2008. - Т. 29. - № 2-3. - Р. 59-71.
13. Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green lai of crop canopies: modeling and validation in the context of precision agriculture / D. Haboudane, J.R. Miller, E. Pattey, P.J. Zarco-Tejada, I.B. Strachan // Remote Sensing of Environment. - 2004. - Т. 90. - № 3. - Р. 337-352.
Reference
1. Borodychev, V. V. Apparatnoe obespechenie monitoringa raboty dozhdeval'noj tehniki na osnove tehnologij global'nogo sputnikovogo pozicionirovaniya [Tekst]/ V. V. Borodychev, E. Je. Golovinov, M. N. Lytov // Puti povysheniya jeffektivnosti oroshaemogo zemledeliya. - 2016. - № 2 (62). - P. 48-52.
2. Borodychev, V. V. Monitoring i upravlenie orosheniem v rezhime real'nogo vremeni [Tekst]/ V. V. Borodychev, M. N. Lytov, E. Le. Golovinov. - M.: Redakciya zhumala "Mehanizaciya i jelektrifikaciya sel'skogo hozyajstva", 2017. - 154 p.
3. Golovinov, E. Je. Sovremennye metodiki i sredstva distancionnogo monitoringa meliora-tivnyh sistem [Tekst]/ E. Je. Golovinov, S. A. Kiselev // Jekologo-meliorativnye aspekty racional'nogo prirodopol'zovaniya: materialy Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii /VolGAU. - Volgograd, 2017. - P. 208-213.
4. Golovinov, E. Je. Obespechenie pozharnoj bezopasnosti torfyanikov putjom primeneniya sistem dvojnogo regulirovaniya urovnya vody v vodnyh ob'ektah i v gruntovyh massivah [Tekst]/ E. Je. Golovinov, M. A. Volynov, V. B. Zhezmer // Melioraciya i problemy vosstanovleniya sel'skogo hozyajstva Rossii" (Kostyakovskie chteniya): materialy Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii / VNIIGiM. - M., 2013. - P. 173-177.
5. Golovinov, E. Je. Monitoring vodoprovodyaschih sooruzhenij meliorativnyh sistem metodom distancionnogo zondirovaniya [Tekst]/ E. Je. Golovinov, S. A. Kisilev, K. S. Semenova // Sbornik VNIIGiM. - M., 2018. - P. 101-109.
6. Dvorkin B. A. Evropejskaya programma GMES i perspektivnaya gruppirovka sputnikov DZZ Sentinel [Jelektronnyj resurs] // Geomatika [sajt]. - URL: http://geomatica.ru/clauses/276/ (data obrascheniya 17.09.2018).
7. Lihacevich, A. P. Uchet sostoyaniya meliorirovannyh zemel' pri planirovanii re-montno-jekspluatacionnyh meropriyatij [Tekst]/ A. P. Lihacevich, S. E. Strahov // Melioraciya. - 2009. - № 2 -(62). - P. 51-58.
8. Tovkach, V. A. Perspektivy i vozmozhnosti distancionnogo zondirovaniya zemli pri organi-zacii monitoringa sostoyaniya meliorativnyh sistem Poles'ya [Tekst]/ V. A. Tovkach, Je. N. Shkutov // Melioraciya. - 2008. - № 1 (59). - P. 14-25.
9. Yakushev, V. P. Tochnoe zemledelie: opyt primeneniya i potencial razvitiya [Tekst]/ V. P. Yakushev, P. V. Lekomcev, A. F. Petrushin // Informaciya i kosmos. - 2014. - № 3. - P. 50-56.
10. NDVI - teoriya i praktika [Jelektronnyj resurs] GISLAB [sajt]. - URL: http://gis-lab.info/qa/ndvi.html (data obrascheniya 12.08.2018).
11. Robert P.C. Precision agriculture: a challenge for crop nutrition management / P.C. Robert // Plant and Soil. - 2002. - T. 247. - № 1. - P. 143-149.
12. Schellberg, J. Precision agriculture on grassland: applications, perspectives and constraints / J. Schellberg, M.J. Hill, R. Gerhards, M. Rothmund, M. Braun // European Journal of Agronomy. -2008. - T. 29. - № 2-3. - P. 59-71.
13. Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green lai of crop canopies: modeling and validation in the context of precision agriculture / D. Haboudane, J.R. Miller, E. Pattey, P.J. Zarco-Tejada, I.B. Strachan // Remote Sensing of Environment. - 2004. - T. 90. - № 3. - P. 337-352.
E-mail: [email protected]
УДК 621.785.5 DOI 10.32786/2071-9485-2018-04-52
ФОРМИРОВАНИЕ ИЗНОСОСТОЙКИХ ЗОНАЛЬНО-РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СТРУКТУР ДЕТАЛЕЙ ОРУДИЙ ДЛЯ ПОЧВООБРАБОТКИ ИЗ ВЫСОКОПРОЧНОГО ЧУГУНА
FORMATION OF WEAR-RESISTANT ZONALLY-DISTRIBUTED STRUCTURES OF DETAILS OF ARMANTS FOR SOIL PROCESSING FROM HIGH-STRENGTHEN IRON
1 2
В.А. Моторин ' , кандидат технических наук Д.С. Гапич1, доктор технических наук, доцент Л.В. Костылева1, доктор технических наук, профессор А.Е. Новиков ' , доктор технических наук, доцент
V. А. Motorin1'2, D.S. Gapich1, L.V. Kostyleva1, A.E. Novikov2'3
1 Волгоградский государственный аграрный университет 2Всероссийский научно-исследовательский институт орошаемого земледелия 3Волгоградский государственный технический университет
1 Volgograd State Agrarian University 2All-Russian Scientific Research Institute of Irrigated Agriculture 3Volgograd State Technical University
В мировой практике наблюдается повышенный интерес к щелеванию. Этот прием рассматривается как универсальный способ устранения уплотненных слоев почвы, образующихся при использовании дисковых, плоскорезных орудий, а также для разрушения плужной подошвы. Обеспечение высоких почвозащитных показателей при щелевании осуществляется за счет сохранения на поверхности основной массы послеуборочных остатков и резкого ослабления поверхностного стока. Повышение износостойкости и долговечности рабочих органов почвообрабатывающих машин является актуальной задачей. В качестве перспективной альтернативы
