CC BY
115
ЗЕМЛЕУСТРОЙСТВО, КАДАСТР И МОНИТОРИНГ
J
л
УДК 528. 71: 629. 783
Д.Ю. Блохин, В.И. Незамов
ОЦЕНКА ПРОДУКТИВНОСТИ ПАСТБИЩ НА ЗЕМЛЯХ ЛЕСНОГО ФОНДА ПРИ ПОМОЩИ МАТЕРИАЛОВ
ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
В статье рассматриваются основные тенденции и методы применения материалов дистанционного зондирования Земли. Специальное внимание уделяется описанию корреляций коэффициентов спектральной яркости с биометрическими и агрометеорологическими характеристиками покрытия растительности и проблеме использования дистанционного зондирования для оценки урожая и продуктивности.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, продуктивность, коэффициент спектральной яркости, пастбища, сенокосы.
PASTURE PRODUCTIVITY ESTIMATION ON THE FOREST RESOURCE LANDS BY MEANS OF THE EARTH REMOTE SENSING DATA
The basic tendencies and techniques of application of the Earth remote sensing materials are considered in the article. Special attention is given to the description of the spectral brightness coefficient correlations with biometrical and agrometeorological characteristics of vegetation cover and to the issue of remote sensing application for crop and productivity estimation.
Key words: remote sensing, productivity, spectral brightness coefficient, pastures, hayfields.
Земля как основной базис всех процессов жизнедеятельности общества в политической, экономической, социальной, производственной, коммунальной, экологической и других сферах обладает стоимостью, качественная оценка которой представляет собой одно из важнейших условий нормального функционирования и развития многоукладной экономики.
Согласно [1], «...оценочная продуктивность 1 га сельскохозяйственных угодий субъекта РФ определяется взвешиванием оценочной продуктивности гектара пашни, сенокосов, пастбищ на их долю в площади сельскохозяйственных угодий субъекта РФ. В долю пашни включаются доли многолетних насаждений и залежи, так как их оценочная продуктивность условно принимается на уровне оценочной продуктивности пашни.».
«Продуктивность 1 га пастбищ в ц к.ед. определяется на основе данных IV тура оценки земли об их продуктивности с корректировкой их на соотношение фактической продуктивности сенокосов за 1991-1999 годы и продуктивности по данным IV тура оценки земли. Например, в IV туре оценки земли продуктивность пастбищ определена на уровне 5 ц к.ед., сенокосов - 6 ц к. ед. с одного гектара. При фактической продуктивности сенокосов за 1991-1999 годы на уровне 6,6 ц к. ед. с гектара продуктивность пастбищ в среднем за эти годы составит 5,5 ц/га (5 х (6,6 :6,0))» [2].
Для рациональной эксплуатации пастбищ и разработки рекомендаций по их оптимизации необходим оперативный контроль состояния растительного покрова. Перспективными в этом отношении представляются материалы дистанционного зондирования Земли.
Установлено, что биомасса, накопленная растением за время Т, линейно зависит от количества солнечной радиации, поглощенной растением:
D.Yu. Blokhin, V.I. Nezamov
т
о
где Р- продуктивность, г/(с м2); е0 - скорость накопления биомассы г/Дж; I(t) - доля солнечной радиации, поглощаемая растением, с; S - солнечная постоянная, Вт/м2.
Вегетационный индекс NDVI характеризует способность растения поглощать солнечную радиацию и потому NDVI(t), отнесенный к единичному интервалу времени, и доля I(t) фотосинтетически активной солнечной радиации PAR приблизительно пропорциональны. Следовательно,
Приведенные соотношения открывают возможность оценки по NDVI прироста биомассы, урожая и других характеристик, хотя для оценки урожая требуется использовать временной ряд NDVI, который необходимо определять с большой точностью [3].
На точность определения NDVI влияют многочисленные факторы, в том числе корректность учета зенитного угла Солнца и геометрии наблюдений, влияние атмосферы, дрейф калибровки аппаратуры, дрейф орбиты спутника, искажения изображения при наблюдении не в надир и др. Установлено, например, что дрейф калибровки аппаратуры, приведший к изменению NDVI всего в 0,05, приводит к погрешности в 30% при определении продуктивности пастбищ в тропиках. Разумеется, на продуктивность влияют многие факторы: сорт растения, местные условия - освещенность, температура, влажность, наличие удобрений и др., но часть из них в определенной степени отражена в NDVI.
Для исследования и картографирования сельскохозяйственных и других земных объектов широко применяется метод многозональной съемки. Для выполнения такой съемки необходимо произвести предварительный выбор наиболее информативных интервалов спектра, который осуществляется исходя из условия наилучшего опознавания растительности пастбищ.
Если на этапе предварительных исследований выполнить съемку в т спектральных диапазонах, то каждый объект можно охарактеризовать набором из величия спектральных яркостей (//...гт), где п характеризует величину спектральных коэффициентов яркости (СКЯ) в /-м спектральном диапазоне; i = 1, 2, ..., т. Число выбранных диапазонов желательно уменьшить, но так, чтобы было обеспечено достаточно хорошее распознавание растительности на пастбище.
Параметры растительного покрова существенно влияют на отражательные свойства системы почва -растительность. Установлено, что при относительно небольшом количестве зеленой массы кривые отражения системы почва - растительность близки к кривым спектральной яркости почвы, а с изменением растительной массы изменяются вид и положение кривых спектральных коэффициентов яркости. При увеличении зеленой массы характер кривых изменяется, постепенно приобретая признаки, характерные для зеленой растительности. Анализ таких данных указывает на то, что отсутствие полос поглощения в спектрах отражения объекта не является достаточным признаком доказательства полного отсутствия на нем хлорофиллсодержащей растительности [4].
При оценке степени покрытости почвы зеленой растительностью по методу отношений яркостей в двух спектральных диапазонах суть задачи сводится к решению следующего уравнения:
где К - отношения яркостей при заданном значении покрытое™ почвы зеленой растительностью;
Кр - отношения яркости максимально плотного растительного покрова;
Кп - отношения яркостей обнаженной почвы;
а - доля яркости растительного покрова от общей исследуемой площадки.
Преобразовав уравнение, можно вычислить долю яркости растительности в интегральной яркости исследуемой поверхности
т
о
К = аКр+(1-а)Кп,
а =
Расчет коэффициентов спектральной яркости угодий на период роста травостоя проводится по формуле
1г=(1-а)К+аКР 100 ’
где R - интегральный коэффициент спектральной яркости угодий (почва плюс растительность);
^ - коэффициент яркости почвы (без растительности);
Rp - коэффициент яркости растительности (максимально плотного растительного покрова);
а - доля растительности в формировании спектральной интегральной яркости угодий [5].
Пастбища в зависимости от их типа, степени сбитности и дефлированности различаются по тону и структуре изображения. Злаковые, злаково-полыпные весенне-летне-осенние и круглогодичные пастбища изображаются на снимках в красной зоне (700-800 нм) оттенками серого, светло-серого и темно-серого тонов. Границы между ними нечеткие. Белесый тон и пятнистую структуру имеют чернополыные и чернополы-но-камфоросмовые осенне-зимние пастбища на солонцах. В них вкраплены яркие белые пятна солончаков и такыров с четким границами. Хозяйственные центры разных категорий изображаются на снимках в красной зоне в виде светло-серых или белых пятен различного размера, это объясняется обильностью или уничтожением растительного покрова вокруг населенных пунктов. В значительной степени фототон зависит от механического состава грунтов.
Засоление почв также приводит к изменению оптических свойств растений. В видимой области спектра хлороз листьев, низкий рост и изреженность посевов на засоленных почвах вызывают уменьшение р как у растительности, так и у почв. У мезофильных трав хлороз начинается при засолении выше 0,4%, а у солеустойчивых выше 1 %. При хлорозе р в зеленой части спектра увеличивается с 0,12-0,14 у нормальных растений и до 0,20-0,25 у пораженных, что обеспечивает значительный оптический контраст между угнетенными засолением посевами и нормальными около 0,3.
Съемка растительности в ближней инфракрасной зоне спектра 0,8-2,5 мкм отражает проявление засоления почв там, где она имеет достаточно высокое проективное покрытие (более 60%). Изменение р в этой зоне спектра позволяет распознавать угнетение растений на ранних стадиях засоления почв, когда видимых признаков на поверхности почв еще нет. Так, с повышением засоления почв более 0,2-0,4% р мезофильных трав в ближней инфракрасной зоне спектра уже начинает снижаться [6].
Почвенная засуха отражается в первую очередь на оптических свойствах растений в видимой и ближней инфракрасной зонах спектра, а также на структуре сообществ, что еще более увеличивает эффект засоления на дистанционное изображение растительности. При этом коэффициент яркости мезоморфных растений при чрезмерном понижении водообеспечения в видимой зоне спектра, в особенности в ее красной части, повышается, а в ближней инфракрасной - понижается.
Понижение водосодержания растений, связанное с почвенной засухой, отражается не только на оптических, но и на радиационных свойствах. Особенно показательны дистанционные измерения радиационных температур растений, страдающих при напряжении водного баланса, при котором происходит их перегревание.
Недостаток минерального питания или избыток в почве вредных веществ влияет на селективные оптические свойства растений в видимой и ближней инфракрасной зонах спектра, вызывая хлороз и специфическую окраску растений. Так, частичное обесцвечивание и пожелтение листьев до желтовато-зеленого, лимонно-желтого и оранжевого цвета и побурение при засыхании наблюдается при недостатке азота в почве. Темно-зеленая, тускло-пурпурная, серо-фиолетовая окраска растений свидетельствует о фосфорном голодании. Появление бронзовой, желто-коричневой пятнистости происходит при недостатке калия в почве. Подобные изменения оптических характеристик растительности наблюдаются при спектрофотометрировании, цветной и многоспектральной съемке сельскохозяйственных культур и древесных насаждений.
Для исключения влияния атмосферы принято использовать подспутниковое эталонирование. Это позволяет успешно решить некоторые вопросы определения со спутников биомассы пустынных пастбищ и посевов сельскохозяйственных культур. Сущность эталонирования заключается в установлении связи между сигналами, соответствующими яркости эталонных объектов, и коэффициентами их яркости, и использовании этой связи для определения коэффициентов яркости на отснятой территории.
Сигнал преобразуется в изображение, которое регистрируется на пленку, или преобразуется в цифровую форму и регистрируется на магнитную пленку. В первом случае устанавливается связь между оптиче-
ской плотностью или прозрачностью изображения эталонных участков и их коэффициентами яркости, во втором - между цифровыми значениями яркости объекта атмосферы и коэффициентами яркости объекта.
В Минусинском районе Красноярского края естественные кормовые угодья занимают 20,2% от общей площади района и 32% от площади сельскохозяйственных угодий и являются основой для обеспечения скота кормами, как в настоящее время, так и на перспективу.
Существующая продуктивность кормовых угодий низкая. С естественных сенокосов хозяйства собирают сена по 5-7 ц/га. Урожайность зеленой массы на пастбищах не учитывалась.
С целью повышения продуктивности кормовых угодий на перспективу намечается проводить коренное и поверхностное улучшение.
Эти работы были выполнены в следующем объеме: раскорчевано и распахано кустарников и мелколесья на площади 493 га, в том числе в колхозах «Красный Октябрь» - 146 га, «Первое мая» - 56 га, имени Кирова - 216 га и «Путь Ильича» - 75 га. В колхозе им. Кирова на площади 36 га раскорчеванных земель проведено залужение.
При поверхностном улучшении сенокосов и пастбищ намечается проведение мероприятий по очистке кормовых угодий от кустарника, камней и кочек и выборочный посев трав в обнаженных местах.
За счет проведения этих мероприятий существующая урожайность сенокосов и пастбищ значительно повысится. Кроме того, одновременно с поверхностным улучшением кормовых угодий намечается внесение минеральных удобрений.
При коренном улучшении сенокосов и пастбищ предусматривается вспашка и фрезерование угодий с одновременным внесением удобрений и подсевом бобово-злаковых трав.
На перспективный срок предусматривается на всей площади естественных кормовых угодий организация пастбищеоборота.
Введение пастбищеоборота и его соблюдение повысят продуктивность пастбищ не менее чем на 30%.
На перспективу предусматривается провести поверхностное улучшение кормовых угодий на площади 14650 га, в том числе сенокосов 3950 га, пастбищ 10700 га, и коренное улучшение на площади 33200 га, в том числе сенокосов 11300 га и пастбищ 21900 га.
Рассмотренные выше методы и технологии позволят модернизировать, скорректировать, разрабатывать необходимые направления в области информационного обеспечения для:
- сельского хозяйства, землеустройства и лесоустройства;
- целей кадастра и мониторинга природных ресурсов;
- количественной, качественной, рыночной, а также кадастровой оценки земель;
- охраны земли и окружающей природной среды;
- сохранения правового режима земли, а также профессиональной разработки законодательства, методик и методологий;
- организации эффективного управления территорией и правильного принятия решений;
- развития инновационной и научной деятельности и внедрение ее результатов.
Литература
1. Методика государственной кадастровой оценки сельскохозяйственных угодий на уровне субъектов Российской Федерации / ФКЦ «Земля». - М., 2000-2007.
2. Технические указания по государственной кадастровой оценке сельскохозяйственных угодий в субъекте Российской Федерации.
3. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. - М.: Наука, 1984.
4. Блохин Д.Ю. Применение дистанционных методов для изучения продуктивности пастбищ // Достижения и перспективы студенческой науки в АПК: мат-лы регион. науч. студ. конф. (20-21 апр. 2006 г.): в 2 ч. - Омск: Изд-во ОмГАУ, 2006. - Ч. I. - С. 341-343.
5. Распознавание и оценка растительного покрова по космическим изображениям / Г.И. Борисоглебский [и др.] // Аэрокосмические методы исследования сельскохозяйственных угодий: докл. всесоюз. совещ.-семинара. - Л.: Гидрометеоиздат, 1986. - С. 104-114.
6. Незамов В.И. Космические методы в сельском хозяйстве: учеб. пособие / Краснояр. гос. аграр. ун-т. -Красноярск, 2000. - 255 с.
