CC BY
369
9. Shishkina N.V. Pishhevaja cennost' snyti obyknovennoj Aegopodium podagraria L. (Apiaceae) i ee ispol'zovanie v tehnologii produktov funkcional'nogo naznachenija: avtoref. dis ... kand. nauk. - M., 2010. - 20 s.
УДК 331.58(470.23)
Доктор с.-х. наук А.А. КОМАРОВ (ФГБНУ АФИ, [email protected]) Науч. сотрудник А.А. КОМАРОВ (ФГБНУ ЛенНИИСХ, [email protected])
ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ТРАВОСТОЯ C ПОМОЩЬЮ ВЕГЕТАЦИОННОГО
ИНДЕКСА NDVI
При оценке состояния растительного покрова все шире используются данные космических снимков. В настоящее время, используя данные дистанционного зондирования (ДДЗ), получают сведения о состоянии наземных объектов, при этом возможен непрерывный сбор информации для каждой конкретной территории. Наиболее широко известны применяемые для ДДЗ «такие спутниковые системы, как MODIS (http://modis.gsfc.nasa.gov) и Landsat (http://landsat.gsfc.nasa.gov)» [1]. Эти системы поставляют данные как о состоянии атмосферы, так и земной поверхности.
Среди многочисленных анализируемых параметров, которые могут оценивать особенности изменений на обширных площадях поверхности земли, есть вегетационные индексы. Среди самых распространенных и применяемых индексов, использующих количественные оценки растительного покрова, является вегетационный индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Это специфический индекс растительности, который в определенной мере отображает количественный показатель фотосинтетически активной биомассы. Показатели индекса меняются в зависимости от плотности (сомкнутости) растительного полога и насыщенности растений хлорофиллом [2]. То есть, чем больше в растении накоплено хлорофилла и плотнее биомасса, тем более насыщенный зеленый цвет отображает растительный покров, который фиксируется с помощью ДДЗ. Когда растительного покрова на поверхности земли нет (например, зимой, в пустыне и на других, лишенных растительного покрова территориях), значения индекса NDVI минимальны. Показатель индекса возрастает с началом вегетации растений, а летом отмечается как максимальный. Кроме того, вегетационный индекс отличается особой периодичностью, однако цикл этой периодичности и максимум нарастания индекса до сих пор однозначно не оценен для конкретных территорий. Для растений, различающихся архитектоникой, обилием биомассы, интенсивностью накопления хлорофилла, вегетационный индекс различен [1, 2]. Отсутствие конкретных идентификационных признаков затрудняет выделение по NDVI-индексам культуры, сорняки, сорта, обеспеченность растений элементами питания и другие необходимые для сельскохозяйственного производства параметры. Поэтому идентификация ДДЗ по NDVI индексам вегетации для конкретных растений (культур) в динамике и с учетом неоднородности агроландшафта и поля является весьма актуальной проблемой.
Цель исследования - произвести оценку состояния растительного покрова (многолетнего травостоя) с помощью космических снимков с использованием вегетационного индекса NDVI.
Материалы, методы и объекты исследования. Оценка состояния растительного покрова проводилась на производственных полях ЗАО «Осьминское» Сланцевского района Ленинградской области. Территория полигона площадью 25 га расположена на равнинной
местности. Координаты полигона 58059'-59000' северной широты и 28043'-28044' восточной долготы.
Весь полигон был условно разделен на 4 элементарных участка площадью 5- 6 га. Исследования проводились в течение 3 вегетационных сезонов, с 2014 по 2016 гг. На всех полях возделывались многолетние травы, представленные, преимущественно, злаковым травостоем. Оцифрованные карты полигона получены с использованием различных технических и информационных ресурсов. На рис. 1 представлен космоснимок с выделенным полем в оптическом диапазоне.
Рис.1. Поле в оптическом диапазоне
Поле расположено в пределах кормового севооборота на дерново-слабоподзолистой слабооглеенной, суглинистой почве на карбонатной морене.
Производимая оценка NDVI вегетационного индекса основана на использовании съемки с космических аппаратов в разных оптических диапазонах с последующим пересчетом отношений режимов красного и инфракрасного спектра. Этот расчет основан на спектральной зависимости коэффициента отражения растений, которая в красной области спектра содержит максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом растений, в то время как инфракрасная область характеризует показатель максимального отражения типом и листовой структурой растений. Отношение получаемых измерений в этих двух спектральных областях позволяет отделять растительные объекты от всех прочих. Вегетационный индекс рассчитывается с использованием данных на двух каналах, где показатели измерений в первом канале находятся в границах спектра 0,620-0,670 нм, а второго канала - в границах спектра 0,841-0,876 нм.
Расчеты производятся по формуле NDVI = (К1 - К2)/(К1 + К2), где К1, К2 -измеренные значения в соответствующих каналах.
В наших исследованиях использовались космические снимки, представленные на сервере «Вега-сервис» Института космических исследований. Для идентификации признаков формировалась специфическая шкала с оцененными значениями вегетационного индекса (рис.2).
О 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Рис.2. Шкала вегетационного индекса КБУ1
Результаты исследования. Оценка динамики вегетационного индекса производилась в течение каждого сезона. Для упрощения модели оценки использовались фиксированные даты. Так, за июнь-август по элементарным участкам в условиях 2014 г. получено
нарастание вегетационного индекса с 0,55-0,75 в июне до 0,75-0,87 в июле. В июле-августе на части элементарных участков №4 и №2 отмечено возрастание вегетационного индекса до самых высоких показателей - 0,95, что характеризует наибольшее накопление хлорофилла в вегетирующих растениях (рис.3).
ЫОУ1 июнь ШУ1 июль ШУ1 август
Рис.3. Изменение вегетационного индекса КБУТ за вегетационный период 2014 г.
На полигоне отмечена некоторая неравномерность роста и развития растений по элементарным участкам. Так, наименьшие показатели по вегетационному индексу фиксировались в июне на элементарном участке №1. Своевременно проведенная подкормка азотными удобрениями на этом участке позволила повысить биомассу растительного покрова и насыщенность хлорофиллом, что отображалось на космоснимке (снимок в июле). Данные учета урожайности на всех элементарных участках представлены в табл. 1.
Таблица 1. Урожайность многолетних трав по элементарным участкам поля
Вегетационный сезон Урожайность по элементарным участкам, т/га
1 2 3 4
2014 г. 19,6 20,6 20,3 20,9
2015 г. 20,4 22,1 20,8 24,5
2016 г. 25,0 27,0 25, 1 29,0
На основании космических снимков осуществлялся своевременный прогноз уборки урожая (укосы), что позволило получить урожай высокого качества. Так, содержание сырого протеина варьировало по элементарным участкам полигона от 21,4% до 24,0% при норме не менее 13% - 17% (в зависимости от состава трав). Обменная энергия составляла около 10,5-11мДж (норма не менее 10 мДж). Содержание сырой клетчатки соответствовало норме для качественных зеленых кормов и было не более 26%. Качественный состав, содержание влаги и сухого вещества в составе трав обеспечивало оптимизацию их использования.
В течение следующего вегетационного сезона 2015 г. зафиксирована некоторая неоднородность урожайности по элементарным участкам, что согласовалось с данными КОУ1 (табл. 1, рис. 4.). Относительно предыдущего вегетационного сезона отмечено увеличение урожайности многолетних трав на 1-4 т/га, что связано с более благоприятными для возделывания трав климатическими условиями сезона.
Вегетационный индекс по полям в 2015 г. варьировал от 0,6-0,7 в мае до 0,7-0,85 к июню, характеризуя нарастание биомассы и накопление хлорофилла в травах.
После проведения первого укоса показатели вегетационного индекса в июле снижались до 0,6-0,75 ед., однако в августе показатели вегетационного индекса вновь возрастали - до 0,72-0,83 ед.
После проведения второго укоса в конце августа отмечено уменьшение вегетационного индекса до 0,5-0,66 ед. (снимок в сентябре). Это соответствовало уменьшению накопления хлорофилла при переходе растений к зимовке.
Вегетационный сезон 2016 г. характеризовался избыточным увлажнением, что, однако, не отразилось на сборе урожая многолетних трав (рис. 5).
ШУ1 10.05.2015
9?
ШУТ 07.06.2015
ШУ1 13.09.2015
Рис.4. Изменение вегетационного индекса КБУТ за вегетационный период 2015 г.
Оценка состояния растительного покрова по вегетационному индексу показывает, что в мае состояние растительного покрова по элементарным участкам варьировало в пределах 0,23-0,67 ед. Полученные данные существенно отличались от аналогичных показателей предыдущих лет исследований, характеризуя задержку ростовых процессов в сезоне 2016 г. Последнее подтверждается агроклиматическими показателями, связанными с продолжительным холодным периодом начала весны.
К июню отмечено увеличение показателей вегетационного индекса до 0,56-0,72 ед., характеризующее интенсификацию развития травостоя. В то же время отмечено неравномерное состояние растительного покрова по элементарным участкам полигона. Так, на элементарном участке №1 происходила задержка ростовых процессов. Показатель вегетационного индекса на этом участке был наименьшим, менее 0,6 ед.
В июне продолжился рост вегетационного индекса до 0,82 ед., при этом наблюдалось относительно равномерное развитие растительного покрова по всем элементарным участкам. Состояние травостоя было оптимальным для уборки. При этом начало уборки урожая производилось с элементарных участков №2 и №3, как более насыщенных хлорофиллом.
В сентябре после уборки урожая показатель вегетационного индекса снижался до 0,26-0,48 ед., что связано с прекращением ростовых процессов и уменьшением фотосинтетической активности растительного покрова.
ШУТ 07.2016 ШУТ 08.2016
ШУТ 09.2016
Рис.5. Изменение вегетационного индекса КБУТ за вегетационный период 2016 г.
Полученные нами данные согласуются с результатами совместного анализа показателей вегетационного индекса, полученными с помощью обработки сканерного космоизображения с ИСЗ «Landsat-7» (сканер ЕТМ+) и биологической продуктивностью растительных укосов, собранных в это же время в полевых исследованиях [3]. На основании проведенных исследований учеными Саратовского университета также была выявлена статистически значимая положительная связь между данными параметрами. В дальнейших исследованиях следует обратить внимание на расширение возможностей ДДЗ с использованием многоспектральных снимков как для классификации посевов сельхозкультур [4], так и для оценки динамики формирования урожая, причем не только во времени, но и в пространстве [5]. Неоднородность пространственного размещения вегетационного индекса КОУ1 по каждому массиву поля демонстрирует неравномерность роста и развития растительного покрова. Выявленная с помощью космических снимков неоднородность вегетационного индекса КОУ1 позволяет в оперативном режиме дифференцированно осуществить необходимые технологические операции (подкормку, укосы и др.) именно на тех участках поля, которые в них нуждаются.
Выводы. Мониторинг состояния посевов сельскохозяйственных культур на основе оценки вегетационного индекса (КОУ1) позволяет отметить следующее: наблюдение за изменением вегетационного индекса выявляет неравномерность его распределения по срокам наблюдения и элементарным участкам, что характеризует неравномерность роста и развития растений как по территории полигона, так и во времени наблюдений.
На основании космических снимков можно осуществить своевременный прогноз уборки урожая, что, в свою очередь, позволяет получить урожай высокого качества, то есть вегетационный NDVI-индекс может служить инструментом управления биопродукционным процессом в системе точного земледелия.
Литература
1. Черепанов А. С. Вегетационные индексы // Геоматика. - 2011. - № 2. - С. 98-102.
2. Катаев М.Ю., Беккеров А.А., Лукьянов А.К. Mетодика выравнивания временных рядов вегетационного индекса NDVI, полученных по данным спектрорадиометра MODIS// Доклады ТУСУРа. - 2011. - Т. 19. - № 1. - С. 36-39.
3. Лиджиева Н.Ц., Уланова С.С., Федорова Н.Л. Опыт применения индекса вегетации (NDVI) для определения биологической продуктивности фитоценозов аридной зоны на примере региона Черные земли//Известия Саратовского университета. - 2012. -Т. 12. Сер. Химия. Биология. Экология - Вып. 2. - C. 94-96.
4. Мозговой Д. К., Кравец О. В. Использование многоспектральных снимков для классификации посевов сельхозкультур // Экология и ноосфера. - 2009. - № 1-2. - С. 54-58.
5. Комаров А.А., Комаров А.А. Использование сопряженных данных дистанционного и наземного зондирования при оценке состояния растительного покрова //Экология родного края: проблемы и пути их решения. - Киров: ВятГУ, 2018. - C.77-81.
Literatura
1. Cherepanov A. S. Vegetatsionnyye indeksy // Geomatika. - 2011. - № 2. - S. 98-102.
2. Katayev M.YU., Bekkerov A.A., Luk'yanov A.K. Metodika vyravnivaniya vremennykh ryadov vegetatsionnogo indeksa NDVI, dannyye po dannym spektroradiometra MODIS // Doklady TUSURa. - 2011. - Т. 19. - № 1. - S. 36-39.
3. Lidzhiyeva N.TS., Ulanova S.S., Fedorova N.L. Opyt primeneniya indeksa vegetatsii (NDVI) dlya opredeleniya biologicheskoy produktivnosti fitotsenozov aridnoy zony na primere regiona Chernyye zemli // Izvestiya Saratovskogo universiteta. - 2012. - T. 12. Ser. Khimiya. Biologiya. Ekologiya, vyp. 2. - C. 94-96.
4. Mozgovoy D. K., Kravets O. V. Ispol'zovaniye mnogospektral'nykh snimkov dlya klassifikatsii posevov sel'khozkul'tur // Ekologiya i noosfera. - 2009. - № 1-2. - S. 54-58.
5. Komarov A.A., Komarov A.A. Ispol'zovaniye sopryazhennykh dannykh distantsionnogo i nazemnogo zondirovaniya pri otsenke sostoyaniya rastitel'nogo pokrova //Ekologiya rodnogo kraya: problemy i puti ikh resheniya. - Kirov:VyatGU, 2018. - C.77-81.
УДК 631.07
Доктор техн. наук Т.П. АРСЕНЬЕВА (Университет ИТМО, [email protected]) Канд. техн. наук Р.А. ФЁДОРОВА (ФГБОУ ВО СПбГАУ, [email protected]) Аспирант О.М. УСТЬЯНЦЕВА (Университет ИТМО, [email protected])
ПОДБОР ВИДА И КОНЦЕНТРАЦИИ КОМПОНЕНТОВ ДЛЯ ВИННО-ОБЛЕПИХОВОГО ПРОДУКТА С РАДИОПРОТЕКТОРНЫМИ СВОЙСТВАМИ
На значительной территории Российской Федерации сельскохозяйственное производство ведется в экологически неблагоприятных условиях, а радиационный фон и климатические условия влияют на общий уровень содержания радионуклидов и тяжелых металлов в почвах и сельскохозяйственной продукции [1].
