Опыт использования мультиспектральных космических снимков для дифференцированного внесения удобрений

0

В.А. Генин (БГУ, Республика Беларусь)

В 2010 г.  окончил Белорусский  государственный  университет по специальности «география». В настоящее время — преподаватель  кафедры почвоведения  и земельных информационных систем  Белорусского  государственного  университета.

Н.В. Клебанович (БГУ, Республика Беларусь)

В 1979 г. окончил Белорусский  государственный  университет. В  настоящее время — заведующий кафедрой  почвоведения  и земельных информационных систем  Белорусского  государственного  университета. Доктор сельскохозяйственных наук, доцент.

Дифференцированное  внесение  удобрений   в  настоящее время  является  одним  из перспективных направлений  точного земледелия, которое  позволяет не  только    сэкономить ресурсы, но и повысить урожайность сельскохозяйственных культур. В  данной статье  описан  эксперимент  по дифференцированному внесению  азота  в  режиме offline с использованием дистанционной информации, полученной по космическому снимку   Landsat-8.

Согласно закону,  сформулированным Либихом [1], величина  урожая определяется  фактором, который  находиться в  минимуме. На сельскохозяйственных  землях  Республики  Беларусь фактором, лимитирующим урожайность сельскохозяйственных культур, является  нехватка  влаги и  азота.

С  развитием технологий  точного  земледелия   мы  получили возможность управлять  азотным питанием  растений путем дифференцированного внесения удобрений.

Существует несколько режимов дифференцируемо внесения  удобрений  offline и online. Режим дифференцируемого внесения offline вместо полевых измерений использует заранее подготовленные карты заданий. При данном методе внесения трактор, помимо бортового компьютера, должен быть оснащён GNNS-антенной, которая бы позволяла вычислять координаты техники с высокой точностью.

В основном карты заданий для внесения азотных удобрений создаются с использованием данных дистанционного зондирования земли. Отношение красной и ближней инфракрасной зоны спектра позволяют судить о состоянии растительности, на основании этих зон возможен расчет различных индексов, характеризующих состояние растительности. В исследовании был использован вегетационный индекс NDVI как более простой и надежный из существующих вариантов.

Созданная карта заданий загружается в бортовой компьютер, дальше по ходу движения по полю он меняет норму внесения в зависимости от местоположения.

Авторы считают, что наиболее рациональный подход по внесению азотных удобрений в подкормку – комплексное использование данных дистанционного зондирования земли и данных полевого обследования. Данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) могут поступать как с беспилотных летательных аппаратов, оснащённых камерой, которая может работать в ближней инфракрасной зоне спектра, так и с ресурсных спутников, которые могут вести съемку в высоком пространственном разрешении. Полевое  обследование   может производиться с  использованием  датчиков, которые позволяют измерять вегетационный  индекс в поле.

Компания Trimble выпускает оборудование для оценки состояния растительности. Система GreenSeeker  (рис. 1) от компании Trimble базируется на оптических датчиках, каждый из которых имеет свой источник света и может использоваться в любое время суток (в том числе в тумане). GreenSeeker излучает красные и ближние инфракрасные лучи, которые, отражаясь от растений, попадают на фотодиод, расположенный в головной части датчика. Таким образом, система GreenSeeker измеряет индекс вегетации биомассы [2].

ris_1
Рис.1. Внешний вид сенсора GreenSeeker

Лабораторией SWFAL [3] разработан калькулятор для пересчета значений вегетационного индекса, получаемых с прибора GreenSeeker, в значения необходимой дозы азотной подкормки.

В 2015 г. нами был произведен эксперимент по дифференцированному внесению азотных удобрений на основании данных дистанционного зондирования и полевого обследования поля. Полевое обследование осуществлялось с использованием прибора GreenSeeker.

В качестве спутниковой съемки нами были использованы данные Landsat 8, спутниковое изображение за 12 апреля 2015 г. использовалось для дифференциации нормы азотных удобрений, спутниковая сцена за 4 мая 2015 г. использовалась для оценки результата.

Для формирования карты заданий необходимо было рассчитать вегетационный индекс NDVI для данных за 12 апреля 2015 г. Нами были проанализированы все поля с озимыми культурами, на которых планировалось внесение азотных удобрений до 20 апреля, так как с момента спутниковой съемки не прошло бы более 7 дней. Нами был выбран участок площадью 97 га, на котором был посеян озимый тритикале и наблюдается значительная неоднородность вегетационного индекса (рис. 2).

%d1%80%d0%b8%d1%812
Рис. 2 Вегетационный индекс исследуемого участка по состоянию на 12 апреля 2015 г.

Участок, который был выбран для исследования, разделен дорогой и геометрически образует два участка, северный и южный. Значения вегетационного индекса для южного участка в среднем выше, чем значения вегетационного индекса для северного участка на 27%. Сев на обоих участках производился в течение 3 дней, и разные его даты не могли стать причиной столь сильных различий вегетационного индекса. Гистограмма распределения вегетационного индекса для участка исследования показывает, что наблюдалось большое его разнообразие: минимальное значение вегетационного индекса 0,13, максимальное 0,46 при доминировании значений от 0,32 до 0,42.

Данные вегетационного индекса, полученные с использованием космического изображения за 12 апреля, сравнивались со значениями, полученными с сенсора GreenSeeker. В ходе полевых работ на исследуемом участке в местах с однородным состоянием растительности было выбрано 29 контрольных точек. Для каждой точки было определено значение вегетационного индекса сенсором GreenSeeker и с использованием GNNS-системы были записаны координаты для последующего опознания на космическом изображении.

Между полевыми и дистанционными значениями вегетационного индекса существует тесная связь (рис. 3). Коэффициент детерминации составил 0,85, на основании чего можно утверждать, что, несмотря на низкое пространственное разрешение третьего и четвертого канала спутника Landsat (30 метров), на основании его данных можно получать достаточно точные значения вегетационного индекса и дифференцировать норму азотных удобрений.

%d1%80%d0%b8%d1%813
Рис. 3. Зависимость между значениями вегетационного индекса NDVI, измеренного полевым и дистанционным способом

Вторая подкормка осуществлялась 19 апреля 2015 г., количество удобрений, которое предполагалось внести, составило 200 килограмм карбамида или 96 килограмм действующего вещества (азота) на 1 га. В ходе исследования значения вегетационного индекса были разделены нами на 3 группы. В первую группу вошли среднее значение вегетационного индекса плюс/минус 20%; во вторую группу – от среднего значения вегетационного индекса плюс 20% до максимального значения (0,45), в третью группу — от минимального значения вегетационного индекса до минус 20 % от среднего значения.

На основании данной группировки значений нами было получено 16 контуров, которые представлены на рис. 4. Норма азотных удобрений была распределена следующим образом: на участках с высоким значением NDVI она была снижена до 180 кг карбамида на га, на участках со средним значением норма азота осталась без изменения (200 кг карбамида на га), на участках с низкими значениями вегетационного индекса норма азотных удобрений была увеличена до 250 кг (рис. 4). На основании выделенных контуров формировалась карта заданий для сельскохозяйственной техники. Экспорт осуществлялся в формате шейп-файла, тип геометрии — полигональный, система координат WGS 84.

%d1%80%d0%b8%d1%814
Рис. 4 Группировка значений вегетационного индекса и рассчитанные дозы азотной подкормки для каждого контура

Дата второй азотной подкормки — 19 апреля 2015 г. Для дифференцированного внесения был использован разбрасыватель твердых минеральных удобрений ZG-B компании Amatron, совмещенный с бортовым компьютером и GNNS-системой Amatron 3 [4]. Оборудование позволяет в соответствии с местоположением трактора на поле менять норму разбрасывания автоматически на основании карты задания.

Оценка результатов внесения карбамида осуществлялась на основании спутникового снимка Landsat 8, который был получен 4 мая (рис. 5), или через 15 дней после проведения азотной подкормки. С использованием инструментов геообработки нами было получено изображение, которое характеризует прирост вегетационного индекса с 11 апреля до 4 мая. На рис.6  отображен прирост вегетационного индекса в процентах.

Приведенное изображение свидетельствует о том, что максимальный прирост вегетационного индекса (более чем 30 процентов) сосредоточен на участках с дозой внесения карбамида 250 кг/га. На участках с дозой внесения 200 кг/га прирост NDVI в среднем составляет 20–30%; на участках, где доза удобрений была снижена до 180 кг/га, прирост составил 5–20%. В целом для участка характерно повышения однородности состояния посевов, что свидетельствует об эффективности использованной методики.

%d1%80%d0%b8%d1%815
Рис. 5. Вегетационный индекс исследуемого участка по состоянию на 4 мая 2015 г.
%d1%80%d0%b8%d1%816
Рис.6. Прирост значения NDVI в процентах

В ходе  эксперимента  авторы не ставили цель повлиять на урожайность сельскохозяйственной  культуры, ввиду отсутствия данных  о влажности  почвы  и содержания в  ней   химических   элементов. В ходе проведения исследования нами было доказано, что с использованием данных дистанционного зондирования и специализированной сельскохозяйственной техники, возможно влиять на состояние сельскохозяйственных культур. Данная методика требует дальнейшего детального исследования для научно-обоснованного определения нормы внесения азотных удобрений по данным вегетационных индексов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Бродский А. К. Краткий курс общей экологии, Учебное пособие для ВУЗов. — Изд. «Деан», 2000. — 224 с
  2. GreenSeeker handheld crop sensor electronic resource. Mode of access: http://www.trimble.com/Agriculture/gs-handheld.aspx
  3. Sensor-Based Nitrogen Rate Calculator. Accurate Mid-Season Crop Fertilizer N Recommendations — electronic resource. Mode of access: http://soiltesting.okstate.edu/sensor-based-n-rate-calculator
  4. Ротационный культиватор AMAZONE KG — электронный ресурс. Режим доступа: http://www.amazone.ru/420.asp