Презентация ГУ Новосибирский ЦГМС — РСМЦ на «Зерновой Сибири-2009»
03 August 2009, 12:00

Презентация Государственного учреждения Новосибирский Центр по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды с функциями регионального специализированного метеорологического центра Всемирной службы погоды (ГУ Новосибирский ЦГМС — РСМЦ) на II Международной конференции «Спутниковая метеорология и дистанционное зондирование Земли»

Оценка состояния посевов и прогнозирование урожайности по данным дистанционного зондирования Земли.

В Западно-Сибирском региональном центре приема и обработки спутниковых данных с 2004 года осуществляется работа по оценке состояния посевов и прогнозированию урожайности по спутниковым данным. Для этой цели используется информация с американских космических аппаратов (КА) Terra, Aqua (сканер Modis), с пространственным разрешением 250 м в спектральных каналах 0,62-067 мкм и 0,841-0,876 мкм и французских КА Spot-2, Spot-4 разрешение 20 м.
Схема технологии прогнозирования урожайности яровой пшеницы (спутниковый блок):

В основе технологии прогнозирования урожайности лежит использование модернизированной американской модели биопродуктивности EPIC, где основным предиктором является, вычисленный по измеренным спектральным коэффициентам яркости, нормализованный вегетационный индекс (NDVI) во взаимодействии с почвами и погодой.
Схема технологии прогнозирования урожайности яровой пшеницы (наземный блок):

В условиях Западной Сибири результаты непосредственного использования модели, без внесения корректировок, получаются недостаточно адекватными. Корректировка и настройка модели биопродуктивности для агроклиматических условий Новосибирской области (адаптация модели) выполнена на основе метеоданных и данных о фактической урожайности за период 1985-2004 гг. Модель позволяет рассчитывать урожайность различных сельскохозяйственных культур (пшеница, овес, ячмень и др.) на отдельно взятых полях, хозяйствах, районах и областях.
Графики развития биомассы (BIOM), листового индекса (LAI) и веса корня (RW) пшеницы:

Для работы модели по шести основным агроклиматическим параметрам (максимальная и минимальная температура воздуха, осадки, относительная влажность воздуха, скорость ветра и суммарная солнечная радиация) создана многолетняя база данных по всем метеостанциям Новосибирской области.
Фрагмент снимка Новосибирской области КА TERRA прибор Modis 10.06.2007 г. (разрешение 250 метров):

География тестовых полей постепенно расширяется. Если в 2004 г. это были 12 полей в двух хозяйствах Новосибирской области, то в 2008 г. — 258 полей в 42 хозяйствах 18 районов Новосибирской области.
По информации КА Spot в программе ArcViev строятся электронные схемы полей всех тестовых хозяйств, по этим схемам осуществляется идентификация культур по оперативной информации.
После предварительной обработки данных Modis (калибровка, геолокация) информация импортируется в программу ENVI. Для расчета прогноза урожайности в модели необходимо, как минимум, три съема значений NDVI за вегетационный период.
Тематическая карта НСО (кластеры Ndvi) КА TERRA прибор Modis 10.06.2007 г. (разрешение 250 метров):

По полученной тематической карте значений вегетационного индекса (NDVI) определяются и заносятся в базу усредненные значения NDVI в рамках каждого отдельного поля. Практически в период от появления всходов до 20 июля на каждом исследуемом поле снимаются значения NDVI от 5 до 7 сроков.
Предварительный прогноз урожайности возможен к 30 июня, окончательный прогноз считается к 20 июля и доводится до руководителей хозяйств, начальников районных управлений сельского хозяйства, до специалистов и руководителей Департамента агропромышленного комплекса Новосибирской области.
Результаты измерений показали хорошую взаимосвязь биомассы пшеницы с усредненными, в рамках каждого поля значениями NDVI, полученными в период от начала всходов до начала созревания. Коэффициент корреляции максимальных значений индекса вегетации и фактической урожайности на отдельных полях составляет 0.83.
Создание электронных схем полей по данным ДЗЗ. ГУСХП ОПХ Кремлевское. КА Landsat. Каналы 4,5,3. Разрешение 15 метров. Modis. Разрешение 250 метров:

ОПХ «Элитное», Учхоз «Тулинский» (КА Spot-2,31.08.2007):

Ход значений NDVI за вегетационный период позволяют осуществлять мониторинг динамики фенологического развития культуры, оценивать состояние посевов. Снижение значений NDVI или изменение скорости нарастания в период активной вегетации (до наступления фазы молочной спелости) свидетельствует о стрессовом состоянии посевов. Это может быть поражение посевов вследствие стихийных явлений (град, ливни, засуха, пожары), а также поражение вредителями.
Значения NDVI с/х культур (Terra,Modis):

Оправдываемость прогноза урожайности по хозяйствам Новосибирской области составила: 2005 г. — 88%,2006 г. — 82%, 2007 г. — 87%, 2008 г. — 84%.
Имеющийся опыт работы показал, что технология позволяет решать следующие задачи по мониторингу земель сельхозназначения:
— осуществлять оценку состояния посевов и прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур без проведения дорогостоящих полевых измерений;
— определять площади используемых пахотных земель на обширных территориях, осуществлять мониторинг посевных и уборочных работ;
— идентифицировать по значениям индекса вегетации зерновые культуры, однолетние и многолетние травы, поля под паром и степень их засоренности.

Сезонный ход значений вегетационного индекса (NDVI) сельскохозяйственных культур (Коченевский р-н, 2005 г.):

График изменения NDVI, позволяющий на примере двух полей оценить состояние посевов:

NDVI max и урожайность яровой пшеницы (по срезам):

Прогноз урожайности яровой пшеницы по ДДЗ и фактическая урожайность 2005 г.:

Прогноз урожайности пшеницы по ДДЗ и фактическая урожайность 2006 г.:

Прогноз урожайности пшеницы по ДДЗ и фактическая урожайность 2007 г.:

Вместе с тем в ходе работы определились проблемы, которые в той или иной степени влияют на точность получаемых численных значений нормализованного индекса вегетации.
Прежде всего, это необходимость проведения атмосферной коррекции измеренных с КА значений спектральных коэффициентов яркости. Программными средствами мы пока не можем решить эту проблему. С целью определения «поправки на атмосферу» проводятся синхронные подспутниковые измерения СКЯ (NDVI) полевым фотометром ФИ-20. Результаты измерений позволяют определить поправку к значениям нормализованного индекса вегетации, компенсирующую влияние атмосферы.
Для настройки технологии необходимо сравнение прогнозируемых и полученных фактически значений урожайности. Но, к сожалению, значения фактической урожайности, озвученные официальными средствами, не всегда являются достоверными и для получения истинных значений необходимо проведение контрольных измерений наземными средствами.
Это только несколько проблем, которые необходимо решить для успешной настройки и функционирования технологии. Для организации качественной работы необходимо расширение наземных измерений, оптимальным вариантом при этом является создание мобильной лаборатории синхронных подспутниковых измерений, оснащенной необходимым измерительным и навигационным оборудованием.
И, конечно, основным фактором сдерживающим развитие и внедрение этой технологии в оперативную практику, является отсутствие соответствующей отечественной группировки космических аппаратов и организационная и техническая сложность получения данных с зарубежных КА.

Зерно на IDK.RU

Распечатать  /  отправить по e-mail  /  добавить в избранное

Ваш комментарий

Войдите на сайт, чтобы писать комментарии.
Важные
Зерно в глазу: отменит ли Запад санкции на экспорт продовольствия из РФ
Почему часть соглашений по продуктовой сделке в Стамбуле не выполняется
В «Росагролизинге» оценили результаты импортозамещения в отрасли
Гендиректор «Росагролизинга» Павел Косов сообщил, что импортозамещение комбайнов в России обеспечено на 98%, а тракторов – на 85%