Перспективы использования оптических и радарных изображений для контроля за соблюдением севооборотов в Хабаровском крае

А. С. СТЕПАНОВ¹, К. Н. ДУБРОВИН², А. Л. ВЕРХОТУРОВ³, Н. А. СЕЛЕЗНЁВА¹, А. А. СУНЯЙКИН^1
1Дальневосточный научно-исследовательский институт сельского хозяйства, Хабаровский федеральный исследовательский центр Дальневосточного отделения РАН, ул. Клубная, 13, с. Восточное, Хабаровский р-н, Хабаровский край, 680521, Российская Федерация
²Вычислительный центр Дальневосточного отделения Российской академии наук, Хабаровский федеральный исследовательский центр Дальневосточного отделения РАН, ул. Ким Ю Чена, 65, Хабаровск, 680000, Российская Федерация
³Институт горного дела Дальневосточного отделения Российской академии наук, Хабаровский федеральный исследовательский центр Дальневосточного отделения РАН, ул. Тургенева, 51, Хабаровск, 680000, Российская Федерация

Резюме. Контроль за соблюдением севооборота и идентификация сельскохозяйственных культур с использованием данных дистанционного зондирования Земли – одна из важнейших задач практического сельского хозяйства. Для опытных полей Дальневосточного научно-исследовательского института сельского хозяйства, расположенных на территории Хабаровского района, в период с мая по сентябрь 2017 г. была получена серия оптических и радарных снимков со спутников Landsat-8 и Sentinel-1. По спутниковым данным для 12 календарных дат 2017 г. были рассчитаны значения оптического индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) и радарного индекса DpRVI (Dual polarimetric Radar Vegetation Index), характеризующих рост фотосинтетически активной биомассы растений, для отдельных полей с соей, овсом и тимофеевкой луговой. Цель исследования – оценка возможности использования индексов NDVI и DpRVI для идентификации сельскохозяйственных культур на полях Хабаровского района. Для этого были построены графики сезонного хода вегетационных индексов сельскохозяйственных культур, аппроксимированные разными нелинейными функциями. В дальнейшем, с применением кластерного анализа, проводили оценку качества классификации опытных полей. Ошибка аппроксимации DpRVI при использовании двойной логистической функции составила 10,4 %, ошибка аппроксимации NDVI с использованием полинома 3 степени находилась на уровне 14 %. По результатам проведенного кластерного анализа сформировалось три класса, при этом все поля с соей были верно классифицированы только при использовании DpRVI. Построенные кривые сезонного хода значений DpRVI для сои, овса и тимофеевки, а также пшеницы с подсевом тимофеевки имеют характерный вид для каждого класса. Предложенный подход может быть использован для контроля севооборота сои – основной культуры юга Дальнего Востока, а также будет перспективным для общей классификации пахотных земель.

Ключевые слова: сельскохозяйственные культуры, идентификация, дистанционное зондирование Земли, индексы вегетации, аппроксимация, севооборот.

Сведения об авторах: А. С. Степанов, доктор фармацевтических наук, ведущий научный сотрудник (e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.); К. Н. Дубровин, младший научный сотрудник; А. Л. Верхотуров, старший научный сотрудник; Н. А. Селезнева, научный сотрудник; А. А. Суняйкин, старший научный сотрудник.

Для цитирования: Перспективы использования оптических и радарных изображений для контроля за соблюдением сево­оборотов в Хабаровском крае / А. С. Степанов, К. Н. Дубровин, А. Л. Верхотуров и др. // Достижения науки и техники АПК. 2021. Т. 35. № 12. С. 23–28. doi: 10.53859/02352451_2021_35_12_23.