авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 |

Оценка состояния сельскохозяйственных посевов краснодарского края по данным дистанционного зондирования: методика и результаты

-- [ Страница 1 ] --

УДК 528.46:711.14

На правах рукописи

Кузнецов Константин Владимирович

ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПОСЕВОВ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ: МЕТОДИКА И РЕЗУЛЬТАТЫ

Специальность 25.00.23 – физическая география, биогеография,

география почв и геохимия ландшафтов

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата географических наук

Краснодар – 2013

Работа выполнена на кафедре геоинформатики географического

факультета Кубанского государственного университета

Научный руководитель: Доктор географических наук Погорелов Анатолий Валерьевич
Официальные оппоненты: Доктор географических наук, заведующий кафедрой географии Московского государственного университета геодезии и картографии (МИИГАиК) Братков Виталий Викторович
Кандидат географических наук, начальник территориального центра мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций (Краснодарский край) Ткаченко Юрий Юрьевич
Ведущая организация: Кафедра картографии и геоинформатики Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова

Защита состоится 24 мая 2013 г. в 11.00 часов на заседании диссертационного совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.101.15 при Кубанском государственном университете по адресу: 350040, г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149, аудитория 200.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Кубанского государственного университета (читальный зал), а с авторефератом – на сайте http://www.vak2.ed.gov.ru

Автореферат разослан ___ апреля 2013 г.


Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат географических наук
Т.А. Волкова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Для Краснодарского края, занимающего ведущее место по производству многих видов растениеводческой продукции в Российской Федерации, дальнейшее развитие растениеводства имеет стратегическое значение. Такому развитию при современных условиях хозяйствования способствует мониторинг состояния сельскохозяйственных посевов и земель, направленный, судя по существующим техническим разработкам, на решение целого ряда задач. Среди них – не только определение состояния озимых колосовых в разные периоды вегетации, оценка всхожести, засоренности, установление режима внесения удобрений, но и прогнозирование урожайности. Благодаря совершенствованию технологий дистанционного зондирования Земли, постоянно расширяются потенциальные возможности оперативной оценки состояния сельскохозяйственных культур на региональном и местном уровнях.

Вместе с тем, степень внедрения упомянутых технологий в Краснодарском крае явно не отвечает хозяйственной значимости растениеводства. Проблема действенного применения технологий дистанционного зондирования в сельскохозяйственной практике остается актуальной. Это относится к региональному и локальному уровням. В этом смысле территория Краснодарского края – не исключение. Необходимы соответствующие разработки, ориентированные на местную географическую специфику растениеводства.

В настоящее время использование результатов дешифрирования спутниковых снимков в отдельных хозяйствах сдерживается отсутствием таких разработок. Кроме того, некоторые задачи требуют самостоятельных исследований. Так, для субъектов сельскохозяйственной деятельности и управленческих структур АПК края важными задачами являются своевременное установление локальных пространственных аномалий в распределении посевов (в масштабе отдельного поля), особенно в ранневесенний период вегетации, а также идентификация сельскохозяйственных культур по данным спутниковых снимков. Своевременное решение этих задач должно способствовать оптимизации использования земельных ресурсов в Краснодарском крае, а в технологическом смысле – научному обоснованию применения материалов дистанционного зондирования в сельскохозяйственной деятельности.

Таким образом, в теоретическом плане актуальность настоящего исследования определяется необходимостью разработки методического обеспечения для мониторинга состояния сельскохозяйственных посевов региона. В практическом аспекте актуальность работы связана с достижением нового уровня информационного обеспечения растениеводства, базирующегося на материалах дистанционного зондирования Земли и ГИС-технологиях.

Объект исследования – сельскохозяйственные посевы на территории Краснодарского края. Предмет исследования – методологические и прикладные аспекты применения данных дистанционного зондирования для оперативной оценки состояния сельскохозяйственных посевов.

Цель исследования – разработка и реализация научно-методических основ оперативной оценки состояния сельскохозяйственных посевов по материалам спутниковых снимков, прежде всего, в части определения локальной пространственной структуры посевов. Для достижения цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

  1. Проанализировать и обобщить литературные, фондовые и прочие материалы, характеризующие применение спутниковых данных для мониторинга сельскохозяйственных посевов и земель, в том числе с использованием вегетационных индексов.
  2. Разработать метод автоматизированной ранговой оценки полей по признаку локальной (не)равномерности распределения фитомассы с использованием вегетационного индекса по данным спутниковых снимков на дату съемки.
  3. Разработать метод расчета площади неблагоприятных участков сельскохозяйственных посевов на основе приемов нечеткой классификации.
  4. Разработать и проанализировать эффективность предложенных способов распознавания различных сельскохозяйственных культур по данным спутниковых снимков.
  5. Создать картографическое web-приложение для отображения показателей сельского хозяйства Краснодарского края.

В качестве исходных данных настоящего исследования использованы снимки коммерческих микроспутников RapidEye для удаленного мультиспектрального зондирования с пространственным разрешением 6,5 м (на даты 12.07.2009, 28.04.2010, 02.05.2010, 13.06.2010); данные спутника Landsat 5 TM разрешением 30 м (сентябрь 2008 г. – октябрь 2010 г.); векторные данные (границы сельскохозяйственных полей) со сведениями о хозяйствах, предоставленные Министерством сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности Краснодарского края; кадастровые данные; статистические сборники по АПК края (2005-2010 гг.).

Диссертация написана на основании исследований автора в 2010-2013 гг., а также материалов, полученных в результате творческого сотрудничества с Министерством сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности Краснодарского края. Лично автором выполнена обработка спутниковых снимков и векторных границ полей, рассчитаны вегетационные индексы, выполнен анализ распределения посевов в исследуемых районах, создано картографическое web-приложение. С непосредственным участием автора разработаны методика определения локальной неравномерности посевов, а также аппарат автоматизированного расчета статистических показателей.

При разработке методических и теоретических основ диссертации особое значение имели работы, посвященные теоретическим обоснованиям вегетационных индексов (А.С. Черепанов, О.С. Токарева, R.D. Jackson, R.E. Crippen и др.), применению их для оценки состояния сельскохозяйственных посевов (R. Benedetti, D. Jiang, A.K. Prasad, В.А. Толпина, В.Н. Антонова и др.), распознаванию вида сельскохозяйственных культур по спутниковым данным (A.J.W. De Wit, M. Turker, C. Conrad, С. Кохан, С.А. Барталев), нечеткой классификации (A.B. McBratney, J.C. Bezdek, J.J. DeGruijter, А.В. Погорелов и др.).

В ходе исследования реализован комплекс дистанционных (спутниковая съемка) и камеральных методов. В процессе обработки и анализа материалов применены методы ГИС-картографирования, статистики, нечеткой классификации. Основу программного обеспечения составили продукты ArcInfo, ArcGIS Server (Esri, США), ENVI (США), BoundarySeer (США), Microsoft Visual Studio 11 (США).

Научная новизна обусловлена оригинальными подходами к оценке состояния сельскохозяйственных посевов по данным спутниковых снимков.

  1. Обоснована и реализована методика автоматизированной ранговой оценки состояния сельскохозяйственных полей по показателям локальной (не)равномерности посевов.
  2. Разработана методика количественной оценка состояния посевов, опирающаяся на использование методов нечеткой классификации и позволяющая выделять дефектные участки на полях с расчетом их площади.
  3. Предложены методы идентификации сельскохозяйственных культур (метод пороговых значений индекса NDVI и метод классификации с обучением).
  4. Исследована сезонная динамика индекса NDVI для различных сельскохозяйственных культур, полей под паром, а также озимых и яровых культур.
  5. Создано web-приложение для картографической визуализации показателей АПК Краснодарского края.

Все результаты оценки состояния сельскохозяйственных посевов на исследуемой территории по данным спутниковых снимков, полученные посредством предлагаемых методов, являются новыми по существу.

На защиту выдвигаются следующие разработки и результаты:

  1. Метод автоматизированной ранговой оценки полей по признаку локальной (не)равномерности распределения фитомассы с использованием индекса NDVI по данным спутниковых снимков.
  2. Метод расчета площади дефектных участков сельскохозяйственных посевов, основанный на нечёткой классификации.
  3. Результаты оценки локальной (не)равномерности сельскохозяйственных посевов в границах полей для тестовых районов края (Абинский, Крымский, Северский, Славянский, Староминской, Тимашевский).
  4. Установленные закономерности сезонной динамики индекса NDVI для различных культур, полей под паром, а также озимых и яровых культур.
  5. Результаты распознавания различных сельскохозяйственных культур по данным спутниковых снимков.
  6. Web-приложение для картографической визуализации показателей сельского хозяйства Краснодарского края.

Практическая значимость работы характеризуется реализацией разработанных методик в Министерстве сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности Краснодарского края (отдел информатизации и аналитических систем). По материалам исследования получен патент РФ на полезную модель.

Основные положения обсуждались на IV конференции молодых ученых «Геоинформационные технологии и космический мониторинг» (Ростов-на-Дону, 2011); международной научно-практической конференции «Геосистемы: факторы развития, рациональное природопользование, методы управления» (Туапсе, 2011); VIII международной научно-практической конференции «Vda a technologie: krok do budoucnosti» (Прага, 2012); 8-й международной научно-практической конференции «Образованието и науката на XXI век» (София, 2012); международной конференции «ИнтерКарто–ИнтерГИС-18: Устойчивое развитие территорий: теория ГИС и практический опыт» (Смоленск, Россия – St.Die des Vosges, France, 2012); заседаниях кафедры геоинформатики КубГУ.

По теме диссертации опубликовано 10 работ, в том числе 4 статьи в журналах из перечня изданий, рекомендованных ВАК; получен патент РФ на полезную модель.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Общий объем рукописи составляет 157 страниц машинописного текста, включая 64 рисунков и 22 таблицы. Список использованной литературы содержит 143 наименования.

.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении отражены актуальность, цель и решаемые задачи исследования, его научная новизна и практическая значимость.

Глава 1. Растениеводство Краснодарского края:

территориальная организация

В разделе 1.1 дан краткий обзор растениеводства края. Краснодарский край в настоящее время занимает ведущее место по производству многих видов сельскохозяйственной продукции в Российской Федерации, особенно в области растениеводства. По объемам продукции сельского хозяйства практически во всех административных районах края растениеводство преобладает над животноводством. Посевная площадь Краснодарского края составляет 3,66 млн. га; посевы зерновых и зернобобовых культур занимают 2,20 млн. га, технических 0,81 млн. га, кормовых 0,52 млн. га.

В разделе 1.2 показаны результаты типологии муниципальных образований Краснодарского края по сельскохозяйственным показателям. Несмотря на сравнительно небольшую площадь, наблюдается заметная внутрирегиональная неоднородность в развитии районов края с изменением аграрной специализации. Для проведения типологии использован кластерный анализ по статистическим показателям. Выявлены характерные закономерности распределения кластеров. В распределении комплексных показателей растениеводства в пределах Краснодарского края отмечена явная зависимость от климатических, почвенных и ландшафтных условий. При типологии территории по показателям животноводства наблюдается мозаичное распределение, указывающее на фактор исторически сложившейся специализации.

В разделе 1.3 характеризуется сложившаяся структура растениеводства шести тестовых районов Краснодарского края (Абинский, Крымский, Северский, Славянский, Староминский и Тимашевский). Выполнен сравнительный анализ районов по валовому сбору, урожайности сельскохозяйственных культур и другим статическим показателям.

Глава 2. Технология дистанционного зондирования в аспекте

мониторинга сельскохозяйственных посевов

В разделе 2.1 описаны основные спутниковые системы, данные которых используются в мониторинге сельскохозяйственных земель. Освещены характеристики спутниковых снимков сканирующего радиометра AVHRR, спектрорадиометра MODIS, Landsat, SPOT, IRS-P6, RapidEye. Основное внимание уделено используемым в работе спутниковым данным Landsat 5 и RapidEye.

Вегетационные индексы и особенности их расчета рассматриваются в разделе 2.2. Известно около 160 различных вегетационных индексов, определяемых экспериментально, исходя из известных особенностей кривых спектральной отражательной способности растительности и почв. Наиболее известным и распространенным является нормализованный разностный индекс растительности (Normalized Difference Vegetation Index), рассчитываемый по формуле

, (1)

где – коэффициент отражения в ближней инфракрасной спектральной зоне, – коэффициент отражения в красной спектральной зоне. Расчет NDVI базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от прочих факторов) участках кривой спектральной отражательной способности растений. Преимущество NDVI заключается в стандартизованной непрерывной дискретной шкале с диапазоном значений от -1 до 1. Кроме того, NDVI имеет самый широкий динамический диапазон из распространенных вегетационных индексов и лучшую чувствительность к изменениям в растительном покрове.

В разделе 2.3 дан обзор основных работ по применению данных дистанционного зондирования в сельском хозяйстве. Список задач, на решение которых нацелены рассматриваемые исследования, достаточно широк. Среди них выделим картографирование и инвентаризацию угодий, разноуровневый (от регионов до отдельных полей) контроль всхожести посевов и их текущего состояния, отслеживание темпов уборки урожая различных культур, прогнозирование их урожайности, идентификация вида сельскохозяйственной культуры. Проведенный обзор публикаций в указанной области показал, что приоритетными направлениями в мониторинге сельскохозяйственных земель и посевов являются анализ текущего состояния посевов и прогнозирование урожайности.

Глава 3. Пространственная оценка состояния

сельскохозяйственных посевов

В разделе 3.1 рассматривается применение вегетационного индекса NDVI в растениеводстве для наблюдения за всхожестью культур, динамикой объема фитомассы, наступлением спелости, вообще состоянием растений в разные периоды вегетации. Пространственный анализ индекса способствует выявлению дефектных и повреждённых участков посевов.

Раздел 3.2 посвящен методике оценки локальной (не)равномерности распределения сельскохозяйственных посевов по данным вегетационного индекса. Неравномерность распределения посевов (фитомассы) на поле вызвана двумя группами факторов: естественными и техническими. Ставилась задача формализации локальной неравномерности фитомассы в пределах поля по данным вегетационного индекса. Такая формализация может быть достигнута посредством статистических оценок пространственного распределения с последующим ранжированием установленной степени неравномерности. В качестве источников исходной информации использованы снимки коммерческих микроспутников RapidEye, а также векторные данные границ полей. Предлагаемый анализ пространственного распределения индекса NDVI включает этапы:

1. Подготовка исходных материалов (спутниковых снимков и векторных данных) к извлечению необходимых параметров. На данном этапе проводится атмосферная коррекция исходных снимков в программе ENVI (модуль FLAASH). Векторные данные экспортируются в формат.shp, проверяется их привязка и топологическая корректность полигонов.

2. Определение значений вегетационного индекса NDVI для всей исследуемой территории. Для оценки NDVI используются данные 3-го и 5-го каналов съемки, соответствующие ближней инфракрасной и красной зонам спектра. Расчет выполнялся в пакете ArcInfo с помощью растрового калькулятора по формуле (1).

Распределение средних значений NDVI на полях, даже в пределах одного хозяйства, бывает довольно пестрым (рис. 1), однако опираться в пространственных интерпретациях лишь на этот показатель не целесообразно, хотя бы потому, что он подвержен сильному влиянию экстремальных значений. Кроме этого, средние величины не позволяют оценивать изменчивость фитомассы внутри территориальной единицы.

Рис.1. Распределение среднего значения NDVI на полях озимой

пшеницы (Северский район, 05.02.2010)



Pages:   || 2 | 3 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.