Использование геоинформационных технологий в сельском хозяйстве из разряда инноваций постепенно становится нормой. При этом большое развитие получают сервисы геоинформационных систем (ГИС), доступ к которым предоставляется через Интернет (Веб-ГИС) [1]. Веб-ГИС – это геоинформационная система в сети Интернет, пользователи которой могут просматривать, редактировать и анализировать пространственные данные с помощью веб-браузеров. В Веб-ГИС могут быть реализованы почти все функции, доступные в настольной ГИС: навигация по карте, редактирование данных, пространственный анализ, поиск, геокодирование и многое другое. Для работы в Веб-ГИС пользователю не требуется квалификация ГИС-специалиста или специализированное программное обеспечение. Достаточно наличия веб-браузера и подключения к Интернет.

Основными преимуществами от использования Веб-ГИС в сравнении с настольными (серверными) ГИС являются:

• Повышение доступности пространственных данных; для доступа к системе можно использовать персональные компьютеры, ноутбуки, смартфоны и планшеты с установленным веб-браузером.

• Незначительный объем расходов на подключение к Веб-ГИС сервису по сравнению с созданием настольного (серверного) ГИС-приложения.

• Централизация хранения, обработки и доступа к данным с использованием облачных технологий.

Указанные возможности и преимущества позволяют использовать Веб-ГИС не только крупными агропредприятиями, но и отдельными фермерами при возделывании, в частности, зерновых культур [2]. То есть в настоящее время появилась возможность спутникового мониторинга и оценки характеристик растительности не только на больших территориях, но и на отдельных полях площадью в несколько гектаров с целью выявления неоднородностей роста растений на поле, прогноза урожайности и пр. Это стало возможным в связи с предоставлением пользователям Веб-ГИС космических снимков высокого пространственного разрешения в 3 м или даже в 1 м [3, 4]. На рис.1 показан снимок фрагмента производственных посевов Адыгейского НИИ сельского хозяйства с наложенной картой вегетационного индекса NDVI, предоставленный через сервис Веб-ГИС «Геоаналитика.Агро».

На рынке геоинформационных услуг для сельского хозяйства имеет место значительная конкуренция. Наибольшими функциональными возможностями обладают Веб-ГИС системы «Вега» Института космических исследований РАН (имеется возможность предоставления пользователям космических снимков спутниковых группировок Landsat- 30 м, Sentinel-10 м. и других снимков с более низким разрешением), «Геоаналитика. Агро» компании «Совзонд» (предоставляются снимки группировок Landsat – 30 м, Sentinel-10 м, RapidEye – 6,5 м, PlanetScope – 3 м), «КосмосАгро» компании «Сканэкс» (снимки из большого перечня спутниковых группировок, с пространственным разрешением 1 м – за дополнительную плату). Имеются и достойные конкуренты этих систем.

Рис. 1. Фрагмент производственных посевов Адыгейского НИИ сельского хозяйства по состоянию на 09.07.2017 г. (Снимок получен от Веб-ГИС «Геоаналитика. Агро», пространственное разрешение 3 м)

Отмеченные Веб-ГИС системы предоставляют значения многих индексов: вегетационного NDVI, содержания хлорофилла в листьях MCARI/OSAVI, содержания азота в листьях растений GNDVI, почвенный вегетационный индекс SAVI, индекс листовой поверхности LAI и др. Также формируются и доступны пользователям соответствующие наборы карт, выполненных в виде растровых изображений.

Цель исследования. В последние годы большой интерес приобретают исследования, посвященные прогнозированию урожайности сельскохозяйственных культур [5]. Именно этой проблеме посвящено данное исследование. Мы анализируем методы расчета урожайности озимой пшеницы, предлагаемые в работах [6,7], с целью практической их проверки и выявления наиболее оптимального вегетационного индекса для расчетов. Также исследуем взаимосвязи между вегетационным индексом NDVI, площадью ассимиляционной поверхности и содержанием хлорофилла в растениях, которые являются оптико-биологическими характеристиками посевов. Выявление этих закономерностей позволит с большей объективностью и достоверностью получать информацию о продукционном процессе развития сельскохозяйственных культур.

Материалы и методы исследования

Исследования проводились с января 2016 г. по июль 2017 г. (до окончания уборки озимой пшеницы). Объекты исследований – производственные посевы Адыгейского НИИ сельского хозяйства (по 6 полей). Вегетационные индексы NDVI и коэффициенты спектральной яркости посевов в период вегетации получены из системы Веб-ГИС «Вега», индекс содержания хлорофилла в листьях MCARI/OSAVI получен из системы Веб-ГИС «Геоаналитика. Агро». Отборы проводились по этапам органогенеза в 3–кратной повторности. Площадь ассимиляционной поверхности определялась весовым методом. Показатели фотосинтетической продуктивности рассчитывались по формулам из [6, 7].

Результаты исследования и их обсуждение

Необходимо отметить существенные различия в метеорологических условиях выращивания озимой пшеницы урожаев 2016 и 2017 годов. В 2016 г. рост посевов на всех стадиях развития отличался благоприятными температурными и влажностными условиями. В 2017 г. имели место продолжительные дожди, особенно в критический период по отношению озимой пшеницы к влаге – выход в трубку и колошение. Такое чрезмерное увлажнение снизило темпы роста и урожайность озимой пшеницы.

Изучение влияния площади ассимиляционной поверхности посевов озимой пшеницы на значение их вегетационного индекса NDVI выявило наличие взаимосвязи между этими показателями, которая в среднем за период исследований может быть оценена коэффициентом корреляции, равным 0,65 (табл. 1).

Таблица 1

Площади ассимиляционных поверхностей озимой пшеницы (м2/м2) и их коэффициенты корреляции с NDVI

Также был проведен анализ корреляционной связи между содержанием хлорофилла в листьях (для индекса MCARI/OSAVI, учитывающего количество зеленых пигментов в единице биомассы растений, в мг/г) и вегетационным индексом NDVI (табл. 2).

Таблица 2

Содержание хлорофилла (по индексу MCARI/OSAVI) в листьях озимой пшеницы (мг/г) и их коэффициенты корреляции с NDVI

Коэффициенты корреляции в среднем по полям составили 0,85 (2016 г.) и 0,82 (2017 г.). То есть имеет место высокая степень взаимосвязи между относительным содержанием хлорофилла в единице биомассы растений озимой пшеницы и вегетационным индексом NDVI. Отрицательные значения полученных коэффициентов корреляции объясняются тем, что максимальная концентрация хлорофилла у озимой пшеницы имеет место в начальные периоды роста и развития, а далее происходит уменьшение количества зеленых пигментов в единице биомассы при одновременном росте NDVI.

Следующим этапом исследования было изучение связи урожайности озимой пшеницы с хлорофилловым фотосинтетическим потенциалом ХФСП и вегетационным фотосинтетическим потенциалом ВФСП (табл. 3).

Таблица 3

Урожаи зерна по полям, фотопотенциалы посевов и коэффициенты корреляции

ХФСП рассчитывался по формуле [6]:

,

где ChL – относительное содержание хлорофилла в растениях; M – биомасса на 1 м2 посева; d – дата отбора; i-порядковый номер отбора.

ВФСП рассчитывался по формуле

,

где NDVI – вегетационный индекс посева; Кппп – коэффициент поверхностной плотности посева (рассчитывается как отношение биомассы посева к 5000); d – дата отбора; i – порядковый номер отбора.

На заключительном этапе проводились расчеты с использованием предлагаемого в исследовании [7] вегетационного индекса фотосинтетического потенциала ВИФП. Этот показатель рассчитывается с использованием только данных дистанционного зондирования земли, то есть данных, которые могут быть получены из Веб-ГИС систем. При выводе формулы расчета ВИФП использовались следующие факты:

1. Поглощение в красной области спектра электромагнитных волн у растений обусловлено наличием в них зеленых пигментов.

2. Отражение в ближней инфракрасной области спектра связано с площадью фотосинтезирующей поверхности посева.

3. Площадь ассимиляционной поверхности пропорциональна общей биомассе растений.

При замене величины относительного содержания хлорофилла на коэффициент поглощения в красной области спектра в формуле расчета ХФСП, а биомассы – на коэффициент отражения в ближней инфракрасной получается раcчетная формула для ВИФП:

,

где RED – отражение посева в красной области спектра; NIR – отражение спектра в ближней инфракрасной области; d – дата измерений; i – порядковый номер измерений.

Рис. 2. Зависимости (линейная регрессия) урожайности озимой пшеницы от вегетационного индекса фотосинтетического потенциала ВИФП

На рис. 2 показаны зависимости (линейная регрессия) величины урожая от ВИФП-индекса.

Заключение

Полученные результаты показывают определенное преимущество вегетационного индекса фотосинтетического потенциала ВИФП при расчетах урожайности озимой пшеницы, заключающееся в том, что эти расчеты могут быть выполнены в короткие сроки с использованием только данных дистанционного зондирования. При этом не требуется выполнять какие-либо измерения непосредственно на земле. Эти обстоятельства упрощают процедуру расчетов. Однако, судя по полученным в нашем исследовании результатам, наилучшая корреляционная связь имеет место в случае использования показателя ВФСП, при этом необходимо предварительно вычислять значение коэффициента поверхностной плотности посева Кппп для конкретного поля. То есть необходимо выполнять измерения на земле.

Также необходимо отметить, что полученные в исследовании результаты в части расчета урожайности, не учитывают и не могут учитывать негативное влияние неблагоприятных погодных условий, которые как нигде сказываются в сельском хозяйстве.