Оставьте свой номер и мы с вами свяжемся!
Или Вы можете позвонить нам сами:
+7 902 934 71 72

РАЗРАБОТКА МЕТОДИЧЕСКИХ ОСНОВ ДИСТАНЦИОННОГО МОНИТОРИНГА ПШЕНИЧНЫХ АГРОЦЕНОЗОВ

Р. Ю. Данилов1 , О. Ю. Кремнева1 , И. И. Середа2 , М. В. Зимин2 1 Федеральный научный центр биологической защиты растений, Краснодар, Россия 2 Московский Государственный университет им. М. В. Ломоносова, Москва, Россия e-mail: [email protected]
Аннотация. На опытном поле Федерального центра биологической защиты растений были выделены тестовые участки с посевами озимой пшеницы для создания искусственного инфекционного фона развития патогенов. Методика исследований была основана на временной синхронизации высокоточных наземных спектрометрических измерений со спутниковой и беспилотной дистанционной съемкой и сопоставлением полученных данных с результатами фитопатологических полевых обследований. В ходе изучения динамики спектральных характеристик посевов озимой пшеницы было установлено, что наиболее информативными спектральными диапазонами при использовании космической снимков и мультиспектральных камер, размещенных на БПЛА, являются красный и ИК диапазоны. Использование вегетационных индексов при оценке динамики спектрального образа различных съемочных систем позволяет привести их к схожим значениям.

Ключевые слова: пшеница, возбудители болезней, фитосанитарный мониторинг, дистанционное зондирование Земли, гиперспектральный анализ, спектрометрия

Определяющим звеном успешной защиты растений от вредных организмов является эффективный фитосанитарный мониторинг позволяющий осуществить своевременную диагностику развития болезней в посевах сельскохозяйственных культур [1]. В современных реалиях интенсивного сельского хозяйства проведение фитосанитарного мониторинга по классическим методикам затруднено наличием больших посевных площадей, вследствие чего отсутствует должный контроль со стороны специалистов. Наиболее перспективным способом решения данной проблемы представляется разработка дистанционных методов диагностики состояния посевов сельскохозяйственных культур, основанных на использования спектральной аппаратуры дистанционного зондирования Земли и оригинальных средств мониторинга [2, 3].

Целью настоящих исследований являлась разработка методических основ использования спектральной аппаратуры наземного и аэрокосмического базирования для дистанционного мониторинга пшеничных агроценозов.

На опытном поле Федерального центра биологической защиты растений, г. Краснодар был создан полигон исследований, представленный посевом озимой пшеницы перспективного сорта Алексеич. С целью обеспечения сопоставимости данных аэрокосмической съемки с результатами наземных спектрометрических измерений в пределах опытного поля с общей площадью 1 га было выделено 10 тестовых участков для создания искусственного инфекционного фона и соответственно 10 контрольных участков. Размер каждого тестового участка составлял 10×10 м (100 м2 ). Для создания инфекционного фона на тестовых участках применяли метод искусственного заражения растений озимой пшеницы спорами фитопатогенов [4]. Заражение растений озимой пшеницы осуществляли 16 апреля в фазу «начало выхода в трубку» (фаза Z 30-32). Создание чистого фона (без болезней) осуществлялось путем 2-х кратной обработки контрольных участков системным фунгицидом Фалькон. Степень поражения растений болезнями оценивали в процентах по международным методикам [5].

Методика исследований была основана на временной синхронизации высокоточных наземных спектрометрических измерений со спутниковой и беспилотной дистанционной съемкой и сопоставлением полученных данных с результатами фитопатологических полевых обследований. Такой методический подход позволил сформулировать требования технологических режимов применения различных съемочных систем для фитосанитарного мониторинга пшеничных агроценозов и оценить возможность масштабирования разрабатываемой технологии. Даты проведения работ представлены в таблице.

Наземное спектрометрирование проводилось бесконтактно на высоте 1,2–1,4 м от поверхности земли в диапазоне электромагнитного излучения от 350 до 2 500 нм со спектральным разрешением 1–10 нм. Для этого был использован спектрорадиометр «ASD FieldSpec 3 Hi-Res», который предназначен для измерения абсолютных и относительных значений энергетической яркости.

Данные, полученные в результате наземных спектрометрических измерений, являются набором значений коэффициента спектральной яркости (КСЯ), которые показывают степень отражения солнечного света от поверхности растений на каждой длине волны. Эти данные были обработаны автоматизированно с использованием специально написанного скрипта на языке программирования Python.

При аэросъемке использовалась мультиспектральная камера Parrot SEQUOIA+, которая позволяет проводить многозональную съемку в четырех каналах с центральными значениями спектра 550 нм, 660 нм, 735 нм и 790 нм. В результате работы камеры создавалась серия изображений эксперимента с воздуха, которая связывалась между собой в единый ортофотоплан с использованием программного обеспечения Pix4D.

Для тестовых участков также были получены данные космической съемки сверхвысокого разрешения, которая проводилась частной космической компанией Planet (США) с помощью группировки спутников Dove Planet. Пространственное разрешение снимков составляет 50 см. Спектральное разрешение – 8 каналов с центральными значениями спектра 443 нм, 490 нм, 531 нм, 565 нм, 610 нм, 665 нм, 705 нм, 865 нм.

С целью обеспечения сопоставимости спектрометрических данных, полученных с использованием различных съемочных систем, были взяты спектральные диапазоны камеры Parrot SEQUOIA+, а также вегетационный индекс NDVI. Данные аэросъемки и космических снимков обрабатывались с помощью инструмента Zonal Statistic, предоставляемого открытой настольной геоинформационной системой QGIS. В результате работы инструмента спектральные данные для каждой площадки были записаны в виде общей таблицы как среднее арифметическое всех пикселов, попавших на изображении в границы тестовых участков. Корреляционный анализ взаимосвязи спектральных данных и результатов учета болезней осуществлялся с использованием библиотеки SciPy языка программирования Python.

В результате наземных осмотров тестовых участков были получены данные о развитии различных патогенов в течение периода наблюдений от фенологической фазы «флаг-лист» Z 40-47 (27 апреля), до «восковой спелости» Z 85 (7 июня). В ходе работ спектральные образы растительности соотносились с представленными результатами полевых осмотров.

При рассмотрении спектральных характеристик различных съемочных систем было выявлено, что наиболее высокие показатели КСЯ характерны для данных аэросъемки. Наиболее низкие показатели КСЯ у космической съемки. При этом использование вегетационных индексов, таких как NDVI, позволяет привести различные съемочные системы к схожим значениям для большинства измерений. Также следует отметить, что динамика спектральных характеристик космической съемки хорошо соотносится с данными аэросъемки, за исключением диапазона 712–722, что обусловлено различиями спектрального разрешения соответствующего канала данных систем. Это позволяет сделать предварительный вывод о том, что космические снимки и данные БПЛА могут быть взаимозаменяемы и дополнять друг друга при дистанционном мониторинге развития посевов (рис. 1).

Рис. 1 Динамика развития патогенов и КСЯ в различных спектральных диапазонах

В ходе исследования различных способов получения спектральной информации о посевах пшеницы озимой и сопоставления полученных данных с уровнем патогенного фона тестовых участков было обнаружено, что наименее подверженные заболеванию растения преимущественно имеют более низкие значения в зеленом, красном и red-edge диапазонах спектра и высокие значения КСЯ в ИК диапазоне в период развития «флаглист» – «восковая спелость». Наиболее информативными спектральными диапазонами при использовании космической снимков и мультиспектральных камер, размещенных на БПЛА являются красный и ИК диапазоны. При этом высокая периодичность измерений имеет гораздо более ключевое значение для определения уровня патогенного фона, чем спектральное разрешение. Изучение технологических режимов использования спектральной аппаратуры и установленные статистически значимые взаимосвязи динамики спектрального образа различных съемочных систем с развитием патогенного фона посевов озимой пшеницы позволят сформулировать методические основы дистанционного аэрокосмического мониторинга пшеничных агроценозов.
Работа выполнена при поддержке совместного гранта РНФ и Кубанского научного фонда № 22-26-20119.

Список источников

1. Санин С. С., Соколова Е. А., Черкашин В. И., Назарова Л. Н., Стрижекозин Ю. А., Ибрагимов Т. З., Неклеса Н. П. Болезни зерновых колосовых культур: М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2010. 139 с.
2. Benito, M. T. J.; Ojeda, C. B.; Rojas, F. S. Process analytical chemistry: applications of near infrared spectrometry in environmental and food analysis: an overview. // Applied Spectroscopy Reviews. 2008, 43 (5), 452–484.
3. Thenkabail, P. S.; Lyon, J. G.; Huete, A. Hyperspectral Remote Sensing of Vegetation. 2011, Boca Raton, FL: CRC Press.
4. Анпилогова Л. К., Волкова Г. В. Методы создания искусственных инфекционных фонов и оценки сортообразцов пшеницы на устойчивость к вредоносным болезням (фузариозу колоса, ржавчинам, мучнистой росе): Краснодар ВНИИБЗР, РАСХН, 2000. 28 с.
5. Peterson R. F., Cempbell A. B., Hannah A. E. Diagrammatic scale for stimating rust intensity onleaves and stems of cereals // Canad. J. Rev. 1948. No. 26. P. 495–500.
25 октября/ 2024