By this author

Geoinformation Analysis of the Impact of State Protective Forest Belts on the Productivity of Agricultural Land

Issue number 4 from 15.09.2025

Определение закономерностей изменения продуктивности сельскохозяйственных угодий на разных участках, используемых для выращивания сельскохозяйственных угодий в зоне влияния Государственных защитных лесных полос (ГЗЛП) является актуальным в связи с необходимостью оценки будущего урожая сельскохозяйственных культур на полях с различиями геоморфологических, почвенных и климатических условий на территории исследований. Проведены исследования посевов озимых зерновых культур на полях, размещенных в пределах влияния Государственных защитных лесных полос. Методика исследований основана на геоинформационном анализе результатов дешифрирования актуальных космоснимков как по выявлению распределения обрабатываемых полей, расположенных в зоне влияния ГЗЛП, так и состояния посевов на них. При этом учитывалась почвенная зональность территории исследований в виду значительной протяженности лесных полос. Оценка состояния озимых зерновых культур по мере удаления от насаждения была проведена с использованием вегетационного индекса NDVI, рассчитываемого по спектрозональным каналам космоснимков высокого разрешения спутника Sentinel-2. По результатам исследований составлена база пространственных данных обрабатываемых полей. Проведена группировка полей по типам почв. Установлено их размещение и геоморфологические параметры. С использованием геоинформационных технологий для групп полей с использованием инструментов статистической обработки определены средние значения ширины выделенных зон влияния, а также параметров рельефа. При геоинформационном картографировании получены данные о состоянии посевов на начало мая по изменению индекса NDVI по группировкам полей в зоне воздействия ГЗЛП. Эти данные являются основой для прогноза урожая сельскохозяйственных культур с учетом пространственного размещения полей.

0

Geoinformation monitoring of the condition of rice fields in Giang Province (Vietnam) according to multispectral ERS data and field spectroradiometering

Issue number 4 from 15.09.2025

Пространственное распределение участков территории, используемой для ведения сельскохозяйственных работ, имеет большое значение для разработки мер по управлению территориями и планирования рационального использования земельных и водных ресурсов. Так как в условиях территории исследований возможен выбор сроков посева, выращивания и уборки урожая, то пространственные данные по размещению полей для выращивания риса могут быть использованы для оценки объема потребляемой для его выращивания воды и разработки модели севооборота для различного объема доступной воды исходя из уровня водозапаса основного источника. В статье представлены результаты картографирования площадей, занятых рисом в начале сухого сезона 2021 г. на основе материалов Sentinel-2, полевой верификации и спектрометрирования. По результатам картографирования в провинции занято рисом 197.1 тыс. га при общей площади провинции 352.2 тыс. га. В материалах статистики, посевная площадь риса за 2021 г. составила 624.9 тыс. га с учетом нескольких урожаев в год, а общая площадь земель, используемых под сельскохозяйственное производство – 279.2 тыс. га. На основе экспертного картографирования вручную выделено около 5 тыс. полей в разных состояниях, которые использовались как опорные для анализа. Выявлено распределение значений спектральных индексов NDVI и NDWI в пределах полей, а также значения КСЯ в каналах RGBNIR на основе материалов Sentinel-2 и полевого спектрометрирования PSR-1100f. Перекрестная попиксельная проверка результатов в пределах выделенных вручную полей показала следующий результат: из 2161 га достоверно выделено 2053 га площадей, занятых рисом. Точность производителя 94%, точность пользователя 91%. Корреляция значений выделенных площадей риса с экспертными составила R = 0.933. Сравнение результатов картографирования с продуктом земного покрова ESRI Land Cover показало сильную разницу. Площади земель сельскохозяйственного назначения в ESRI Land Cover сравнимы с материалами статистики, однако они не включают в себя аквафермы, сады, поля с овощами. По оценке с результатами картографирования риса, свыше 60 тыс. га сельскохозяйственных угодий в ESRI Land Cover ошибочно классифицированы как рис.

1 0

Assessment of the Current State of the Penza-Kamensk State Protective Forest Strip Using Remote Sensing and Field Research

Issue number 6 from 15.09.2025

Для улучшения климатических условий, сохранения урожая сельскохозяйственных культур и защиты от дефляции 76 лет назад было спроектировано 8 государственных защитных лесных полос (ГЗЛП), общей протяженностью 5320 км. В настоящее время актуальные данные о состоянии ГЗЛП отсутствуют в открытом доступе, поэтому определение современного состояния защитных лесных полос на основе данных дистанционного зондирования является актуальной. Цель исследования – определить основные изменения коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) преобладающих пород на ГЗЛП “Пенза–Каменск” на основе данных ДЗЗ и проведенных инвентаризационных работах. Объектом исследования является государственная защитная лесная полоса “Пенза–Каменск”, которая проходит по территории Волгоградской области. Картографирование проектных границ объекта исследования выполнялось по данным сверхвысокого разрешения. Определение сохранности ГЗЛП “Пенза–Каменск” проводилось по данным высокого разрешения спутника Sentinel-2 на основе вегетационного индекса NDVI). При выполнении камеральных исследований было выделено 6949,62 га проектной площади государственной защитной лесной полосы, площадь внутри контуров составила 6317,91 га, а общая сохранность исследуемого объекта равна 90,91%. Во время проведения инвентаризационных работ было описано более 59 различных видов комбинаций по определению породного состава, была вычислена средняя высота насаждений, рассчитана сомкнутость на участках и присвоены классы бонитета по таблице Орлова. В результате инвентаризации было определено, что преобладающими породами являются: Дуб черешчатый (Quercus robur L.), Ясень пенсильванский (Fraxinus pennsylvanica Marshall) и Вяз (Ulmus L.), для которых были рассчитаны КСЯ. Полученные результаты демонстрируют значительную разницу между коэффициентами преобладающих древесных пород с 6 канала по 8A, высокие значения наблюдаются в выделах с чистым породным составом вяза и смешанным составом с ним. Минимальные показатели КСЯ при анализе получены на выделах с чистыми насаждениями ясеня.

1 0