НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

В.П. Якушев, академик РАН

Д.А. Матвеенко, кандидат сельскохозяйственных наук

А.Ф. Петрушин, кандидат технических наук

С.Ю. Блохина, кандидат биологических наук

Е.В. Канаш, доктор биологических наук

В.В. Якушев, член-корреспондент РАН

Агрофизический научно-исследовательский институт

РФ, 195220, г. Санкт-Петербург, Гражданский пр., 14

E-mail: vyakushev@agrophys.ru

УДК 631.58:551:5

DOI: 10.30850/vrsn/2020/2/4-10

НОВЫЙ МЕТОД КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ВНУТРИПОЛЕВОЙ

ИЗМЕНЧИВОСТИ ПО ОПТИЧЕСКИМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ ПОСЕВОВ

ДЛЯ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ*

Научно-технологический прорыв в сельском хозяйстве базируется на внедрении цифровых технологий «умного сельского

хозяйства» и его ключевого сегмента - точного земледелия. Точное земледелие - мировой тренд адаптации агротехно-

логий производства растениеводческой продукции к внутриполевой изменчивости условий формирования урожая. Необхо-

димо количественно оценивать степень неоднородности указанных условий и определять границы их изменчивости на за-

данном сельскохозяйственном поле. В работе на основе анализа существующих типовых подходов к оценке внутриполевой

изменчивости обосновывается целесообразность поиска новых, более точных и недорогих методов решения данной задачи.

В информационном обеспечении точного земледелия нет альтернативы технологиям дистанционного зондирования Земли.

Предлагаемый новый метод обнаружения внутриполевой неоднородности основан на использовании оптических критериев

(индексы отражения), характеризующих особенности спектральных показателей посева при воздействии различных стрес-

соров. В регулируемых условиях с помощью специального спектрометра был получен конкретный перечень индексов отраже-

ния и набор количественных показателей по каждому критерию для оценки физиологического состояния пшеницы при опти-

мальных условиях и дефиците азота и воды. Полученные результаты открывают новые возможности для автоматизации

процесса интерпретации гиперспектральных космических снимков с целью идентификации и выявления границ негативного

воздействия стрессоров, сдерживающих рост и развитие посевов. Рассмотрена соответствующая алгоритмическая схема

реализации предложенного метода.

Ключевые слова: «умное сельское хозяйство», точное земледелие, мобильный измерительный комплекс, ГИС-инструменты,

дистанционное зондирование, оптические характеристики растений, дефицит азота, водный дефицит, алгоритм выявле-

ния внутриполевой изменчивости.

V.P. Yakushev, Academician of RAS

D.A. Matveenko, PhD in Agricultural sciences

A.F. Petrushin, PhD in Engineering sciences

S.Yu. Blokhina, PhD in Biological sciences

E.V. Kanash, Grand PhD in Biological sciences

V.V. Yakushev, Corresponding member of RAS

Agrophysical Research Institute

RF, 195220, g. Sankt-Peterburg, Grazhdanskij pr., 14

E-mail: office@agrophys.ru

NEW METHOD OF QUANTITY ESTIMATION OF INTRA FIELD VARIABILITY

BY OPTICAL CHARACTERISTICS OF SOWINGS FOR PRECISION FARMING

The scientific and technological progress in the agricultural production is based on the application of digital technologies of «smart

agriculture» and precision farming, which is its key segment. Precision farming is a global trend of the adaptation of agricultural

technologies for crop production to within-field spatial variability of crop formation conditions. It is necessary to quantify the degree

of heterogeneity of these conditions and determine the boundaries of their variability in a given agricultural field. Based on the

analysis of the available approaches to the within-field variability assessment, the paper substantiates the expediency of searching

for new, more precise and inexpensive methods for solving this problem. Due to the large area of Russia, there is no alternative to

the technology of remote sensing of the Earth in the information support of precision farming. The proposed new method of within-

field heterogeneity detection is based on the use of optical criteria (reflection indexes), characterizing specific and non-specific

features of spectral characteristics of crop canopy under the impact of various stress factors. Under controlled conditions, using

a special spectrometer, a specific list of reflection indices and a set of quantitative indicators for each criterion was obtained to

assess the physiological state of wheat under optimal conditions and nitrogen and water deficiency. The obtained results provide

new possibilities for automating the process of interpretation of hyperspectral satellite images in order to identify and reveal the

boundaries of the negative effects of stressors that inhibit the growth and development of crops. The relevant algorithmic scheme of

the method implementation is considered in the paper.

* Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 19-29-05184/ The study was supported by the grant of Russian Foundation of

Basic Research № 19-29-05184.

ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ НАУКИ • № 2-2020

НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Key words: «smart agriculture», precision agriculture, mobile measuring system, GIS tools, remote sensing, optical criteria of plants,

nitrogen and water deficiency, algorithm for detecting within-field heterogeneity.

Точное земледелие (ТЗ)

- мировой тренд

Типовой подход, используемый в практике

адаптации агротехнологий к внутриполевой из-

точного земледелия для количественной оценки в

менчивости условий формирования урожая. Це-

нутриполевой изменчивости

лесообразность перехода к новым цифровым

технологиям ТЗ основана на многочисленных ре-

Практическая реализация технологий ТЗ бази-

зультатах, полученных в процессе производства

руется на возможностях современных мобильных

растениеводческой продукции в нашей стране и

информационно-измерительных систем, осна-

за рубежом. Они убедительно свидетельствуют о

щенных навигационным оборудованием и специ-

возможностях значительного повышения урожая,

ализированным программным обеспечением, по-

существенной экономии ресурсов и снижения

зволяющим выделять границы варьирования агро-

антропогенной нагрузки на окружающую среду

химических и агрофизических параметров почв на

посредством дифференциации норм технологи-

конкретных сельскохозяйственных полях. Для

ческого воздействия на посев в соответствии с

определения рассматриваемых физико-химических

пространственной и временной изменчивостью

индексов плодородия (гранулометрический состав,

почвенных и иных факторов продуктивности

кислотность, подвижные формы фосфора и калия,

в пределах отдельного сельскохозяйственного

органического вещества, плотность и влагообеспе-

поля. Научно-производственное опыты АФИ по-

ченность почвы и др.) проводятся регулярные об-

казали, что в результате только дифференциро-

следования. До применения технологий ТЗ подоб-

ванного внесения азотных удобрений по техно-

ные почвенные обследования проводили вручную

логии ТЗ урожайность зерновых увеличилась на

и без точной привязки к местности. Такой подход,

29 % в среднем за годы исследований, а экономия

как правило, не мог обеспечить повторного отбора

удобрений составила около 26 %. В результате

проб в тех же точках предыдущего обследования.

применения учеными АФИ технологий ТЗ при

Очевидно, что информация, полученная таким спо-

использовании агрохимических средств антропо-

собом, скорее всего не отражает реальную динами-

генная нагрузка на окружающую среду снизилась

ку изменения почвенных показателей на поле, что

на 35…60 % и возросла окупаемость удобрений и

в свою очередь приводит к неверным результатам

средств защиты растений в 1,5…1,7 раза на фоне

расчета доз удобрений. [13]

существенного повышения качества зерновых

В АФИ разработан мобильный автоматизиро-

культур. [5, 7, 11-13]

ванный комплекс, позволяющий проводить по-

Выполнение агроприемов в производстве рас-

левое обследование почв на современном уровне.

тениеводческой продукции основывается, как

В качестве движителя используется автомобиль

правило, на одинаковой норме технологическо-

«Нива», как наиболее подходящий по критериям

го воздействия относительно всего земельного

проходимости и возможности монтажа навесно-

участка и всей таксономической единицы поля.

го оборудования для автоматического отбора по-

Применение агротехнологий без учета простран-

чвенных проб. Автоматический почвенный про-

ственной вариабельности характеристик посева

боотборник, смонтированный на задней части

и среды обитания растений повсеместно приво-

автомобиля, управляется при помощи пульта,

дит к нарушению равновесия и снижению про-

установленного в кабине. GPS-приемник на кры-

дуктивности агроэкосистем. В ТЗ в зависимости

ше автомобиля обеспечивает субметровый уровень

от степени внутриполевой пространственно-вре-

точности в дифференцированном режиме. В каче-

менной неоднородности выбирают и определя-

стве бортового компьютера используется установ-

ют очередность выполнения приемов производ-

ленный в кабине автомобиля ударопрочный влаго-

ства растениеводческой продукции, управляют

защищенный ноутбук.

нормированным внесением ресурсов. Очевидно,

Основное преимущество рассматриваемого мо-

что, с точки зрения такого подхода, первостепен-

бильного комплекса заключается в точной привязке

ное значение приобретают более тщательное из-

координат изучаемых полей и точек отбора почвен-

учение самой пространственной неоднородности

ных проб на них, а также в удобном техническом

сельскохозяйственных угодий, а также разработка

информационном интерфейсе процесса почвенно-

методов ее обнаружения, количественного опи-

го обследования в целом. Соответствующая автома-

сания и выделения границ изменчивости на том

тизированная методика включает в себя следующие

или ином поле. От степени выявленной неодно-

этапы [8]:

родности зависит экологическая и экономическая

- создание электронных карт полей и контуров

эффективность применения ТЗ. Если основные

рабочих участков, на которых необходимо провести

параметры почвенного плодородия и показатели,

почвенное обследование, с координатной привяз-

характеризующие продуктивность посевов в пре-

кой границ объектов;

делах одного поля, существенно различаются, то

- разбиение созданных контуров на элементар-

затраты на применение технологий ТЗ окупятся с

ные участки, его размеры зависят от рельефа, типа

большой вероятностью. Подобные данные позво-

почв и геоморфологии местности;

ляют определить целесообразность применения

- определение сроков, периодичности и глуби-

информационных технологий ТЗ в масштабах от-

ны отбора почвенных образцов на элементарных

дельных хозяйств и полей.

участках;

НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

- отбор объединенных проб с элементарных

Научно-методическое и инструментальное

участков при помощи автоматического пробоот-

обеспечение количественной оценки внутриполевой

борника;

изменчивости по оптическим характеристикам

- агрохимический анализ образцов в сертифи-

растений

цированной лаборатории;

- интерпретацию полученных результатов с

Из известных способов сбора данных наиболее

помощью геоинформационного модуля ГИС-

перспективные для ТЗ - спутниковые технологии.

АФИ [10, 14], включающую формирование элек-

Спутниковые данные ДЗЗ потенциально позволя-

тронных пространственно-ориентированных кар-

ют оценивать состояние земель и посевов на зна-

тограмм распределения агрофизических и агрохи-

чительных территориях, используемых в сельском

мических показателей почвенного плодородия, а

хозяйстве. Например, с помощью вариограммно-

также электронных карт-заданий для реализации

го анализа возможно описать пространственную

агроприемов ТЗ в полевых условиях.

структуру управляемых показателей, влияющих

Геоинформационная интерпретация осущест-

на формирование урожая, определить тренды их

вляется с помощью геостатистических методов

изменений, а также установить статистическую

интерполяции каждого из показателей, поддержи-

связность значений варьирующихся характери-

ваемых функционалом модуля ГИС-АФИ. Цель

стик, отражающих состояние агрономических объ-

интерполяции - переход от точечного представ-

ектов. [9, 15] Свойства таких объектов настолько

ления информации к сплошному распределению

сложно и непредсказуемо изменяются в простран-

по полю определенных в лаборатории показателей

стве, что практически не могут быть описаны ни-

плодородия с учетом фактического постепенного

какими детерминированными зависимостями. В

пространственного перехода от высоких значений

практической работе выводы обычно делают на

к низким и наоборот. На точность интерполяции

основе значений изучаемого варьирующегося по-

влияют схема отбора проб и плотность взятия об-

казателя, полученных в результате дискретного

разцов. Создаваемая геоинформационная база не-

отбора образцов на заданной территории. В то же

обходима для расчета доз внесения удобрений,

время ДЗЗ обеспечивает непрерывный сплошной

средств защиты растений и других агрохимикатов, а

(площадный) сбор данных. С помощью оптиче-

также для создания электронных карт-заданий (см.

ских, радиометрических и других сенсоров реги-

1-ю стр. обл.) на дифференцированное выполнение

стрируют отражательные и излучаемые земной по-

агротехнических операций в системе ТЗ с помощью

верхностью электромагнитные волны в различных

роботизированных сельскохозяйственных агрега-

спектральных диапазонах.

тов, оснащенных бортовыми компьютерами и GPS/

Измерение собственного или отраженного из-

ГЛОНАСС-приемниками.

лучения агрономического объекта и понимание

Вместе с тем, кратко рассмотренный выше под-

того, как оно проходит через земную атмосферу,

ход к количественной оценке внутриполевой из-

позволяют определить важные свойства растений,

менчивости и выделению границ обнаруженной

посевов, почв и агроэкосистем в целом. Дешифри-

неоднородности, основанный на отборе почвенных

рование дистанционных изображений зависит от

(а также растительных) образцов в поле, их после-

адекватного понимания принципов распростра-

дующих лабораторных исследованиях, анализе и

нения электромагнитного излучения и его взаи-

интерпретации полученных данных, неудобен для

модействия с поверхностью и атмосферой Земли.

применения - требуются существенные временные

Поведение электромагнитного излучения в види-

и финансовые затраты. У производителей растение-

мом диапазоне -информативный показатель, оце-

водческой продукции возникают вопросы: сколько

нивающий состояние агрономических объектов.

образцов следует отбирать, с какой площади, с ка-

Однако большая часть электромагнитного спектра

ким шагом, в какой степени пространственное ва-

лежит вне видимого диапазона, что обусловливает

рьирование будет учтено при выбранной схеме про-

необходимость применения специальных методов

боотбора и определении в лаборатории показателей

обработки информации, поскольку поведение из-

почвенного плодородия и продуктивности посевов.

лучений в невидимом диапазоне может существен-

Создание новых перспективных инструментов

но отличаться от видимого.

выделения границ внутриполевой изменчивости

В связи с этим, особый интерес для решения за-

для ТЗ базируется на расширении возможностей ис-

дач точного земледелия представляют гиперспек-

пользования спутниковых данных дистанционного

тральная съемочная аппаратура и методы анализа

зондирования Земли (ДЗЗ), что может снизить стои-

и интерпретации материалов гиперспектраль-

мость, повысить качество и увеличить масштабы ин-

ного дистанционного зондирования поверхно-

формационного обеспечения прецизионного про-

сти Земли, широкого спектра электромагнитного

изводства растениеводческой продукции. Однако в

излучения, включая видимый и инфракрасный

связи с отсутствием надежных методов интерпрета-

диапазоны одновременно. Гиперспектральное

ции спутниковых данных ДЗЗ их практически не ис-

изображение отличается от мультиспектрально-

пользуют при управлении продукционным процес-

го непрерывностью, диапазоном и разрешением,

сом сельскохозяйственных культур, а лишь частично

что дает возможность исследовать оптические

применяют государственные структуры при монито-

характеристики почв и растительности в узких

ринге крупных природных объектов и явлений (зе-

спектральных полосах (шириной 10 нм и менее).

мельные кадастры, леса, водоемы, пожары, наводне-

Мультиспектральные изображения обычно со-

ния). Это ограничивает внедрение инновационных

держат спектральную информацию в значительно

технологий ТЗ в отдельных хозяйствах.

более широких полосах (шириной более 40 нм).

ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ НАУКИ • № 2-2020

НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Теоретически гиперспектральное зондирование

695…730 нм (рис. 2, 2-я стр. обл.). Для раннего вы-

более подходит для определения с помощью раз-

явления водного дефицита изучали спектральные

личных индексов отражения характеристик посева

характеристики радиации, отраженной от поверх-

и среды его обитания, включая состояние влаги,

ности листьев пшеницы, при оптимальном поливе

содержание органического вещества, питательных

и после почвенной засухи. Наиболее информатив-

веществ, хлорофилла, каротиноидов, целлюлозы,

ными определены следующие спектральные диа-

биомассы и т. д. [3]

пазоны: ультрафиолетовый (324…370 нм) и крас-

Указанная особенность гиперспектральных изо-

ный (705…720 нм), для которых r между R_λ и λ от-

бражений обеспечивает одновременное определе-

рицателен и превышает 0,9; синий (400…450 нм) - r

ние значений вегетационных индексов отражения,

положителен и превышает 0,9; желто-оранжевый

вычисляемых по тем или иным формулам в разных

(570…600 нм) - r положителен и превышает 0,7

спектральных диапазонах. На основе анализа спек-

(рис. 3, 2-я стр. обл.).

тральных характеристик отраженной от поверхно-

На следующем этапе рассчитывали индексы

сти листьев радиации возможно выявить признаки

отражения, определяли содержание пигментов и

дефицита азота на самых ранних этапах при от-

активность фотосинтетического аппарата. Стати-

сутствии внешних симптомов азотного голодания.

стическую обработку результатов выполняли с по-

Когда концентрация хлорофилла не меняется или

мощью программ MS Excel 2010 и Statistica 8. Сила

меняется незначительно, угнетение растений мож-

факторного эффекта η² (азотное питание и кратко-

но определить по увеличению индексов отражения,

временная почвенная засуха) выражена в процен-

например антоцианов, флавонолов и (или) каро-

тах как отношение соответствующей суммы ква-

тиноидов, эффективность использования фото-

дратов отклонений изучаемых оптических и био-

синтетически активной радиации снижается. При

метрических показателей от их средних значений

выраженном дефиците азота, сильно лимитирую-

к общей сумме квадратов. Изменение индексов

щем рост растений, ухудшение физиологического

отражения, характеризующих интенсивность и

состояния растений может быть установлено по

эффективность работы фотосинтетического аппа-

уменьшению величины индекса отражения хлоро-

рата (SIPI, PRI, ARI, FRI), свидетельствует о том,

филла. [17] Но дефицит воды и ее неравномерное

что низкий уровень азотного питания и кратко-

распределение по полю могут значительно исказить

временная почвенная засуха вызвали стресс рас-

результаты дистанционной оценки потребности

тений и изменение биохимического состава ли-

растений в азоте.

стьев. Сравнение индексов отражения показало,

В АФИ для более детального изучения измене-

что при дефиците азота и кратковременной засухе

ний оптических характеристик сельскохозяйствен-

спектральные характеристики листьев изменяют-

ных растений при дефиците азота и воды были

ся по-разному. Основной симптом азотного голо-

проведены специальные эксперименты [4, 18] в

дания растений - хлороз листьев (в первую оче-

контролируемых условиях, чтобы исключить воз-

редь - нижних ярусов), обусловленный потерей

действие других неблагоприятных факторов сре-

хлорофилла. В таблице приведены значения силы

ды. Растения пшеницы выращивали в сосудах ем-

факторного влияния дефицита азота и низкой

костью 3 л, наполненных дерново-подзолистой

влажности почвы (30 и 50 % ППВ) на ChlRI и дру-

почвой. Удобрения вносили перед посевом для

гие индексы отражения. ChlRI - единственный из

создания оптимального уровня азотного питания

изученных индексов, на который умеренная (50 %

и дефицита азота. Влажность почвы при создании

ППВ, потеря воды листьями составила 32 %) по-

дефицита воды поддерживалась равной 30 и 50 %

чвенная засуха оказала незначительное влияние

полной полевой влагоемкости (ППВ), в контро-

(η² = 4 %). К выводу об относительной устойчиво-

ле - 80 % ППВ. Спектральные характеристики

сти к обезвоживанию пигментного аппарата пше-

отраженной от поверхности листьев радиации ре-

ницы и стабильном функционировании электрон-

гистрировали с помощью миниатюрного оптово-

транспортной цепи фотосинтеза в условиях уме-

локонного спектрометра HR2000 фирмы Ocean

ренной почвенной засухи ранее пришли другие

Optics (США), с оптическим разрешением 0,065 нм

авторы (Drozdova et al., 2004; Nikolaeva et al., 2010).

в диапазоне от 300 до 1000 нм, с шагом 0,3 нм и ав-

Полученные результаты служат научным обо-

томатической обработкой измерительной инфор-

снованием реализуемости нового метода, выявля-

мации специализированным программным на-

ющего внутриполевую изменчивость физиологи-

полнением SpectraSuite (рис. 1, 2-я стр. обл.). На

ческого состояния пшеницы по оптическим харак-

первом этапе экспериментальных исследований

теристикам растений в условиях дефицита азота и

моделировали различные стрессовые условия, а

воды. Наличие подобных знаний и их накопление

затем определяли спектральные диапазоны оп-

открывают значительные перспективы для автома-

тических характеристик растений, где выявлена

тизации процесса интерпретации спутниковых ги-

наибольшая корреляционная зависимость между

перспектральных снимков.

значениями отражательной способности R_λ и дли-

Представляем укрупненную алгоритмическую

ной волны λ. Так, корреляционная зависимость r

блок-схему обнаружения и выделения границ вну-

между содержанием воды в листьях после засухи и

триполевой изменчивости по оптическим крите-

их отражающей способностью была наиболее вы-

риям (индексы отражения) и гиперспектральным

сокой в диапазоне 380…400 и 760…1000 нм, а между

снимкам (см. рисунок). В правой части блока от-

дефицитом азота в почве (уровень азотного пита-

ражен процесс формирования проблемно-ориен-

ния) и отражающей способностью растений пше-

тированной базы знаний (БЗ) оптических крите-

ницы — в диапазоне радиации 405…445, 510…645 и

риев. В БЗ накапливаются сведения о формулах

НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Сила влияния дефицита азота и кратковременной почвенной засухи на индексы отражения листьев пшеницы

Влияние

Измеряемый показатель

Расчетная формула

азота

засухи

η²

Почвенная засуха, 50% полной полевой влагоемкости

Содержание хлорофилла (ChlRI)

(R₇₅₀- R₇₀₅) / (R₇₅₀+ R₇₀₅- 2R₄₄₅)

1,4·10^-7

0,0147

Отношение каротиноидов к хлорофиллу (SIPI)

(R₈₀₀- R₄₄₅) / (R₈₀₀- R₆₈₀)

0,0714

7,6·10^-6

Мера рассеяния света листом (R₈₀₀)

R₈₀₀

0,0452

4,2·10^-11

Фотохимическая активность фотосинтетического

аппарата (PRI)

0,7 - [(R₅₇₀- R₅₃₁) / (R₅₇₀+ R₅₃₁)]

1,4·10^-7

9,1·10^-14

Содержание антоцианов (ARI)

0,7 - [R₇₅₀(1/R₅₅₀- 1/R₇₀₀)]

0,8893

0,0007

Содержание флавонолов (FRI)

0,7- [((1/R₄₁₀) - (1/R₄₆₀)) ×R₈₀₀]

4,4·10^-6

1,2·10^-8

Содержание воды в листе (WRI)

(R₉₂₀- R₉₇₀) / (R₉₂₀+ R₉₇₀)

0,0297

1,8·10^-24

Почвенная засуха, 30% полной полевой влагоемкости

Содержание хлорофилла (ChlRI)

(R₇₅₀- R₇₀₅) / (R₇₅₀+ R₇₀₅- 2R₄₄₅)

0,0001

9,7·10^-8

Отношение каротиноидов к хлорофиллу (SIPI)

(R₈₀₀- R₄₄₅) / (R₈₀₀- R₆₈₀)

0,3567

0,0004

Мера рассеяния света листом (R₈₀₀)

R₈₀₀

0,020

5,9·10^-37

Фотохимическая активность фотосинтетического

аппарата (PRI)

0,7 - [(R₅₇₀- R₅₃₁) / (R₅₇₀+ R₅₃₁)]

0,573

2,3·10^-9

Содержание антоцианов (ARI)

0,7 - [R₇₅₀(1/R₅₅₀- 1/R₇₀₀)]

0,7·10^-4

0,006

Содержание флавонолов (FRI)

0,7- [((1/R₄₁₀) - (1/R₄₆₀)) ×R₈₀₀]

0,098

3,7·10^-9

Содержание воды в листе (WRI)

(R₉₂₀- R₉₇₀) / (R₉₂₀+ R₉₇₀)

7,9·10^-20

0,283

Примечание. η² - сила факторного эффекта %; ρ - уровень достоверности влияния фактора; R - отражение листа;

цифры - длина волны отраженной радиации.

Блок формирования заказа на

БЛОК УПРАВЛЕНИЯ

Научно-исследовательские

поиск спутниковых

учреждения (НИУ), литературные

гиперспектральных изображений:

источники

ввод координат по изучаемой с/х

территории и требований к

спектральным, временным и

Блок расчета оптических

пространственным разрешениям

показателей по заданным

Блок формирования оптических

данных ДЗЗ и передача заказа

критериям и спутниковым

критериев: ввод формул расчета

для исполнения в сервисных

данным ДЗЗ изучаемой с/х

оптических критериев и их

центрах ИКИ РАН

территории с дифференциацией

количественных характеристик,

расчетов по полям и с/х

выявленных в

культурам

экспериментальных

исследованиях, проводимых в

регулируемых условиях

ЦКП «ИКИ-Мониторинг»:

агроэкосистемы

поиск, первичная обработка

Блок кластеризации расчетных

спутниковой информации и

значений оптических показателей

передача ее заказчику

по каждому критерию на

заданном поле. Для решения

База знаний: по каждому

задачи кластеризации

оптическому критерию

используется алгоритм

формализована формула его

адаптивного вероятностного

расчета, а также хранится набор

обучения

Верификация и калибровка

показателей, характеризующих

спутниковых данных ДЗЗ с

физиологическое состояние

помощью опорной информации.

растений (с дифференциацией по

Формирование Базы данных

с/х культурам и фазам их

Блок определения границ

для расчета оптических

развития) в оптимальных и

внутриполевой неоднородности и

показателей посевов по

угнетенных условиях, которые

степени негативного воздействия

критериям, хранимым в базе

созданы определенным

стрессора на посев

знаний

стрессором

Укрупненная алгоритмическая блок-схема обнаружения и выделения границ внутриполевой изменчивости

по гиперспектральным снимкам и оптическим критериям

ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ НАУКИ • № 2-2020

НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

расчета различных оптических показателей по тем

цова // Вестник российской сельскохозяйственной на-

или иным спектральным диапазонам, а также си-

уки. - 2017. - № 4. - С. 9-12.

стематизируются и сохраняются значения соответ-

5. Лекомцев, П.В. Научно-методическое обеспечение

ствующих величин, характеризующих физиологи-

управления продукционным процессом яровой пшени-

ческое состояние посевов сельскохозяйственных

цы в системе точного земледелия: автореф. дисс…. д-ра

культур в оптимальных и стрессовых условиях.

биол. наук. /П.В. Лекомцев. - СПб. - АФИ. - 2015.

В левой части представлена поэтапная последова-

6. Лупян, Е.А. Развитие подходов к построению инфор-

тельность заполнения базы данных (БД) спутнико-

мационных систем дистанционного мониторинга/

вой гиперспектральной информацией для расчета

Е.А. Лупян, М.А. Бурцев, А.А. Прошин, Д.А. Кобец //

оптических показателей посевов по критериям,

Современные проблемы дистанционного зондирова-

содержащимся в БЗ. Для этого целесообразно при-

ния Земли из космоса. - 2018. - Т. 15. № 3. - С. 53-66.

менять новые разработки Института космических

DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-3-53-66.

исследований, связанные с созданием методов,

7. Матвеенко, Д.А. Дифференцированное внесение азот-

подходов и технологий работы с распределенными

ных удобрений на основе оценки оптических характе-

архивами данных. [6, 18] В частности, предполага-

ристик посевов яровой пшеницы: автореф. дисс…. канд.

ется использовать уникальную научную установку

с.-х. наук//Д.А. Матвеенко. - СПб. - АФИ. - 2012.

ВЕГА-Science (http://sci-vega.ru/ ), входящую в

8. Методика отбора почвенных проб по элементарным

состав Центра коллективного пользования (ЦКП

участкам поля в целях дифференцированного примене-

«ИКИ-Мониторинг»), которая обеспечивает до-

ния удобрений. М.: ВНИИА, 2007. - 36 с.

ступ к предварительно обработанной необходимой

9. Сидорова, В.А. Почвенно-географическая интерпре-

информации из постоянно пополняющихся архи-

тация пространственной вариабельности химических

вов спутниковых данных.

и физических свойств поверхностных горизонтов почв

Следующий шаг реализации рассматриваемой

степной зоны/ В.А. Сидорова, П.В. Красильников //

алгоритмической схемы - блок расчета оптических

Почвоведение. - 2007. - № 4. - С. 1-11.

показателей по заданным критериям, их кластери-

10. Часовских, С.В. Специализированное программное

зации на сельскохозяйственных полях по каждому

обеспечение по реализации систем точного земледе-

критерию и выделения границ внутриполевой не-

лия/ С.В. Часовских, Б.А. Телал, В.В. Якушев // Ма-

однородности и степени стрессового воздействия

териалы научной сессии Агрофизического НИИ. -

на посев. Наиболее сложная задача в данном сег-

2013. - С. 16-32.

менте - кластеризация значений оптического по-

11. Якушев, В.В. Информационно-технологические ос-

казателя, вычисленных по заданному критерию на

новы прецизионного производства растениеводческой

конкретном поле. Для ее решения (выделение зон

продукции: автореф. дисс…. д-ра с.-х. наук. /В.В. Яку-

однородности) предлагается использовать подход,

шев. - СПб. - АФИ. - 2013.

основанный на разделении смеси вероятностных

12. Якушев, В.П. Дифференцированное применение

распределений, при котором каждые компоненты

средств химизации при выращивании яровой пше-

смеси моделируются нормальными распределени-

ницы/ В.П. Якушев, П.В. Лекомцев, В.В. Воропаев //

ями с различными параметрами. При этом матема-

Вестник Российской сельскохозяйственной науки. -

тическое ожидание соответствует среднему значе-

2017. - № 4. - С. 13-17.

нию оптического показателя внутри одной зоны,

13. Якушев, В.П. Перспективы «умного сельского хозяй-

а дисперсия характеризует разброс внутри зоны

ства» в России/ В.П. Якушев, В.В. Якушев // Вестник

однородности. Данный подход был реализован ав-

РАН. - 2018. - № 9. Т. 88. - С. 773-784.

торами, а соответствующее программное обеспе-

14. Якушев, В.П. О совершенствовании реализации аг-

чение апробировано при выделении зон однород-

ротехнологических решений в точном земледелии/

ностей по электронным картам урожайности. [1, 2]

В.П. Якушев, В.В. Якушев, А.В. Конев и др. // Вестник

Для определения степени негативного воздействия

российской сельскохозяйственной науки. - 2018. -

стресса на посев следует использовать результаты

№ 1. - С. 13-17.

кластеризации.

15. Якушев, В.П. Вариограммный анализ для обоснования

технологий точного земледелия/ В.П. Якушев, Е.Е. Жу-

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

ковский, В.В. Якушев // Вестник РАСХН. - 2009. -

1. Буре, В.М. Методологические аспекты статистическо-

№ 3. - С. 16-20.

го анализа в точном земледелии/В.М. Буре // Доклады

16. Якушев, В.П. Опыт применения и перспективы

РАСХН. - 2007. - № 6. - С. 54-56.

развития технологий дистанционного зондирова-

2. Буре, В.М., А.Ф. Петрушин, В.В. Якушев. Автомати-

ния Земли для сельского хозяйства/ В.П. Якушев,

зированная система стохастического выделения одно-

Н.Н. Дубенок, Е.А. Лупян // Современные проблемы

родных технологических зон на сельскохозяйственном

дистанционного зондирования Земли из космоса. -

поле по данным урожайности: св-во о гос. регистрации

2019. - Т. 16. № 3. - С. 11-23. DOI: 10.21046/2070-

программы для ЭВМ № 20008614663. Рег. 29.09.2008.

7401-2019-16-3-11-23.

3. Блохина, С.Ю. Применение дистанционного зондиро-

17. Kanash E.V., Osipov Y.A. Optical signals of oxidative stress

вания в точном земледелии/С.Ю. Блохина // Вестник

in crops physiological state diagnostics // Precision agricul-

российской сельскохозяйственной науки. - 2018. -

ture. Wageningen, Netherlands. 2009. рр. 81-89.

№ 5. - C. 10-16.

18. Yakushev V., Kanash E., Rusakov D., Blokhina S. Specific

4. Канаш, Е.В. Оптические характеристики листьев яро-

and non-specific changes in optical characteristics of spring

вой пшеницы при дефиците азота и воды/ Е.В. Канаш,

wheat leaves under nitrogen and water deficiency // Ad-

В.П. Якушев, Д.В. Русаков, С.Ю. Блохина, А.В. Крав-

vances in Animal Biosciences: Precision Agriculture (ECPA

2017). 2017. 8:2. pp. 229-232.

НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

LIST OF SOURCES

10. Chasovskix, S.V. Specializirovannoe programmnoe obe-

Bure, V.M. Metodologicheskie aspekty` statisticheskogo

spechenie po realizacii sistem tochnogo zemledeliya/

analiza v tochnom zemledelii/V.M. Bure // Doklady`

S.V. Chasovskix, B.A. Telal, V.V. Yakushev // Materialy`

RASXN. - 2007. - № 6. - S. 54-56.

nauchnoj sessii Agrofizicheskogo NII. - 2013. - S. 16-32.

Bure, V.M., A.F. Petrushin, V.V. Yakushev Avtomatizi-

11. Yakushev, V.V. Informacionno-texnologicheskie osnovy`

rovannaya sistema stoxasticheskogo vy`deleniya odno-

precizionnogo proizvodstva rastenievodcheskoj produkcii:

rodny`x texnologicheskix zon na sel`skoxozyajstvennom

avtoref. diss…. d-ra s.-x. nauk. /V.V. Yakushev. - SPb. -

pole po danny`m urozhajnosti: sv-vo o gos. registracii pro-

AFI. - 2013.

grammy` dlya E`VM № 20008614663. Reg. 29.09.2008.

12. Yakushev, V.P. Differencirovannoe primenenie sredstv

Bloxina, S.Yu. Primenenie distancionnogo zondirovaniya

ximizacii pri vy`rashhivanii yarovoj pshenicy/ V.P. Yaku-

v tochnom zemledelii/S.Yu. Bloxina // Vestnik rossijskoj

shev, P.V. Lekomcev, V.V. Voropaev // Vestnik Rossijskoj

sel`skoxozyajstvennoj nauki. - 2018. - № 5. - C. 10-16.

sel`skoxozyajstvennoj nauki. - 2017. - № 4. - S. 13-17.

Kanash, E.V. Opticheskie xarakteristiki list`ev yarovoj psh-

13. Yakushev, V.P. Perspektivy` «umnogo sel`skogo xozya-

enicy pri deficite azota i vody`/ E.V. Kanash, V.P. Yaku-

jstva» v Rossii/ V.P. Yakushev, V.V. Yakushev // Vestnik

shev, D.V. Rusakov, S.Yu. Bloxina, A.V. Kravczova //

RAN. - 2018. - № 9. T. 88. - S. 773-784.

Vestnik rossijskoj sel`skoxozyajstvennoj nauki. - 2017. -

14. Yakushev, V.P. O sovershenstvovanii realizacii agrotexno-

№ 4. - S. 9-12.

logicheskix reshenij v tochnom zemledelii/ V.P. Yakush-

Lekomcev, P.V. Nauchno-metodicheskoe obespechenie

ev, V.V. Yakushev, A.V. Konev i dr. // Vestnik rossijskoj

upravleniya produkcionny`m processom yarovoj pshenicy

sel`skoxozyajstvennoj nauki. - 2018. - № 1. - S. 13-17.

v sisteme tochnogo zemledeliya: avtoref. diss…. d-ra biol.

15. Yakushev, V.P. Variogrammny`j analiz dlya obosnovani-

nauk. /P.V. Lekomcev. - SPb. - AFI. - 2015.

ya texnologij tochnogo zemledeliya/ V.P. Yakushev,

Lupyan, E.A. Razvitie podxodov k postroeniyu

E.E. Zhukovskij, V.V. Yakushev // Vestnik RASXN. -

informacionny`x sistem distancionnogo monitoringa/

2009. - № 3. - S. 16-20.

E.A. Lupyan, M.A. Burcev, A.A. Proshin, D.A. Kobecz //

16. Yakushev, V.P. Opy`t primeneniya i perspektivy` razviti-

Sovremenny`e problemy` distancionnogo zondirovaniya

ya texnologij distancionnogo zondirovaniya Zemli dlya

Zemli iz kosmosa. - 2018. - T. 15. № 3. - S. 53-66. DOI:

sel`skogo xozyajstva/ V.P. Yakushev, N.N. Dubenok,

10.21046/2070-7401-2018-15-3-53-66.

E.A. Lupyan // Sovremenny`e problemy` distancionnogo

Matveenko, D.A. Differencirovannoe vnesenie azotny`x

zondirovaniya Zemli iz kosmosa. - 2019. - T. 16. № 3. -

udobrenij na osnove ocenki opticheskix xarakteristik po-

S. 11-23. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-11-23.

sevov yarovoj pshenicy: avtoref. diss…. kand. s.-x. nauk//

17. Kanash E.V., Osipov Y.A. Optical signals of oxidative stress

D.A. Matveenko. - SPb. - AFI. - 2012.

in crops physiological state diagnostics // Precision agricul-

Metodika otbora pochvenny`x prob po e`lementarny`m

ture. Wageningen, Netherlands. 2009. pp. 81-89.

uchastkam polya v celyax differencirovannogo primeneniya

18. Yakushev V., Kanash E., Rusakov D., Blokhina S. Spe-

udobrenij. M.: VNIIA, 2007. - 36 s.

cific and non-specific changes in optical characteristics of

Sidorova, V.A. Pochvenno-geograficheskaya interpretaciya

spring wheat leaves under nitrogen and water deficiency

prostranstvennoj variabel`nosti ximicheskix i fizicheskix

// Advances in Animal Biosciences: Precision Agriculture

svojstv poverxnostny`x gorizontov pochv stepnoj zony`/

(ECPA 2017). 2017. 8:2. pp. 229-232.

V.A. Sidorova, P.V. Krasil`nikov // Pochvovedenie. -

2007. - № 4. - S. 1-11.

ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ НАУКИ • № 2-2020