Исследование Земли из Космоса, 2023, № 5, стр. 71-84

ВВЕДЕНИЕ

Отсутствие картографической основы для сельскохозяйственных угодий может приводить к нарушению агротехнических условий. Камеральная оценка состояния посевных площадей является оперативным и относительно нетрудоемким способом контроля качества сельскохозяйственных культур. Использование данных дистанционного зондирования Земли в сочетании с ГИС-технологиями позволяет проводить оперативное картографирование контуров посевных площадей и с достаточной точностью оценивать морфометрические характеристики территории, при этом снижается трудоемкость подобных работ (Денисова, 2021). Использование спутниковых данных позволяет своевременно выявлять отклонения в росте и развитии культур и планировать корректирующие мероприятия (Комаров, 2021).

Исследования состояния посевов, касающиеся территорий юга европейской части России, как правило, рассматривают различные культуры, влияние почвенного покрова и агротехнических условий, но обычно морфометрические условия при анализе не учитываются (Шинкаренко и др., 2019, Трошко, 2022). Исследования (Комаров, 2021) показали, что в условиях аридного климата увеличение уклона поверхности поля приводит к снижению влагообеспеченности и, как следствие, снижению средней урожайности. На территории Ставропольского края подобные исследования практически не ведутся (Сторчак, Ерошенко, 2014). При этом оценка состояния озимых культур в весенний период являются основой для прогнозирования урожайности (Зинченко, 2013). Схожие исследования проводились на территории Республики Крым, а также за рубежом – в Китае, США и Украине (Филина, 2022, Justice, 2015, Pan, 2021). В них рассматривались методы выявления озимых культур и способы прогнозирования урожайности в зависимости от климатических условий.

Цель исследования заключалась в определении состояния озимых культур на различных типах почв и в различных морфометрических условиях с использованием камеральных геоинформационных методов, в том числе, спутниковых данных. Озимые культуры были выбраны для проведения исследования в связи с тем, что отсутствуют достоверные данные о датах сева других культур.

Зона исследования соответствует границам пяти восточных муниципальных районов Ставропольского края – Арзгирского, Курского, Левокумского, Нефтекумского, Степновского (рис. 1). Данная область на севере и востоке граничит с Республиками Калмыкия и Дагестан, имеющими схожие климатические, почвенные характеристики и системы хозяйствования. Эта область находится в переходной зоне между полупустынной и степной природными зонами, в связи с чем растениеводство сопряжено с большими рисками и трудозатратами. Согласно агроклиматическому районированию, почти вся зона исследования находится в очень засушливом агроклиматическом районе, часть Курского и Степновского районов – в засушливом районе (Антонов, 2018).

Рис. 1.

Область исследования.

Арзгирский и Степновский муниципальные районы имеют растениеводческую сельскохозяйственную специализацию. Левокумский, Нефтекумский и Курский районы в западной части являются преимущественно растениеводческими по специализации, но в восточной части большее распространение получает животноводство.

Исследуемая территория характеризуется относительно плоским рельефом, т.к. находится в границах Терско-Кумской низменности и Кумо-Манычской впадины (Юферев и др., 2022). Среднемноголетнее годовое количество осадков составляет 300–500 мм (по данным ближайших метеостанций в г. Южно-Сухокумск и г. Буденновск), но в последнее время отмечаются засушливые периоды и тренд к повышению среднегодовых температур.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Из имеющихся в свободном доступе материалов дистанционного зондирования Земли были выбраны мультиспектральные спутниковые снимки “Sentinel-2” (пространственное разрешение 10 м), а также цифровая модель рельефа “SRTM” с пространственным разрешением 30 м и высотным разрешением 1 м.

Определение границ полей проводилось методом экспертного визуального дешифрирования на основании спутниковых снимков “Sentinel-2” с использованием комбинации спектральных каналов в красном, зеленом и синем диапазонах спектра, что соответствует представлению изображения в естественных цветах. Такая комбинация обеспечивает достаточную контрастность для визуального дешифрирования границ пашни и отделения ее от прочих категорий агроландшафта. Векторная маска полей позволяет более точно выделить область исследования при использовании разновременных растровых данных и сократить влияние нецелевых участков при расчетах средних характеристик каждого полигона (Зинченко, 2013; Денисова, 2020).

Выявление полей, занятых озимыми культурами, проводилось на основании растровой маски озимых культур, загруженной из сервиса “ВЕГА-Science” (http://sci-vega.ru/), в том числе, с учетом севооборотов на каждый год, т.к. крупные поля могут быть не полностью заняты одной культурой. Для увеличения точности оценки площадей и состояния растений маска использована на каждый год в период с 2011 по 2021 гг., т.к. распределение озимых культур изменялось.

На основе цифровой модели рельефа были рассчитаны морфометрические характеристики (крутизна поверхности и ориентация по сторонам света), средние значения этих показателей были присвоены каждому векторному объекту с использованием инструмента “Зональная статистика” (Лупян и др., 2021; Тесленок и др., 2020; Синельникова, 2022). Для анализа распределения полей в сочетании с распространением различных родов почв была проведена векторизация почвенной карты Ставропольского края и проведено наложение контуров полей (Национальный атлас…, 2011). В результате пересечения каждому объекту был присвоен атрибут, содержащий информацию о роде почв.

Для определения успешности ведения сельскохозяйственной деятельности на различных типах почв на примере озимых культур для каждого полигона с применением зональной статистики рассчитан средний весенний показатель NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, Нормализованный вегетационный индекс). Исследования (Justice, 2015) показывают, что пик роста озимой пшеницы в различных странах и природных зонах зависит от накопления растениями тепловой энергии в течение вегетационного периода и приходятся на период с апреля по май. Сервис “Вега-Science” позволяет загружать растровые материалы на основе данных MODIS (пространственное разрешение 250 м). Основным преимуществом данных MODIS является высокая повторяемость съемки, что имеет большое значение для проведения исследования, учитывающего значения каждой недели в определенный период года (Pan, 2021). Для вычисления среднего весеннего NDVI за период с 2011 по 2021 гг. полученные растровые материалы, представляющие собой еженедельные композиты со значениями NDVI в каждом пикселе, были объединены в мультивременной композит с сохранением средних значений индекса за март, апрель и май для каждого года в соответствии с периодом активной вегетации т.е. до начала колошения (Берденгалиева, Берденгалиев, 2022). Средние показатели всех композитов NDVI были внесены в таблицу атрибутов векторного слоя, содержащего контуры полей, занятых озимыми, с учетом изменений севооборота, с помощью инструмента “Зональная статистика” (по параметру “среднее”). Необходимо отметить, что в сведениях о пространственном распределении озимых культур по материалам “ВЕГА-Science” отсутствуют данные за 2015–2017 гг., что связано с недостатком данных (Берденгалиева, Берденгалиев, 2022). В данных официальной статистики муниципальных образований, использованных для проверки качества выявления озимых культур дистанционными методами (https://www.gks.ru/dbscripts/munst/), отсутствуют показатели за 2012 и 2021 гг.

Данные о годовых суммах осадков были получены с помощью метеорологического сервиса АИСОРИ (Автоматизированная информационная система обработки режимной информации, http://meteo.ru/it/178-aisori) откуда были выгружены значения о количестве атмосферных осадков за каждый месяц года по метеостанциям в следующих населенных пунктах: г. Буденновск, г. Южно-Сухокумск, г. Элиста, г. Зеленокумск, г. Арзгир, с. Наурская (рис. 1). По полученным результатам проведена интерполяция (методом обратно взвешенных расстояний) для получения непрерывного поля сумм осадков, в связи с чем зона исследования была разделена на зону с годовой суммой осадков до 400 мм и зону с годовой суммой осадков 400–500 мм. Анализ среднего весеннего показателя NDVI был проведен для каждой зоны отдельно.

Обработка растровых данных, дешифрирование космических снимков, оверлейные операции с векторными объектами и создание итоговых картографических материалов проводились в геоинформационной среде “QGIS”. Статистическая обработка проводилась в среде “MS Excel”.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

По результатам дешифрирования составлен тематический векторный слой, содержащий контуры всех полей в исследуемых пяти муниципальных районах по состоянию на 2021 г. Всего выделено 7444 объекта. Для полей автоматически рассчитана площадь (табл. 1). Общая площадь выделенных полей составила 857.9 тыс. га.

Поля занимают наибольшую долю общей площади в Арзгирском и Степновском муниципальных районах, наименьшую – в Нефтекумском муниципальном районе. Такое распределение связано, в том числе, с распространением естественного увлажнения на исследуемой территории. В связи с этим северо-восточная часть Левокумского и Нефтекумского муниципальных районов имеет скотоводческую специализацию, в частности, в этой области распространено разведение овец и коз.

На основании полученных с помощью цифровой модели рельефа морфометрических характеристик была создана схема распределения полей по крутизне поверхности и экспозиции (рис. 2). Для наглядности отображения ориентации полей по сторонам света выделено 4 румба.

Рис. 2.

Схема распределения полей по экспозиции (слева) и крутизне уклонов (справа).

Абсолютное большинство полей (89.8% от общей площади полей) имеют крутизну до 2° и южную экспозицию, что связано с общими для Терско-Кумской низменности характеристиками рельефа – преобладающим уклоном на юг и юго-восток, к побережью Каспийского моря, а также плоским рельефом (Юферев и др., 2022). Поля с самыми значительными уклонами располагаются вблизи балок и русел рек. Наименьшую площадь (0.04%) занимают поля с крутизной поверхности от 5° до 6° (табл. 2).

Распределение полей по сторонам света с использованием четырех румбов показывает малую долю восточной и западной экспозиции (3.9 и 1.3% соответственно). Поля с северной экспозицией отсутствуют.

Распределение полей по родам почв (рис. 3) неравномерное, наиболее распространенными являются каштановые глубокие (340 тыс. га), светло-каштановые солонцеватые и солончаковатые (264 тыс. га) и темно-каштановые глубокие (230 тыс. га), при этом среди занятых полями с озимыми культурами каждый год наибольшее распространение получают каштановые глубокие, темно-каштановые глубокие и светло-каштановые глубокие почвы.

Рис. 3.

Расположение полей на различных типах почв.

В зоне с годовой суммой осадков менее 400 мм располагается 3571 поле общей площадью 401 тыс. га (46.7% от общей площади полей). При этом средняя площадь поля в данной зоне больше (112.3 га), чем в зоне с годовой суммой осадков 400–500 мм (100.1 га).

Данные о наличии озимых культур на полях, полученные из сервиса “ВЕГА-Science”, показали, что за период исследования (2011–2021 гг.) озимыми культурами было занято от 252 до 487 тыс. га (от 29.4 до 56.8% общей площади полей). Соотношение площадей озимых, полученных по данным ДЗЗ и отраженных в официальной статистике муниципальных образований отражено на графике (рис. 4).

Рис. 4.

Динамика площадей, занятых озимыми культурами, по данным дистанционного зондирования и статистики муниципальных образований с 2011 по 2021 гг.

Поскольку в данных присутствует большое число пропусков, анализ соотношения затруднен. В 2013 и 2014 гг. разница между официальными данными и данными, полученными в результате дешифрирования, составила менее 10 тыс. га. Разрыв значительно увеличился в период с 2018 по 2020 гг., но это объясняется отсутствием в официальных источниках данных о площадях озимых культур для Нефтекумского района. Если вычесть площади, занятые озимыми культурами в Нефтекумском районе, из общей площади озимых, полученной по данным ДЗЗ, разрыв в указанные годы составляет менее 20 тыс. га. Малая ошибка определения площадей по данным ДЗЗ (до 5%) позволяет оценивать дистанционные данные как объективные. Опыт автоматизированного выявления площадей, занятых озимыми культурами, полученный за рубежом, показывает, что использование данных MODIS может приводить к тому, что небольшие по площади поля (менее 3 га) могут быть не распознаны как занятые озимыми (Pan, 2021).

Средние значения NDVI за весенний период (с марта по май) были рассчитаны с использованием композитных изображений, учитывающих средние показатели индекса для каждого пикселя и поля. При анализе таких значений в комплексе с данными о количестве осадков необходимо учитывать, что сумма зимних и осенних осадков (сентябрь–февраль) оказывает непосредственное влияние на произрастание озимых культур весной следующего года (Денисов и др., 2021; Середа и др., 2020). На графике (рис. 5) показаны средние весенние значения NDVI для полей с озимыми культурами по зонам различного увлажнения – зоны с годовой суммой осадков менее 400 мм и зоны с годовой суммой осадков от 400 до 500 мм. Также показаны среднемноголетние суммы осадков за рассматриваемый период для весеннего, осеннего и зимнего периодов без разделения на зоны (в связи с большим количеством разрывов в данных с метеостанций).

Рис. 5.

График соотношения средних весенних значений NDVI и количества осадков (I – зона с годовой суммой осадков <400 мм; II – зона с годовой суммой осадков 400–500 мм).

При разделении территории исследования на зоны в соответствии с годовыми суммами осадков (рис. 3) была выявлена зависимость, отражающаяся в том, что среднее весеннее значение NDVI в зоне с годовой суммой осадков 400–500 мм выше в каждый год периода исследования. Превышение значений индекса составляет от 0.006 до 0.15 и может показаться незначительным, но его необходимо учитывать при анализе состояния озимых культур в переходной зоне между полупустыней и степью.

Также следует отметить, что полученная в результате интерполяции данных о суммах осадков с окружающих метеостанций граница двух зон является условной. Также полученные результаты соотносятся с обновленным агроклиматическим районированием, проведенным в 2017 г. (Антонов, 2018).

Среднемноголетнее весеннее значение NDVI всех полей за период с 2011 по 2021 гг. составляет 0.49. Оценка интенсивности вегетации озимых культур проводилась на основании усредненного NDVI за весенний период (март–май) в интервале 2011–2021 гг. для каждого полигона. Наибольшее среднее значение NDVI для озимых культур за рассматриваемый период года наблюдается в Курском муниципальном районе (0.53). Наименьшее значение – в Левокумском муниципальном районе (0.45). Высокое значение индекса в Нефтекумском районе (0.51), несмотря на неблагоприятные гидротермические и почвенные условия, может объясняться развитой сетью ирригационных каналов и большим количеством орошаемых полей. Схожее распределение индекса получено при проведении подобного исследования для всей территории Ставропольского края за период 2003–2013 гг. (Сторчак, Ерошенко, 2014). Согласно данным (Письменная, Азарова, 2021), в которых подробно анализировалось состояние озимых культур на небольшом участке территории Ставропольского края, отнесенному к засушливой зоне, с проведением стационарного метеорологического мониторинга, высокие показатели NDVI в 2020 и 2021 гг., противоречащие снижению количества осадков, не связаны с хорошим состоянием озимых культур. Влияние оказали низкая сумма осадков предшествующей осенью и малоснежная зима с относительно высокими температурами, которые привели к вегетации озимых культур в течение всего сезона и сдвигу сезона на более ранние сроки. В соответствии с данными (Трошко и др., 2022), исключающими влияние сдвига сезона путем нормировки оценки состояния озимых культур на накопленную температуру, развитие посевов в течение весенних периодов 2020 и 2021 гг. на территории Южного федерального округа было сопоставимым с состоянием в 2017 г. Данные Росстата (Федеральной службы государственной статистики (https://www.fedstat.ru/) показывают, что в 2017 и 2021 гг. урожаи озимых культур были рекордными. Прогноз урожайности озимых культур на 2021 г., составленный (Трошко и др., 2021), также предполагал больший урожай, чем в среднем за предшествующие 5 лет. Отсутствие данных о пространственном распределении озимых культур в 2017 г. не позволяет провести сравнение с данными о фактической урожайности, но по данным 2021 г. значение NDVI в весенний период также превышало предыдущие показатели. При этом необходимо учитывать, что существует естественное ограничение при использовании NDVI для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, в связи с чем требуется введение дополнительных параметров, например, качестве семян, физических характеристиках почвы и т.д. (Chen et al., 2012).

Проведена оценка интенсивности вегетации в виде выявления зависимости среднемноголетнего весеннего NDVI от площади полей, занятых озимыми культурами, с учетом севооборотов (рис. 6). На графике отражены как общие средние значения за рассматриваемый период, так и средние значения для трех наиболее распространенных родов почв, при этом учитывались поля с площадью более 20 га, т.к. на значение пикселя MODIS для поля меньшего размера могут оказывать влияние различные шумы (Pan, 2021).

Рис. 6.

Зависимость значений NDVI от размера поля (а – средний NDVI озимых на светло-каштановых глубоких почвах, б – средний NDVI озимых на темно-каштановых глубоких почвах, в – средний NDVI озимых на каштановых глубоких почвах, г – средний NDVI озимых).

На графике показано снижение среднего значения NDVI как для общего среднего значения индекса, так и для всех рассмотренных типов почв. Снижение значений NDVI на полях площадью до 30 га может объясняться погрешностями при расчетах с использованием данных спутниковой съемки низкого пространственного разрешения. Полям с площадями до 150–200 га (более 80% от общего количества полей) соответствуют как минимальные, так и максимальные значения NDVI, что объясняется распространением таких полей по всей территории исследования, что означает, что данные поля могут иметь различные условия. При единых почвенных условиях поля такого размера могут располагаться как в западной части зоны исследования, характеризующейся более высокими значениями NDVI при учете различных характеристик полей, так и в восточной части Курского и Нефтекумского муниципальных районов с худшими почвенными условиями и условиями увлажнения. Полученное распределение данных является нелинейным, что подтверждается значениями коэффициента детерминации, лежащих в пределах от 0.06 до 0.15, поэтому для оценки взаимосвязи был использован способ логарифмической регрессии, отражающий значительное сокращение интервала (выход на плато) значений NDVI на полях с площадью более 400 га. По распределению максимальных значений NDVI можно сделать вывод, что оптимальным диапазоном размеров полей для выращивания озимых культур на востоке Ставропольского края является площадь до 150 га. На каштановых глубоких почвах высокие значения NDVI фиксируются на полях площадью до 270 га, на темно-каштановых глубоких и светло-каштановых глубоких – на полях площадью до 120 га. Но показанный на графиках значительный разброс значений NDVI для полей с такими площадями показывает необходимость учета различных характеристик (почв, увлажнения и т.д.) при планировании севооборотов озимых культур. При этом во всех рассмотренных случаях NDVI на полях с площадью более 500 га не опускался ниже 0.5, то есть, оставался выше среднемноголетнего значения (0.49).

Для определения связи между типом почв и состоянием озимых культур подсчитано распределение полей, занятых озимыми культурами, по типам почв и усредненные значения весеннего NDVI за 2011–2021 гг. (табл. 3). Площади полей, относящихся к различным родам почв, указаны по состоянию на 2021 г., т.к. они меняются каждый год в связи с севооборотом. Значение NDVI указано как среднемноголетнее.

Самым распространенным родом почв среди полей, занятых озимыми, в зоне исследования являются каштановые глубокие почвы (136 тыс. га в 2021 г., 27.7% от общей площади полей с озимыми). Наименьшее распространение получили солонцы луговые.

Наибольшее значение NDVI имеют поля, расположенные на луговых почвах (0.54). Данный тип почв имеет небольшое распространение в зоне исследования – вдоль русла р. Кура на территории Курского муниципального района. Худший показатель NDVI имеют поля с озимыми культурами, расположенные на солонцах луговых (0.27) и солончаках луговых (0.46). Данные типы почв распространены на территории Левокумского и Нефтекумского муниципальных районов. Также должен учитываться средний размер поля, заметно влияющий на значение NDVI, как, например, на солонцах луговых, где сочетаются как неблагоприятные почвенные условия, так и укрупненные размеры полей. При этом выборка полей, расположенных на солонцах луговых, ограничена всего двумя объектами, поэтому их можно исключить из анализа.

Для большинства типов почв отклонение в большую или меньшую сторону от среднемноголетнего весеннего значения NDVI (0.49) не превышает 10%. Наибольшее отклонение в меньшую сторону – значения для полей на солонцах луговых (44.9%).

Для выявления соответствия между экспозицией полей и интенсивностью вегетации озимых культур подсчитано количество полей, занятых озимыми культурами, в соответствии с распределением полей по 8 румбам для большей наглядности и более четкого распределения полей (табл. 4). Как и в табл. 3, площади полей с различной экспозицией представлены по состоянию на 2021 г. для устранения влияния севооборотов.

Преобладают поля с южной экспозицией (135°–225°), они составляют почти 90% от общей площади полей и имеют самые высокие показатели NDVI за весенний период. Поля с северной экспозицией (315°–345°) в зоне исследования отсутствуют, а также наименьшим количеством объектов представлены объекты с экспозицией западо-северо-запад (270°–315°), что связано с общим юго-восточным уклоном поверхности Терско-Кумской низменности. В связи с недостаточным объемом выборки высокие показатели NDVI для полей с западо-северо-западной экспозицией, располагающихся вдоль русла р. Кура и вблизи крупных оврагов, рассматривать в сравнении не имеет смысла.

Несмотря на проявившуюся закономерность между значением NDVI и экспозицией, при преобладающей крутизне поверхности до 2° нецелесообразно считать ориентацию склонов фактором, значительно влияющим на произрастание озимых культур.

Наименьшую среднюю площадь при наибольших средних значениях NDVI показывают поля, располагающиеся на пойменных засоленных почвах и на крутых склонах, т.е. вдоль русла р. Кума. В этой области конфигурация полей значительно зависит от рельефа местности.

Отклонение от среднемноголетнего весеннего значения NDVI (0.49) для всех румбов находится в пределах 10%. Совпадение среднего значения NDVI для полей с западо-северо-западной экспозицией со среднемноголетним значением учитывать не следует в связи с недостаточностью выборки.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате работ по картографированию границ полей на востоке Ставропольского края получена векторная маска пахотных земель по состоянию на 2021 г. Полученные данные о распределении озимых культур, вегетации и морфометрических характеристиках для каждого поля за 10 лет (2011–2021 гг.) позволили выявить взаимосвязь между состоянием озимых культур на различных родах почв и экспозицией склонов. Несмотря на малые уклоны поверхности преобладающего количества полей, на полях с южной экспозицией среднемноголетний весенний NDVI озимых культур выше на большинстве типов почв. При этом такое влияние может считаться незначительным. Выявлено, что повышение среднемноголетних сумм осадков приводит к повышению среднего весеннего NDVI озимых культур, в среднем, на 0.01. Наиболее оптимальными для выращивания озимых культур полями на различных родах почв являются поля площадью до 150 га.

Полученные взаимосвязи могут быть использованы при планировании севооборотов и оценке эффективности существующих посевов. Использованная методика требует проверки в других агроклиматических условиях, в том числе, с большим разнообразием крутизны и экспозиции уклонов, а также на других видах культур.