Авторы
Веретехина Светлана Валерьевна
кандидат экономических наук, доцент кафедры Автоматизированные системы управления
Россия, Институт комплексной безопасности и специального приборостроения, Московский технологический университет
Veretehinas@mail.ru
Новикова Валерия Александровна
студентка 4 курса кафедры Информационная безопасность
Россия, Московский технологический университет
novvaleria@mail.ru
Веретехин Владислав Вадимович
Инженер I категории, Научно-тематического центра-3
Россия, Научно-исследовательский институт дальней радиосвязи
undergivenu@mail.ru
Телепченкова Наталия Владимировна
кандидат экономических наук
Россия, Российский государственный социальный университет
natalieww@yandex.ru
Аннотация
Описаны последние изменения в российском законодательстве в части использования данных дистанционного зондирования Земли. Рассмотрены современные информационные технологии постоянного мониторинга состояния сельскохозяйственных посевов. На примере программного обеспечения «Геоаналитика. Агро» рассмотрен анализ состояния посевов. Описано использование космических технологий в сельском хозяйстве. Доказано, что использование данных дистанционного зондирования (ДДЗ) со спутника Sentinel 1 и радиолокационных снимков способствует усилению информационной поддержки принятия решений в части управления состоянием полей. Доказано, что использование геоинформационных технологий в сельском хозяйстве обеспечивает точность определения схожих по структуре и внешнему виду сельскохозяйственных культур, а также способствуют проведению дополнительного анализа состояний растительности на мультивременных композитах при различной поляризации. Доказано, что использование геоинформационных технологий в различных сферах хозяйствования способствует повышению эффективности управленческих решений в бизнесе и государственном управлении.
Ключевые слова
геоинформационные технологии, космические технологии в сельском хозяйстве, эффективность управленческих решений.
Категории статьи:
Читайте также
Статья также доступна (this article also available):
Рекомендуемая ссылка
Изменения в законодательстве об использовании космических съемок Земли из космоса (Постановление Правительства РФ № 1254 «О внесении изменений в «Положение о получении и предоставлении геопространственной информации (№ 326 от 28 мая 2007г.») позволили публично использовать данные дистанционного зондирования в различных сферах хозяйствования. Постановлением Правительства РФ № 1390 «О публичном использовании данных дистанционного зондирования Земли из космоса, получаемых с зарубежных космических аппаратов и российских космических аппаратов гражданского назначения» разрешено использование данных дистанционного зондирования (ДДЗ) в соответствии с законодательством РФ. Данное Постановление снимает все ограничения на использование и опубликование ДДЗ Земли. Такое изменение в законодательстве позволяет использовать космические данные свободно, они не являются секретными или документами для служебного пользования (ДСП), поэтому на законодательном уровне могут использоваться для различного назначения. С появлением свободно доступных данных ДЗЗ и лицензионного программного обеспечения с открытым исходным кодом появляются уникальные возможности. Одной из востребованных возможностей является всепогодный мониторинг сельскохозяйственной деятельности.
Основной проблемой человечества является необходимость постоянного повышения количества сельскохозяйственных культур на душу населения. Для того, чтобы повысить урожайность сельскохозяйственных культур требуется применение технологий, включающих постоянный мониторинг состояния посевов. Для управления полями и повышения общей эффективности агропроизводства требуется применение космических технологий в сельском хозяйстве. Для проведения анализа состояний сельхозкультур на посевных площадях целесообразно применение специализированного программного обеспечения (ПО). На примере ПО «Геоаналитика. Агро» рассмотрим основные преимущества использования программного обеспечения для проведения анализа состояний посевов. Программное обеспечение «Геоаналитика. Агро5» — облачный геоинформационный веб-сервис, предназначенный для информационного сопровождения состояния сельхоз культур и принятия управленческих решений в области сельского хозяйства. Основными преимуществами использования программного обеспечения «Геоаналитика. Агро» для мониторинга состояния сельскохозяйственных культур, является:
Дополнительно, технологии информационной поддержки принятия решений в области сельского хозяйства обеспечивают:
На современном этапе развития общества более востребованным является интеллектуальный анализ данных, который включает в себя анализ агроэкологических условий произрастания сельхоз культур, дистанционного мониторинга состояния сельхозугодий, продуктивность произрастающей растительности. Исходными данными для интеллектуального анализа являются:
Удобным инструментом отображения исходных данных для интеллектуального анализа является предоставление пользователю результатов интеллектуального анализа в картографической, графической и отчетной (буквенно-цифровой) форме [8]. Интенсивность развития бизнеса в области сельского хозяйства связана с высокой производительностью произрастания растительности, а именно с оценкой состояния посевов с точностью на 1 кв. сантиметр. Большая часть почв земной поверхности не является плодородной. Повышение продуктивности сельскохозяйственных земель зависит в основном от трех составляющих:
Для повышения производительности произрастания сельскохозяйственных культур, особенно на малых площади сельхозугодий, требуется производить детализацию состояния сельскохозяйственной растительности по следующим параметрам:
Повышение производительности произрастания сельскохозяйственных культур требует применения современных технологий управления полями, а именно:
Использование космических технологий в сельским хозяйстве, предполагает использование данных дистанционного зондирования (ДДЗ) со спутника Sentinel 1. Спутник разработан компанией “Thales Alenia Space”. На борту космических аппаратов “Sentinel 1” установлена радиолокационная аппаратура с синтезированной апертурой C-SAR (разработка компании “Astrium”), которая обеспечивает всепогодную, а также круглосуточную поставку космических снимков. Съемка выполняется в С-диапазоне (длина волны 6 см). Скорость передачи данных на наземный сегмент – 300 Мбит/с.
Рисунок 1. Фотография спутника Sentinel 1, схема режимов съемки, таблица соответствия режимов съемки полосе обзора, пространственному разрешению в продольном и азимутальном направлениях, и поляризации.
Пример расшифровки режима съемки Interferometric Wide Swath Mode и данных таблицы соответствия режимов съемки полосе обзора, пространственному разрешению в продольном и азимутальном направлениях, и поляризации при пространственном разрешение 20*5 м (в продольном и азимутальном направлении)
Наличие и использование радиолокационных снимков в интересах сельского хозяйства способствует усилению информационной поддержки принятия решений в части управления полями. Свободно распространяемые радарные данные ДЗЗ со спутника Sentinel 1 могут быть полезными для сельского хозяйства т.к. способствуют определению состава посевов сельскохозяйственных культур и космическому радиолокационному мониторингу состояния посевов сельскохозяйственных культур. Интерактивное представление технических данных (радиолокационных снимков, данных дистанционного зондирования, разверток изображений, радарных снимков, спектральных составляющих, мультивременных композитах и т.д.) в общей базе данных технической документации актуализирует информацию. «Наличие ссылок и взаимосвязей между техническими данными обеспечивает надежность и валидность информации6» — таким образом, доказана эффективность объединения различных технических данных в общей базе данных интерактивной документации, материалы исследований представлены в диссертации С.В. Веретехиной [3]. Исследования возможности использования радарных снимков Sentinel 1 для решения задач сельского хозяйства представлены в работах руководителя отдела тематической обработки данных ДЗЗ компании «Совзонд» Мышлякова С. Г7. По данным исследований компании «Совзонд» использование радарных снимков Sentinel 1 имеет свои преимущества и недостатки, а именно:
Таблица 1. Преимущества и недостатки использования радарных снимков Sentinel 1 для решения задач сельского хозяйства
№ п/п | Преимущества использования радарных снимков Sentinel 1 | Недостатки использования радарных снимков Sentinel 1 |
1 | Независимость от погодных условий | Сложность обработки |
2 | Независимость от освещенности | Сложность тематической интерпретации |
3 | Чувствительность к биофизическим (влажность, биомасса) и структурно- геометрическим особенностям почвенно-растительного покрова | Зашумленность данных |
4 | Влияние рельефа | |
5 | Негативное влияние шероховатости поверхности |
При наличии, как недостатков, так и преимуществ, использования радарных снимков Sentinel 1 для решения задач сельского хозяйства требуется отметить современный подход использования радиолокационных данных для задач сельского хозяйства. Современные методики обработки радарных снимков Sentinel 1 позволяют решить основную проблему: провести точный анализ сельскохозяйственной растительности, т.е. по данным отраженного радиосигнала различать пшеницу, рожь, ячмень и др. схожим по структуре и внешнему виду растений. Схожесть по внешнему виду перечисленных культур можно увидеть на рисунке 2.
Рисунок 2. Фотография схожих по структуре и внешнему виду сельхоз культур (пшеницы, ржи, ячменя)
С целью проведения точного определения схожих по структуре и внешнему виду сельскохозяйственных культур компания «Совзонд» предлагает технические решения, а именно:
Обобщенные выводы включают:
где,
NIR — отражение в ближней инфракрасной области спектра
RED — отражение в красной области спектра
Расчет NDVI базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от прочих факторов) участках спектральной кривой отражения сосудистых растений. В красной области спектра (0,6-0,7 мкм) лежит максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом высших сосудистых растений, а в инфракрасной области (0,7-1,0 мкм) находится область максимального отражения клеточных структур листа. То есть высокая фотосинтетическая активность (связанная, как правило, с густой растительностью) ведет к меньшему отражению в красной области спектра и большему в инфракрасной. Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять и анализировать растительные от прочих природных объектов. Использование же не простого отношения, а нормализованной разности между минимумом и максимумом отражений увеличивает точность измерения, позволяет уменьшить влияние таких явлений как различия в освещенности снимка, облачности, дымки, поглощение радиации атмосферой и пр.
Рисунок 3. Участки характеристической кривой отражения растительности (усредненной), используемые для расчета NDVI c помощью данных MODIS
NDVI может быть рассчитан на основе любых снимков высокого, среднего или низкого разрешения, имеющим спектральные каналы в красном (0,55-0,75 мкм) и инфракрасном диапазоне (0,75-1,0 мкм). Алгоритм расчета NDVI встроен практически во все распространенные пакеты программного обеспечения, связанные с обработкой данных дистанционного зондирования (Arc View Image Analysis, ERDAS Imagine, ENVI, Ermapper, Scanex MODIS Processor, ScanView и др.).
В результате полученных данные со спутника Sentinel 1(ESA) при уровне обработки GRD, режимы поляризации VV и VH, периоде наблюдений за 2015 год, территория наблюдений – Новониколаевский район Волгоградской области10.
Рисунок 4. Интенсивность сигнала в поляризации VV и VH
Для определения состояния схожих по структуре и внешнему виду сельхоз культур (пшеницы, ржи, ячменя) требуется проведение дополнительной обработки снимков в программном обеспечении. После обработки в программном обеспечении отображение сельскохозяйственных культур на мультивременных композитах при различной поляризации представлены на рисунке 5.
Поляризация VV:
R – 30.05.2015 G – 18.05.2015 B – 06.05.2015 |
Поляризация VH:
R – 29.07.2015 G – 23.06.2015 |
Рисунок 5. Отображение сельскохозяйственных культур на мультивременных композитах при различных поляризациях
Из рисунка 5 видно, что занимаемые сельхозугодия засеяны озимой пшеницей, ячменем, подсолнечником, донником, льном масленичным, сорго, часть земель оставлены под пар. По интенсивности цвета отображения сельскохозяйственных культур на мультивременных композитах, можно увидеть, как в период с мая по июль месяцы меняется вегетация11 растительности.
Описанная выше технология постоянного мониторинга состояния посевов даёт возможность ведения более эффективного бизнеса за счет:
Обеспечение общества объективной информацией о состоянии окружающего мира способствует улучшению качества жизни людей, повышению эффективности управленческих решений в бизнесе и государственном управлении [1]. Ведущим российским интегратором в области геоинформационных технологий и космического мониторинга является российская компания «СОВЗОНД».
___________
1 Международный GIS-Forum- http://www.gisforum.ru/ru/#program
2 Экзогенные процессы — физические и химические процессы, происходящие на земной поверхности или в самых верхних слоях земной коры под воздействием воды и воздуха, снега и льда, солнечного излучения или в результате деятельности живых организмов.
3 Антропогенные факторы — результат деятельности человека, приводящий к изменению среды обитания.
4 Единое информационное пространство геоданных – геоинформационная платформа на аппаратно-программных мощностях ОАО «Ростелеком», предназначенная для создание отраслевых сервисов для мониторинга деятельности в сельском хозяйстве, лесном комплексе, недропользовании, экологии и т.д.
5 «Геоаналитика. Агро[5]» — сервис компании «Совзонд», обеспечивающий комплексное предоставление информации, предназначенный для поддержки принятия решений в аграрном секторе на различных уровнях. управления и бизнес-администрирования (отдельные поля, сельскохозяйственные предприятия, муниципальные образования и субъекты РФ),
6 Валидность — основные параметры определения качества информации, полученной в результате проведения эмпирического исследования. Под надежностью подразумевается определенная гарантия, что полученный результат правильно отражает изучаемую действительность. Валидностью (обоснованностью) информации называется подтверждение (доказательство), что исследовались (измерялись) именно те явления, которые предполагалось исследовать.
7 Компания «Совзонд» е-mail: sovzond@sovzond.ru. www.sovzond.
8 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) — нормализованный относительный индекс растительности — простой количественный показатель количества фотосинтетически активной биомассы (обычно называемый вегетационным индексом). Один из самых распространенных и используемых индексов для решения задач, использующих количественные оценки растительного покрова. http://gis-lab.info/qa/ndvi.html
9 Снимки высокого пространственного разрешения, получаемые со спутников RapidEye, являются ценным источником детальной информации о выращиваемых сельскохозяйственных культурах.
10 Данные о севооборотах за 2015 год предоставлены Владимиром Сальниковым (ООО «Волгогелиопром») -Международный GIS-Forum- http://www.gisforum.ru/ru/#program
11 Вегетация — период времени, когда растение начинает свой рост и развитие, и заканчивает созреванием и сбором урожая.
Библиографический список