AGRIS - 

2022

Firsov, N.M. | Malitskij, R.B. | Morozov, A.E. | Panin, I.A. | Popov, A.S.

Существует проблема проведения мониторинга состояния лесного фонда, в частности процесса лесовосстановления после рубок и лесных пожаров. Существующие способы мониторинга трудозатраты, имеют высокую стоимость и не всегда дают достаточно высокую эффективность. Это осложняет планирование и правильное назначение лесоводственных мероприятий, что в конечном счёте ведёт к снижению качества лесного фонда. По мнению многих исследователей, развитие космического мониторинга может решить проблему. Данный вид мониторинга является наименее изученным. В данном исследовании, на основании космических снимков и программы Land Viewer предпринята попытка анализа за состоянием насаждений после лесных пожаров в северо-восточной части Ханты-Мансийского автономного округа – Югры (Западно-Сибирский северо-таежный равнинный лесной район). Установлено, что использование программы Land Viewer позволяет определить не только границы и площадь не покрытых лесной растительностью площадей (гари, вырубки и др.), но и осуществлять мониторинг за состоянием древостоев на пройденных лесными пожарами площадях, следить за динамикой лесовосстановления на вырубках и гарях. Особо следует отметить, что выполнение мониторинга с использованием программы Land Viewer, не требует натурных обследований. Последнее особенно важно в труднодоступных малоосвоенных районах. Использование программы Land Viewer для мониторинга состояния древостоев и лесовосстановления обеспечит объективное планирование лесовосстановительных и лесохозяйственных мероприятий. Позволит своевременно обнаруживать очаги усыхания древостоев и планировать мероприятия по улучшению санитарного состояния. Данные о видовом составе формирующихся молодняков позволяют дать объективную оценку площади лесного фонда, установить необходимость проведения мероприятий по лесовосстановлению и уходу за лесом. Отмечается экономическая эффективность широкого использования программы Land Viewer для мониторинга в лесном хозяйстве. | There is a problem of monitoring the state of forest resource, in particular the process of reforestation after logging and forest fires. The existing monitoring methods are labour-consuming, have a high cost, and do not always give a sufficiently high efficiency. This complicates the planning and proper appointment of forestry activities, which ultimately leads to a decrease in the quality of the forest resource. In the many researchers' opinion, the development of space monitoring can solve the problem. This type of monitoring is the least studied. In this study, on the base of the satellite images and the Land Viewer program, an attempt was made to analyze the state of plantings after forest fires in the northeastern part of the Khanty-Mansiisk autonomous district Jugra (West Siberian North taiga plain forest district). It has been established that the use the Land Viewer program makes possible to establish not only the boundaries and area of lands not covered by with forest vegetation (burned forests, logged areas, etc.) but also to monitor the condition of stands on the areas covered by forest fires, to observe the dynamics of reforestation in logged areas and burned areas. It should especially be noted that monitoring using the Land Viewer program doesn't require on-site survey. The latter is especially important in remote and sparsely populated areas. The Land Viewer program used for monitoring the condition of forest stands and reforestation will ensure objective planning of reforestation and forest management. It will allow timely detection of drying foci of stands and plan measures to improve the sanitary condition. Data on the species composition of young stands being formed make it possible to give an objective assessment of the forest resource area, to establish the need for reforestation and forest care activities. The economic efficiency of the widespread use of the Land Viewer program for monitoring in forestry is noted.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2019

Minaev, N.V., Russian State Agrarian Univ., Moscow

The identification of factor and indicational features, which are characterized by the high informativity and field of view in relation to the soil cover organization, plays a very important role in the soil mapping. Such characteristics are more common for Unmanned Aerial Vehicles (UAV), which include spectrazonal imagery and digital elevation model (DEM) with ultrahigh spatial resolution, necessary for obtaining fine and large scale images. However, the agrogenic micro- and nanotopography is considered as a noise during the studies of the soil cover topographic differentiation under the conditions of plowland, as the genetic soil properties correlate with natural micro- and mesotopography. A filtration algorithm for the land surface roughness, which is not related to the spatial organization of the objective soil properties, is suggested in the paper. The stages of linear dimension identification for self-similar structures of the glacial and agrogenic topography based on two-dimensional Fourier decomposition are demonstrated using the example of a field topography digital model for the area of 125 hectares. Filtering in the frequency domain allowed restoring the natural field topography and substantiating the effective resolution of the DEM and the size of the area to calculate local morphometric specificities of the topography for digital soil mapping. | В задачах почвенной картографии важную роль играет выявление факторно-индикационных характеристик, обладающих высокой информативностью и обзорностью относительно организации почвенного покрова. В детальном и крупном масштабах этими свойствами обладают материалы съемки с беспилотных летательных аппаратов, включающие спектрозональные изображения и цифровую модель высот местности сверхвысокого пространственного разрешения. Однако в условиях пашни агрогенный нано- и микрорельеф выступает в качестве шума при изучении топографической дифференциации почвенного покрова, поскольку генетические свойства почв связаны с микро- и мезорельефом естественного происхождения. Предлагается алгоритм фильтрации неровностей земной поверхности, не связанных с пространственной организацией целевых почвенных свойств. На примере цифровой модели рельефа поля площадью 125 га (Владимирское ополье) демонстрируются этапы идентификации линейных размеров структур рельефа гляциального и агрогенного происхождения на основе двухмерного разложения Фурье. Фильтрация в частотной области позволила восстановить естественный рельеф поля и обосновать эффективное разрешение цифровой модели рельефа и размеры окрестности для расчета локальных морфометрических характеристик рельефа в целях цифровой почвенной картографии.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2018

Trubitsyn, V.N. | Belik, M.A., Russian Research and Development Inst. of Information and Feasibility Studies on Engineering Support of Agroindustrial Complex. Novokuban Branch, Krasnodar Region

The study objective is the development of a layout for the monitoring of sunflower crops using an unmanned aerial vehicle (UAV). Monitoring of fields planted with sunflower was carried out in Krasnodar Krai on the validation range by means of aerial photography from an UAV called Phantom 4 produced by DJI. A camcorder was integrated into the UAV and had built-in image stabilization. This allowed to record video with a resolution of 4K, and photography with a resolution of 12 megapixels. Monitoring of sunflower fields was carried out according to a specially developed pattern compiled based on the analysis of the results of preliminary studies. During the spring inspection of sunflower crops, areas damaged by wireworms (bald spots in rows of crops) and with a large amount of weed vegetation were determined, as well as seedling uniformity and seeding quality (5 pcs. per route meter). Taking into account the information obtained, chemical treatment and interrow cultivation of sunflower seedlings were carried out. A delay was observed with the onset of flowering for 10-12 days and hence a long flowering period with the onset of the sunflower blossom phase in one of the experiment variants using the UAV. It was found that before sowing the sunflower seeds were treated with the "Agroverm" agent along with preplanting and two-fold foliar application. This led to a delay in the flowering period of the crop. Three-time treatment with that agent adversely affected the yield (less by 7.5 dt/ha at a base value of 39.1 dt/ha). Thus, agronomists have the opportunity to obtain data on the development of plants promptly and at low cost from planting to harvesting using UAV. The analysis of the results obtained has proved the expediency of monitoring of sunflower crops according to the layout developed, which provides for at least 11 UAV flights during different phenological stages of plant development. | Цель исследований – разработка план-схемы мониторинга посевов подсолнечника с помощью беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Мониторинг полей с посевами подсолнечника проводился в Краснодарском крае на валидационном полигоне с помощью аэрофотосъемки с БПЛА Phantom 4. Видеокамера была интегрирована в БПЛА и имела встроенную стабилизацию изображения. Это позволило проводить видеозапись с разрешением 4К, а фотографирование – с разрешением 12 мегапикселей. Мониторинг полей с посевами подсолнечника осуществлялся по специально разработанной схеме, составленной на основе анализа результатов предварительных исследований. При весеннем обследовании посевов подсолнечника были определены участки, поврежденные проволочником (проплешины в рядах посевов) и с большим количеством сорной растительности, а также однородность всходов и качество посева (5 шт./п.м.). С учетом полученной информации были проведены химическая обработка и междурядная культивация всходов подсолнечника. С наступлением фазы цветения подсолнечника в одном из вариантов опытов с помощью БПЛА была выявлена задержка с началом цветения на 10-12 дней, а, следовательно и затяжной период цветения. Было установлено, что перед посевом семена подсолнечника были обработаны препаратом "Агроверм", с предпосевной и двукратной листовой подкормкой. Это и привело к задержке периода цветения культуры. Трехкратная обработка препаратом негативно повлияла на урожайность (меньше на 7,5 ц/га при базовой 39,1 ц/га). Таким образом, с помощью БПЛА агрономы имеют возможность оперативно и с небольшими затратами получать данные о развитии растений от посева до уборки. Анализ полученных результатов доказал целесообразность проведения мониторинга посевов подсолнечника по разработанному плану-схеме, который предусматривает не менее 11 вылетов БПЛА в различные фенологические фазы развития растений.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2018

Al't, V.V., Russian Academy of Sciences. Siberian Branch, Novosibirsk (Russian Federation). Siberian Federal Scientific Center for Agrobiotechnology | Pestunov, I.A. | Mel'nikov, P.V., Russian Academy of Sciences. Siberian Branch, Novosibirsk (Russian Federation). Institute of Computational Technologies | Elkin, O.V., Russian Academy of Sciences. Siberian Branch, Novosibirsk (Russian Federation). Siberian Federal Scientific Center for Agrobiotechnology

There is proposed a method of automated data processing allowing to detect weeds and assess crop sprouts quality and quantity based on RGB images obtained by unmanned aerial vehicles (UAVs). The process consists of four main stages: 1) vegetation map generation with the use of modified Triangular Greenness Index (TGI); the index is defined as the area of a triangle formed by 3 points on a spectral curve with wavelengths of 480, 550 and 670 nm and estimates leaf chlorophyll content based on RGB images; 2) determination of the position of crop rows and spaces between rows based on the vegetation map; 3) detection of weeds and generation of an appropriate weed map; 4) division of crop rows into non-intersecting fragments and calculating vegetation density in each (the ratio of vegetation area to the total fragment area). By changing the empirically determined parameters of map thresholds of fragment density, one can obtain a map that describes quality of crop sprouts. Unlike existing methods, the proposed scheme does not require presence of infrared data and can be applied to usual RGB images with the use of wide-spread types of UAVs. The method was tested on RGB images of flax and sunflower sprouts captured with SONY ILCE-6000 camera in June, 2017 in Altai Territory. The images were taken at the height of 150 m, spatial resolution was 1.5 cm/pixel. The size of each image was 6000х4000 pixels. Test results confirmed high efficiency of the proposed method. | Предложен автоматизированный метод обработки данных, позволяющий по RGB-изображениям, полученным с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), обнаруживать сорняки и получать количественную и качественную оценку всходов с.-х. культур. Процесс обработки включает 4 этапа: 1) построение карты растительности с использованием модифицированного треугольного индекса TGI, значение индекса TGI (Triangular Greenness Index) определяется как площадь треугольника, образованного точками на спектральной кривой с длинами волн 480, 550 и 670 нм, позволяющего оценивать количество хлорофилла в листьях по данным RGB-изображений; 2) определение положения рядов посадок и междурядий на основе построенной карты растительности; 3) обнаружение сорняков и построение соответствующей картосхемы; 4) разбиение рядов посадок на непересекающиеся фрагменты и подсчет в каждом из них значения плотности растительности (отношения площади, занятой растительностью, к общей площади фрагмента). Задавая найденные эмпирически пороговые значения для карты плотностей фрагментов, можно получить картосхему, характеризующую качество всходов. В отличие от известных методов предлагаемый подход не использует данные в инфракрасном диапазоне и может быть применен для работы с обычными RGB-изображениями в связке с распространенными типами БПЛА. Метод был протестирован на RGB-изображениях всходов льна и подсолнечника, полученных с помощью камеры SONY ILCE-6000 в июне 2017 г. в Алтайском крае. Изображения сняты с высоты 150 м, пространственное разрешение – 1.5 см/пиксель. Размер каждого изображения составлял 6000х4000 пикселей. Результаты тестирования подтвердили высокую эффективность предлагаемого метода.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2017

Gorokhova, I.N. | Pankova, E.I. | Shishkonakova, E.A., The V.V. Dokuchaev Soil Science Inst., Moscow

The experience of space images use for creation of land use map for the terriotory of the Svetloyar irrigation system and neighboring households is considered. The investigation territory is located in the north-west area on the right bank part of Kaspian lowland (Volgograd region). The land use map reflects the actual conditions of the object and contains the information about the fields under different crops and mixed-age laylands. In order to determine the mixed age layland, the field data were used, which allowed us to reveal the vegetation composition, which varies due to the age of layland. Space images also reflect this specificity. The deciphering signs of the mixed age layland obtained from the space images are interpolated on the whole surveyed area. The creation of land use map is a necessary stage of soil-saline map creation. The complex analysis of data obtained on the basis of space images, recognaissance operations and field works, meliorative cadasters, land use map allowed to assess the actual conditions in the investigation region. The following was also revealed: at the present (in 2015) slightly more than 50% of irrigated lands are used, 86% of them are occupied by winter wheat, and the rest of the area is under the forage grasses (32%) and vegetable crops (10%). The other part of lands (48.3%) is presented by mixed age laylands. During the crop cultivation preirrigation and drop irrigation was used. As a result the ground water level decreased below the 5 m almost everywhere. | Рассмотрен опыт использования космических снимков для создания карты землепользования территории Светлоярской оросительной системы и прилегающих к ней хозяйств, расположенных в северо-западной правобережной части Прикаспийской низменности (Волгоградская обл.). Карта землепользования отражает современную обстановку и содержит информацию о полях с различными с.-х. культурами и разновозрастной залежью. Для определения разновозрастной залежи использовали полевые материалы, которые позволили выявить состав растительности, варьирующий в зависимости от возраста залежи, что нашло отражение на снимках. Полученные по космическим снимкам дешифровочные признаки разновозрастной залежи интерполированы на всю обследуемую площадь. Создание карты землепользования является необходимым этапом составления почвенно-солевой карты. Комплексный анализ данных, полученных на основе космических снимков, рекогносцировочных и полевых работ, мелиоративных кадастров, карты землепользования позволил оценить современную обстановку в районе исследования и констатировать следующее: в настоящее время (на 2015 г.) используется чуть более 50% орошаемых земель, из них 86% заняты озимой пшеницей, оставшиеся площади приходятся на кормовые травы (32%) и овощные культуры (10%); остальная часть земель (48,3%) представляет собой разновозрастную залежь. При возделывании с.-х. культур используют преимущественно влагозарядковые поливы и капельное орошение, в результате практически повсеместно уровень грунтовых вод опустился ниже 5 м.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2014

Arkhipov, V.I. | Chernikhovskij, D.M., Federal State Unitarian Enterprise Roslesinforg, Moscow

Разработана технология стереоскопического дешифрирования лесов "От съемки – к проекту", в которой используются следующие программно-аппаратные средства: фотограмметрический комплекс VisionMap A3, цифровая фотограмметрическая система Photomod, программный комплекс "ЕСАУЛ", ГИС ArcGIS, специальные аппаратные средства для стереодешифрирования. Основное отличие от традиционной технологии – использование материалов дистанционного зондирования. Технология была опробована на модельной территории площадью 1040 га в Ленинградской обл.. Результаты сравнения дешифровочной и перечислительной (контрольной) таксации демонстрируют, что ошибки определения основных таксационных показателей древостоев дешифровочным способом не превышают нормативно допустимые. Преимущества практического применения данной технологии - работа с высокоинформативными материалами аэросъемки (разрешение на местности до 15 см); – совмещение процессов контурного дешифрирования и векторизации границ выделов; выполнение работ по визуальному (ручному) лесному стереодешифрированию на высоком техническом уровне с применением интерактивных методов; интеграция полученных результатов в геоинформационные базы данных лесоустройства; высокая сезонная производительность и приемлемая точность. Таксация лесов дешифровочным способом представляет собой сложный психофизиологический процесс и требует специальной подготовки и высокой квалификации исполнителей. Необходимо формировать систему подготовки специалистов-дешифровщиков,для чего разработаны и подготовлены учебные программы и учебно-методические пособия по дистанционным методам в лесном хозяйстве. | The technology of forest inventory by interpretation method, named "From survey – to project", was developed. The following instruments are used in the method: VisionMap A3 photogrammetric complex, Photomod digital photogrammetric system, "ESAUL" program, ArcGIS SFI, special hardware for stereo visualization. The main difference from traditional technology is the use of remote sensing materials. The technology was tested in the model territory of 1040 hectares in Leningrad region. Comparison results of interpretation method and enumeration (control) method demonstrated that errors of determination of main forest inventory characteristics do not exceed the norms. The advantages of practical use of the technology are - work with high-informative materials of aerial photograph (permission to districts of 15 cm); having a combination of processes of planimetric decoding and vectorization of compartment borders; work on a visual (manual) forest stereo decoding at a high technological level with application of interactive methods; integration of obtained results into geoinformation databases of forest management; high seasonal productivity and the acceptable accuracy. The forest inventory by interpretation method is a complex psychophysiological process and it requires special training and specialists with high qualification. It is necessary to form system for training forest inventory specialists. Curriculums and training manuals for this were designed and prepared.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2013

Rulev, A.S., Russian Academy of Agricultural Sciences, Moscow

The study of erosion degradation and spatial distribution of degraded land is necessary for the identification and classification of erosion processes in agrolandscapes. To solve such a problem is effective is geo-information analysis of digital landscape model with use of space photos. In the analysis the fields' contours, the contours of forest plantations, the contours of pasture are highlighted. The use of actual space photo as a basis for creating space maps of agrolandscape makes it possible to identify the current state of the landscape of erosion by the projective cover of herbaceous vegetation and conservation of forest plantations. In this interpretive signs are: the contours, structure and color. The level of soil erosion on the space photos is determined by the change of photo fototon of considered landscape area. The criterion for determining the erosion of arable land degradation by space (kэп) the ratio of the mid-tone images in the loop with not washed out soil (Fнср) and the average tone in isolated counters (Fkср): kэп= Fнср/ Fkср. If the value kэп – 1-0.85 level of degradation "Norma", 0.84-0.70 - "Risk" 0.69-0.65 - "Crisis" of less than 0.65 - "Disaster" is accepted. GIS analysis of agricultural landscapes, including the creation of GIS environment thematic layers – space maps with dedicated erosion degradation counters, provides visualization of available information on the status of agrolandscapes, identifying areas of degradation to establish their precise location and characteristics, and the application of space-time approach it can also evaluate the speed and direction of the degradation processes. | Исследование эрозионной деградации и пространственного распределения деградированных участков необходимо для выявления и классификации эрозионных процессов в агролесоландшафтах. Для решения такой задачи эффективным является геоинформационный анализ цифровой модели ландшафта с использованием космоснимков. При анализе выделяются контуры полей, контуры лесных насаждений, контуры пастбищ. Использование актуального космоснимка как основы для создания космокарты агролесоландшафта, дает возможность выявить современное состояние такого ландшафта по смытости, проективному покрытию травянистой растительностью и сохранности лесных насаждений. При этом дешифровочными признаками являются: контуры, структура и цвет. Уровень смытости почв по космоснимкам определяется по изменению фототона изображения рассматриваемого участка ландшафта. Критерием для определения эрозионной деградации пашни по космоснимку (kэп), выбрано отношение среднего тона изображения в контуре с несмытой почвой (Fнср), к среднему тону в выделенных контурах (Fkср): kэп= Fнср/ Fkср. При значении kэп – 1-0,85 принимается уровень деградации "Норма", 0,84-0,70 – "Риск", 0,69-0,65 – "Кризис", менее 0,65 – "Бедствие". Геоинформационный анализ агроландшафтов, в том числе создание в среде ГИС тематических слоев - космокарт с выделенными контурами эрозионной деградации, обеспечивает визуализацию имеющейся информации о состоянии агролесоландшафтов, выявление очагов деградации с установлением их точного расположения и характеристик, а при применении пространственно-временного подхода еще и оценку скорости и направленности деградационных процессов.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation