AGRIS - S

Source des données par pays

2023

Shigimaga, V.A. | Fajzullin, R.A. | Osokina, A.S.

There is given the substantiation of the main parameters of an unmanned automated herd monitoring system on a pasture by automating the measurement of current physiological indicators of animals to improve the efficiency and rate of supervision over them in free grazing conditions. The studies were based on the theory of radio communication about the propagation of radio waves, and also there was used a graphoanalytic method for calculating the parameters of component elements as parts of an unmanned system for automated monitoring of animals on pasture. The DJI Phantom 4 Advanced quadcopter was used to measure the flight time of an unmanned aerial vehicle (UAV) over the real pasture. An experimental field with an area of 200 hectares, located in the Kharkov region, was used as a pasture. The research was carried out in summer of 2021. According to the results of well-known studies of the processes, methods, and facilities of monitoring the physiological state of animals on pasture, it has been established that the advanced facilities including air-launch vehicles should be used for remote monitoring. Among them are helicopter-type UAVs, as well as elements of the radio telemetry system (RTM), individual tags and sensors of the physiological parameters of the animal. At the same time, an unmanned automated monitoring system in combination with RTM elements is able to provide the transmission of physiological data from any sensors located on the animal's body or inside it. The data are transmitted to the main reading sites for processing on a PC and giving recommendations to specialists (veterinarians, zootechnicians, etc.). The power of the relay equipment on board the UAV is calculated to be at least 60 mW and the communication range with the animal transponder of not more than 800 m. The main parameters of the UAV flight over a pasture of 200 ha have been experimentally established: the height is 20 m, the speed is 8.7 km/h, the time is 27.5 min, and the work load is 350 g. | Приведено обоснование основных параметров беспилотной системы автоматизированного мониторинга стада на пастбище за счет автоматизации измерения текущих физиологических показателей животных для повышения эффективности и оперативности надзора за ними в условиях свободного выпаса. Исследования основывались на теории радиосвязи о распространении радиоволн, а также применен графоаналитический метод для расчета параметров элементов в составе беспилотной системы автоматизированного мониторинга животных на пастбище. Для измерения времени полета беспилотного летательного аппарата (БПЛА) над реальным пастбищем был применен квадрокоптер типа DJI Phantom 4 Advanced. В качестве пастбища использовали опытное поле площадью 200 га, находящееся в Харьковской области. Исследования выполнены летом 2021 г. На основе известных исследований процессов, способов и технических средств мониторинга физиологического состояния животных на пастбище установлено, что для дистанционного мониторинга целесообразно применять новейшие технические средства, включая аппараты воздушного базирования. Среди них БПЛА вертолетного типа, а также элементы системы радиотелеметрии (РТМ), индивидуальные бирки и датчики физиологических параметров животного. Беспилотная система автоматизированного мониторинга в сочетании с элементами РТМ сможет обеспечить передачу физиологических данных с любых датчиков, находящихся на теле животного или внутри него. Данные передаются на основной пункт приема информации с целью обработки на компьютере и выдачи рекомендаций специалистам (ветеринарам, зоотехникам и т.п.). Рассчитаны мощность аппаратуры ретрансляции на борту БПЛА (не менее 60 мВт) и дальность связи с транспондером животного (не более 0,8 км). Экспериментально установлены основные параметры полета БПЛА над пастбищем площадью 200 га: высота 20 м, скорость 8,7 км/ч, время 27,5 мин, полезная нагрузка 350 г.

Afficher plus [+]

Moins [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Karimov, B. | Karimova, G. | Amankulova, N.

Computer processing and analysis of satellite data is an urgent task of the science of remote sensing of the earth. Such processing can range from adjusting the contrast and brightness of the images of an amateur photographer to a group of scientists using neural network classification to determine the types of minerals in a hyperspectral satellite image. This article implements a method of satellite data fusion, which improves the digital image interpretation and image quality for further analysis. For fusion, a multispectral image with a resolution of 30 m Landsat 5 with 6 channels was taken, with three more significant and informative in their composition were used, as well as a panchromatic (monochrome) image with a resolution of 15 m. To evaluate the resolution of the images and the resulting images before and after the image fusion algorithm, image slices along a straight line and intersecting buildings, green mass, roads and industrial areas presented. For testing, test territories taken from Google Earth and the field work results.

Afficher plus [+]

Moins [-]

Publishing center Science and Practice - Russian Federation

2023

Gulyanov, Yu.A. | Polyakov, D.G.

An express evaluation of the development level of field agrocenoses phytomass and agrophysical soil indicators is necessary for rapid technological optimization of the growth conditions for arable crops in order to realize their productive potential, as well as to preserve and reproduce the soil fertility. The research was carried out in 2020–2022 at the experimental field of the Orenburg State Agrarian University. The research objects were the normalized difference vegetation index (NDVI) of agrocenoses of winter and spring wheat (Triticum aestivum L.) or oats (Avena sativa L.) cultivated under minimum tillage technology, and soil agrophysical parameters (hardness, moisture content, density) at the experimental site. NDVI was determined using Earth's remote sensing (ERS) and a hand-held sensor Green Seekеr Handheld Crop Sensor, Model HCS–100. The penetrologger Eijkelkamp 06.15.SA was used to determine the hardness of the soil; the density of the arable soil layer was determined by N.A. Kachinsky drilling method; soil moisture was determined by the thermostatic-weight method. Digital material was processed using the conventional methods of statistical analysis. There has been established the acceptability of modern instrumental methods using portable devices for determining phytometric parameters of crops and agrophysical properties of soils, their ease of use and efficiency. The high convergence between the results of NDVI determination using satellite images and those obtained by ground scanning was confirmed. The dependence of phytometric parameters of oats agrocenosis (according to NDVI) on agrophysical indicators of the soil was revealed. The most pronounced feedback (r = –0.52) was observed between NDVI and the density of the upper soil horizon (5–10 cm), as well as between NDVI and the hardness of the soil layers: 5-10 cm (r = –0.43) and 25–30 cm (r = –0.52) most probably associated with the transition to direct sowing in modern agricultural technologies and the legacy of deep tillage in retrospect, which led to a compacted soil layer in these horizons. | Экспресс-оценка уровня развития фитомассы полевых агроценозов и агрофизических показателей почвы необходима для оперативной технологической оптимизации условий роста полевых культур, реализации их урожайного потенциала, сохранения и воспроизводства плодородия почв. Исследования проводили в 2020–2022 гг. в производственных посевах учебно-опытного поля Оренбургского государственного аграрного университета. Объектом исследований выступали нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI) агроценозов озимой и яровой пшеницы (Triticum aestivum L.), овса посевного (Avena sativa L.), возделываемых по минимальной технологии, и агрофизические параметры (твёрдость, влажность, плотность) почвы экспериментального участка. Определение NDVI проводили по данным дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и ручным сенсором Green Seeker Handheld Crop Sensor, Model HCS - 100. Для определения твёрдости почвы использовали пенетрологгер Eijkelkamp 06.15.SA, плотность пахотного слоя почвы определяли буровым методом по Н. А. Качинскому, влажность почвы – термостатно-весовым методом. При обработке цифрового материала применяли общепринятые методы статистического анализа. Установлена приемлемость современных инструментальных методов определения фитометрических параметров посевов и агрофизических свойств почвы с помощью портативных устройств, их простота и оперативность. Подтверждена высокая сходимость результатов определения NDVI по спутниковым снимкам и полученным в процессе наземного сканирования. Выявлена зависимость фитометрических параметров агроценоза овса (по NDVI) от агрофизических параметров почвы. Отмечена наиболее выраженная обратная связь (r = –0,52) NDVI с плотностью верхнего (5–10 см) почвенного горизонта и твёрдостью слоёв почвы 5–10 см (r = –0,43) и 25–30 см (r = –0,52), наиболее вероятно связанная с переходом на прямой посев в современных агротехнологиях и наследием глубоких обработок в ретроспективе, приведших к уплотнению почвы в этих горизонтах.

Afficher plus [+]

Moins [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Gulyanov, Yu.A.

The steppe regions of Russia are the best developed in agricultural terms. They provide with 57.8% of planted acreage (46975.4 thousand ha on average for 2000-2021), more than 60.0% (60107.8 thousand t) of gross yield of cereal and leguminous crops, which forms the basis of the country's food security. With the increasing anthropogenic degradation of natural agricultural landscapes, there is a need to optimize land use and ecologize agriculture in the region. The object of the study was the data of Earth's remote sensing (ERS) and spatial heterogeneities of phytomass of field crops in agrocenoses of steppe regions of Russia. The data on the planting acreage and outputs of cereals and leguminous crops in these regions for 2000-2021 have been studied. The causes of the occurrence are systematized and the degree of influence of the spatial heterogeneity of phytomass on the realization of the bioclimatic potential of field crops is estimated. The experience of using satellite monitoring data to identify the plant heterogeneity of field agrocenoses is summarized, the results of its reliability in the field are presented and the prospects for using ERS to control the development of field crops are evaluated. The low degree of sustainability of agriculture and the lack of guarantees of food security in the case of decommissioning of developed and unstable agricultural lands have been revealed. In order to stabilize and preserve the production of plant raw materials, increase the yield capacity of field crops on the lands remaining in cultivation, it is necessary to introduce knowledge-intensive agricultural technologies more widely, including those based on ERS data. | Степные регионы России наиболее хорошо освоены в сельскохозяйственном отношении. Они обеспечивают 57,8% посевных площадей (46975,4 тыс. га в среднем за 2000-2021 гг.), более 60,0% (60107,8 тыс. т) валового урожая зерновых и зернобобовых культур и составляющего основу продовольственной безопасности страны. При нарастающей антропогенной деградации природных агроландшафтов возникает потребность в оптимизации использования земель и экологизации земледелия в регионе. Объектом исследования служили данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и пространственная неоднородности фитомассы полевых культур в агроценозах степных регионов России. Изучены сведения о площадях посевов и объемах производства зерновых и зернобобовых культур в этих регионах за 2000-2021 гг. Систематизированы причины возникновения и оценена степень влияния пространственной неоднородности фитомассы на реализацию биоклиматического потенциала полевых культур. Обобщён опыт использования данных спутникового мониторинга для выявления растительной неоднородности полевых агроценозов, представлены результаты его достоверности в полевых условиях и оценены перспективы использования данных ДЗЗ для управления развитием полевых культур. Выявлены низкая степень устойчивости земледелия и отсутствие гарантий продовольственной безопасности в случае выведения из оборота выработанных и неустойчивых с.-х. угодий. С целью стабилизации и сохранения объёмов производства растительного сырья, повышения продуктивности полевых культур на остающихся в обработке землях необходимо шире внедрять наукоемкие агротехнологии, в том числе основанные на данных ДЗЗ.

Afficher plus [+]

Moins [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Stepanov, A.S. | Dubrovin, K.N.

The research aimed to build models of the vegetation development for soybean crops cultivated in the Far East based on data from remote sensing of the Earth from space. To achieve this goal, we considered optical and radar images obtained from the Sentinel-1, Sentinel-2 satellites, as well as the MODIS spectroradiometer for arable lands of the Khabarovsk Territory (Khabarovsk District) and the Amur Region (Arkharinsk, Ivanovsky and Oktyabrsky Districts) in 2021. For individual fields with soybean, pixel by pixel, time series of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Dual polarimetric Radar Vegetation Index (DpRVI) were formed (from April to October 2021), and their characteristics were assessed depending on the fields' geographic location. Soybean NDVI seasonal time series fitting study was performed using Fourier transform, double logistic function, Gaussian function, double Gaussian function and double sine function. The average approximation error ranged from 7 to 15%, depending on the type of function. The average values of extremes and the average statistical day of the onset of the maximum of the approximated time series were calculated. The seasonal patterns of NDVI and DpRVI for soybeans were similar in different regions of the southern part of the Far East. At the same time, they differ significantly from the seasonal patterns of other agricultural crops in the macroregion. The generated time series can be used to identify, clarify the boundaries of individual fields, control the soybean crop rotation. To approximate the NDVI seasonal variation curves, the best results were obtained by using the Fourier transform and the double logistic function, the error was 6.99 and 7.61%, respectively. | Исследования проводили с целью построения моделей вегетационного развития сои на Дальнем Востоке на основе данных дистанционного зондирования Земли из космоса. Для достижения поставленной цели рассматривали оптические и радарные изображения, полученные со спутников Sentinel-1, Sentinel-2, а также спектрорадиометра MODIS для пахотных земель Хабаровского края (Хабаровский район) и Амурской области (Архаринский, Ивановский и Октябрьский районы) в 2021 г. Для отдельных полей с соей, попиксельно, были сформированы временные ряды Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) и Dual polarimetric Radar Vegetation Index (DpRVI) (в период с апреля по октябрь 2021 г.), а также проведена оценка их характеристик в зависимости от географического расположения полей. Исследование по аппроксимации временных рядов сезонного хода NDVI для сои проводили с использованием преобразования Фурье, двойной логистической функции, функции Гаусса, двойной функции Гаусса и двойной синусоидальной функции. Средняя ошибка аппроксимации находилась в диапазоне от 7 до 15% в зависимости от типа функции. Рассчитывали средние значения экстремумов и среднестатистический день наступления максимума аппроксимированных временных рядов. Графики сезонного хода NDVI и DpRVI для сои были схожими в разных районах южной части Дальнего Востока. При этом они существенно отличаются от графиков сезонного хода прочих сельхозкультур макрорегиона. Сформированные временные ряды могут быть использованы для идентификации, уточнения границ отдельных полей, контролирования севооборота сои. Для аппроксимации кривых сезонного хода NDVI наилучшие результаты обеспечило использование преобразования Фурье и двойной логистической функции – ошибка составила соответственно 6,99 и 7,61%.

Afficher plus [+]

Moins [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2022

С.А. Зотов | Е.В. Дмитриев | П.Г. Мельник | Т.В. Кондранин

Рассматривается задача повышения информативности тематической обработки мультиспектральных изображений среднего (10–30 м) и высокого (1–4 м) пространственного разрешения, получаемых зарубежными и отечественными спутниковыми системами дистанционного зондирования Земли, за счет привлечения дополнительной текстурной информации с панхроматических спутниковых изображений сверхвысокого пространственного разрешения (≲(1–0,4) м). Объектом исследования стали изображения тестовых полигонов на территории Савватьевского лесничества (Тверская обл.) со спутников Landsat 8, Sentinel 2 и WorldView 2, оснащенных мультиспектральной аппаратурой. Для валидации результатов расчетов использованы геопривязанные данные наземных обследований. В качестве спектральных признаков взяты значения спектральной отражательной способности в каналах видимого и ближнего инфракрасного диапазонов, нормализованные на соответствующую интегральную характеристику. В целях извлечения текстурных признаков на основе распределения совместной встречаемости уровней серого (текстурные признаки Харалика) в пределах скользящего окна, пробегающего с заданным пространственным шагом изображение, вычисляли статистические характеристики. Проведен корреляционный анализ текстурных признаков с учетом изменений расстояния и угла смежности. Для выбранных определяющих признаков: автокорреляции, асимметрии, контраста и корреляции – показано, что первые три могут быть использованы с произвольным выбранным направлением смежности, а последний необходимо рассматривать в двух различных направлениях. Установлено, что при решении задачи распознавания природных и антропогенных объектов все рассмотренные алгоритмы классификации обеспечивают существенное повышение точности при совместном использовании спектральных и текстурных признаков по сравнению с традиционной спектральной классификацией. Этот результат продемонстрирован для всех полученных различными спутниками изображений тестовых полигонов. Можно сделать предварительный вывод, что предлагаемый комплексный подход тематической обработки позволяет повысить качество распознавания объектов в случае использования изображений как среднего, так и высокого пространственного разрешения. Оценки, полученные при построении тематических карт доминантных и субдоминантных отделов лесной растительности, показали близкие точности классификации по различным исходным мультиспектральным изображениям (с разбросом не более 5 % около среднего значения 85 %). По большей части это связано с наличием специфических погрешностей результатов наземной лесной таксации и говорит о необходимости их актуализации с применением данных дистанционного спутникового зондирования. Для цитирования: Зотов С.А., Дмитриев Е.В., Мельник П.Г., Кондранин Т.В. Повышение информативности мультиспектральных спутниковых изображений с использованием данных текстурного анализа // Изв. вузов. Лесн. журн. 2022. № 2. С. 84–104. DOI: 10.37482/0536-1036-2022-2-84-104 Финансирование: работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 20-07-00370 «Фундаментальные проблемы повышения информативности обработки данных оптоэлектронных авиакосмических устройств высокого пространственного и спектрального разрешения». | The article considers the problem of incresing the informativity of multispectral images of medium (10–30 m) and high (1–4 m) spatial resolution obtained from foreign and national satellite remote sensing systems by involving additional textural information from panchromatic satellite images of very high spatial resolution (≲(1–0.4) m). The images of test sites on the territory of Savvat’yevo forestry (Tver region) from Landsat 8, Sentinel 2 and WorldView 2 satellites equipped with multispectral instruments were an object of this research. Geo-referenced ground survey data were used to validate the calculation results. We used the values of the spectral reflectance in the visible and near-infrared channels normalized to the appropriate integral characteristic as spectral features. Statistical characteristics were calculated in order to extract texture features based on the distribution of the co-occurrence of gray levels (Haralick texture features) within a moving window running the image with a given spatial step. A correlation analysis of textural features was carried out considering changes in distance and angle of adjacency. It was shown that for the selected leading features (autocorrelation, asymmetry, contrast and correlation) the first three can be used with an arbitrary direction of adjacency, while the latter needs to be considered in two different directions. Also we have found that all the considered classification algorithms provide a significant increase of accuracy when both spectral and textural features are used, in comparison with the traditional spectral classification. This result was shown for all images of test sites obtained by different satellites. It is possible to make a preliminary conclusion that the proposed integrated approach of thematic processing can improve the quality of object recognition in the case of using images of both medium and high spatial resolution. Estimates obtained during the thematic mapping of dominant and subdominant forest species showed close classification accuracies for different initial multispectral images (with a scatter of no more than 5 % around the average value of 85 %). Mostly this is due to the presence of specific errors in the ground-based forest inventory data and indicates the necessity of their updating with the use of satellite remote sensing images. For citation: Zotov S.A., Dmitriev E.V., Melnik P.G., Kondranin T.V. Increasing the Informativity of Multispectral Satellite Images Using Texture Analysis Data. Lesnoy Zhurnal [Russian Forestry Journal], 2022, no. 2, pp. 84–104. DOI: 10.17238/issn0536-1036-2022-2-84-104 Funding: The work was carried out with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research; project No. 20-07-00370 “Fundamental Problems of Improving the Informativity of Data Processing of Optoelectronic Aerospace Devices with High Spatial and Spectral Resolution”.

Afficher plus [+]

Moins [-]

Northern (Arctic) Federal University - Russian Federation

2021

Stepanov, A.S. | Dubrovin, K.N. | Verkhoturov, A.L. | Selezneva, N.A. | Sunyajkin, A.A.

The control over the observance of crop rotation and identification of crops using Earth remote sensing data is one of the most important tasks of practical agriculture. For the experimental fields of the Far Eastern Research Institute of Agriculture, located in the Khabarovsk region, we obtained a series of optical and radar images from the Landsat-8 and Sentinel-1 satellites for the period from May to September 2017. Using satellite data for 12 calendar dates in 2017, we calculated the values of optical NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and DpRVI (Dual polarimetric Radar Vegetation Index) for individual fields with soybean, oat, and timothy grass. These indices characterized the growth of photosynthetically active plant biomass. The study aimed to assess the possibility of using the NDVI and DpRVI indices for identifying crops in the fields of the Khabarovsk region. To this end, we plotted seasonal variations of the vegetation indices for these crops, approximated by various nonlinear functions. Subsequently, using cluster analysis, we assessed the quality of the classification of the experimental fields. When using the double logistic function, the DpRVI approximation error was 10.4%; when using the 3rd degree polynomial, the NDVI approximation error was 14%. The cluster analysis resulted in allocating three classes, while all soybean fields were correctly classified with DpRVI only. The plotted curves of the seasonal variation of DpRVI values for soybean, oat, and timothy grass, as well as wheat with post-sowing of timothy grass, have a characteristic appearance for each class. The proposed approach could be used to control the crop rotation of soybean, which is the main crop in the south of the Far East. It is also promising for the general classification of arable land. | Контроль за соблюдением севооборота и идентификация с.-х. культур с использованием данных дистанционного зондирования Земли – одна из важнейших задач практического сельского хозяйства. Для опытных полей Дальневосточного НИИ сельского хозяйства, расположенных на территории Хабаровского района, в период с мая по сентябрь 2017 г. была получена серия оптических и радарных снимков со спутников Landsat-8 и Sentinel-1. По спутниковым данным для 12 календарных дат 2017 г. были рассчитаны значения оптического индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) и радарного индекса DpRVI (Dual polarimetric Radar Vegetation Index), характеризующих рост фотосинтетически активной биомассы растений, для отдельных полей с соей, овсом и тимофеевкой луговой. Цель исследования – оценка возможности использования индексов NDVI и DpRVI для идентификации с.-х. культур на полях Хабаровского района. Для этого были построены графики сезонного хода вегетационных индексов с.-х. культур, аппроксимированные разными нелинейными функциями. В дальнейшем, с применением кластерного анализа, проводили оценку качества классификации опытных полей. Ошибка аппроксимации DpRVI при использовании двойной логистической функции составила 10,4%, ошибка аппроксимации NDVI с использованием полинома 3 степени находилась на уровне 14%. По результатам проведенного кластерного анализа сформировалось 3 класса, при этом все поля с соей были верно классифицированы только при использовании DpRVI. Построенные кривые сезонного хода значений DpRVI для сои, овса и тимофеевки, а также пшеницы с подсевом тимофеевки имеют характерный вид для каждого класса. Предложенный подход может быть использован для контроля севооборота сои – основной культуры юга Дальнего Востока, а также будет перспективным для общей классификации пахотных земель.

Afficher plus [+]

Moins [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Gabitov, I.I. | Negovora, A.V. | Razyapov, M.M.

When operating automotive equipment at low or high ambient temperatures, various devices are required to maintain the thermal regime of the units in the permissible range, which significantly affect the internal energy consumption and the service life of the machine. Currently, such a complex thermal preparation is implemented only for the engine by heating or cooling the coolant. The research purpose is in expanding the functionality of remote diagnostics by operational monitoring and control of the temperature conditions of individual machine units. Authors used research methods based on the application of standard techniques, the object of research was the system of integrated thermal automotive equipment. In addition to heating the engine before starting, other systems and units need to optimize the thermal regime, most of which can be combined into a comprehensive heat treatment system. As a result of experimental studies of the integrated heat treatment system mounted on a KAMAZ vehicle, the dynamics of temperature changes in various units during their heat treatment were and presented. Monitoring and controlling the temperature regime of automotive equipment units will reduce internal power losses and increase the service life of units exposed to temperature. The introduction of a comprehensive heat treatment system, intelligently and functionally linked to a remote monitoring system, will significantly increase the service life of the units most exposed to temperature influences. | При эксплуатации автотракторной техники при низких или высоких температурах окружающей среды для поддержания в допустимом диапазоне теплового режима агрегатов требуются различные устройства, которые существенно влияют на внутреннее энергопотребление (механические потери) и ресурс машины. В настоящее время подобная комплексная тепловая подготовка реализована только для двигателя, она осуществляется посредством подогрева или охлаждения охлаждающей жидкости. Цель исследования – расширить функциональные возможности дистанционной диагностики путем оперативного контроля и управления температурными режимами отдельных агрегатов машины. Использовали исследовательские методы, основанные на применении стандартных методик; объектом исследований стала система комплексной тепловой автотракторной техники. Кроме подогрева двигателя перед запуском, в оптимизации теплового режима нуждаются и другие системы и агрегаты, большая часть которых может быть объединена в комплексную систему тепловой подготовки. В результате экспериментальных исследований комплексной системы тепловой подготовки, смонтированной на автомобиле КАМАЗ, оценили динамику изменения температуры различных агрегатов в процессе их тепловой подготовки. Мониторинг и управление температурным режимом агрегатов автотракторной техники позволят снизить внутренние потери мощности и повысить ресурс агрегатов, подверженных температурному воздействию. Внедрение комплексной системы тепловой подготовки, интеллектуально и функционально связанной с системой удаленного мониторинга, значительно повысит срок службы агрегатов, наиболее подверженных температурным воздействиям.

Afficher plus [+]

Moins [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Еrmolaeva, О.S. | Zеjliger, А.М., Russian State Agrarian Univ., Moscow

Presented are the results of calculations of areal trends of total evaporation Eta fluxes for the growing periods of 2003-2017 in the territory of the Marksovsky district of the Saratov region. Raster layers formed for the territory with a 500 m resolution of values of the Eta8 flows (Eta 8-day averaging) for each year of the investigated time interval were obtained from tiles sets h20v03 of the product MOD16A2 for the period from May 25 to September 2 of the corresponding year. As a result, the 19830 time series of total evaporation flows for the ETaw growing seasons of the 15-year study period were drawn up for the Marksovsky district. The obtained time series of geodata of the actual evapotranspiration for the growing season ETaw for each of the 15 studied years were used for the spatial analysis of ETaw trends. For the analysis, the method of nonparametric Mann-Kendal statistics was used. It revealed the presence of 2 half-periods with diametrically opposite trends in the dominant part of time series. The first half-period found out negative values (downward) trends and falls on 2003-2010, the second half-period showed positive (upward) trends for 2010-2017. The presented results of the spatial distribution of both trends indicate the presence of an influence on ETaw both distance from the bank of the Volga River and anthropogenic factors. Hypotheses for additional analysis are proposed. For the visual descryption of the places of abnormal velocity values of the trends of the both half- periods there were used high resolution space photos. As a result it was marked that the location of these anomalies corresponded to the location of pivot sprinklers in the territory of the Volga region irrigation system. | В работе представлены результаты расчетов площадных трендов потоков суммарного испарения ETa за вегетационные периоды 2003-2017 гг. на территории Марксовского района Саратовской области. Сформированные для этой территории растровые слои с 500 м разрешением значений потоков ETa8 (8-суточного осреднения ETa) для каждого года исследованного временного интервала были получены из наборов тайлов h20v03 продукта MOD16A2 за период с 25 мая по 2 сентября соответствующего года. В результате для территории Марксовского района было составлено 19830 временных рядов потоков суммарного испарения за вегетационные периоды ETaw 15 лет исследуемого периода. Составленные временные ряды были использованы для проведения пространственного анализа трендов ETaw с применением метода непараметрической статистики Манн-Кендала. В результате этого анализа было выявлено наличие двух полупериодов с диаметрально противоположными направлениями трендов у доминирующей части временных рядов. Первый полупериод – с отрицательными значениями трендов – пришелся на 2003-2010 гг., а второй – с положительными значениями трендов – приходился на 2010-2017 гг. Для визуального дешифрирования мест аномальных значений скоростей трендов обоих полупериодов были использованы космоснимки высокого разрешения. В результате было отмечено, что месторасположение этих аномалий соответствовало месторасположению дождевальных машин кругового действия на территории Приволжской оросительной системы.

Afficher plus [+]

Moins [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Zver'kov, M.S. | Bryl', S.V., All-Russia Research and Development Inst. for Irrigation and Farming Water Supply Systems "Raduga", Moscow Region

Цель работы - обследование участка оросительной системы средствами дистанционного зондирования земли и беспилотного летательного аппарата в соответствии с показателями мелиоративного состояния (МС) государственного учета земель. Задачи работы: получение растровых изображений поля в ортогональной проекции, дешифрирование отртофотоплана и снимков дистанционного зондирования земли в различных спектральных каналах для сопоставления их с соответствующими показателями МС. Приводятся методика оценки и показатели МС оросительной системы. Используются 3 уровня оценки МС: "Хорошее", "Удовлетворительное", "Неудовлетворительное". Используются нормализованный разностный вегетационный индекс NDVI, индекс влажности поверхности Земли LSWI и нормализованный разностный индекс засоления NDSI. Обследуемое поле расположено на территории Коломенского городского округа Московской области и орошается электроприводной машиной кругового действия "Reinke". Установлено, что засоленные земли отсутствуют ("Хорошее" МС), недопустимые глубины залегания грунтовых вод наблюдаются на 20…25% орошаемой территории ("Удовлетворительное" состояние), площадь эродированных земель составила 4,7% ("Удовлетворительное" состояние). Проведенное обследование участка оросительной системы показало, что в 2021 г. объект имел удовлетворительное МС. Это может свидетельствовать о риске дальнейшего снижения МС без соответствующих превентивных мероприятий. Обследование мелиоративных объектов средствами дистанционного зондирования земли и беспилотного летательного аппарата должно решать задачу по выявлению маркеров, свидетельствующих о рисках снижения МС, и необходимости проведения исследований непосредственно на объекте, in situ. Важно анализировать ретроспективную динамику и метеорологическую обстановку. В этом случае можно давать прогноз изменения МС и оценивать эффективность проведенных мероприятий. | The purpose of the work was to survey an area of the irrigation system by means of the earth remote sensing and a drone in accordance with the indicators of the reclamation condition (RC) of the governmental land registration. The tasks of the work: obtaining bipmap images of the field in an orthogonal projection, decryption of the orthophotoplane and remote sensing images of the Earth in various spectral channels to compare them with the corresponding RC indicators. The method of assessment and indicators of the RC of the irrigation system are given. 3 levels of assessment of the RC are used: "good", "satisfactory", "unsatisfactory". The Normalized Difference Vegetation Index NDVI, Land Surface Water Index LSWI, and Normalized Differential Salinity Index NDSI are used. The surveyed field is located on the territory of the Kolomna urban district of the Moscow region and is irrigated by a circular drive machine "Reinke". As a result, it was found that there are no saline lands ("good" RC), unacceptable ground water depths are observed on 20-25% of the irrigated territory ("satisfactory" RC), and the area of eroded land was 4.7% ("satisfactory" RC). The survey of the part of the irrigation system showed that in 2021 the object had a "satisfactory" RC. This may indicate to the risk of further reduction of the RC without appropriate preventive measures. It is noted that the survey of reclamation objects by means of the earth remote sensing and drones should solve the problem of identifying markers indicating the risks of reducing the RC and the need to conduct research directly on the object, in situ. It is extremely important to analyze the retrospective dynamics and the meteorological situation. In this case, it is possible to make a forecast of changes in the RC and evaluate the effectiveness of the preventive measures.

Afficher plus [+]

Moins [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation